CMM y Harvard potencian el análisis de datos

CMM y Harvard potencian el análisis de datos

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Ambas instituciones renovaron sus líneas de investigación a través de equipos de científicos en diversas áreas que, tanto en Estados Uni- dos como en Chile, desarrollarán iniciativas en procesamiento de datos para dar soluciones al mundo público y privado.

No cabe duda de que el procesamiento de grandes cantidades de información –o big data– es clave hoy en el mundo y Chile no está ajeno a esta realidad. Las empresas y la academia desarrollan sus procesos con data, que –a su vez– se nutre de las matemáticas para la creación de modelos matemáticos y algoritmos que actualmente son verdaderos motores de miles de aplicaciones que influyen en la vida de millones de personas en el planeta.

La Universidad de Chile, a través del Centro de Modelamiento Matemático (CMM) dependiente de la Facultad de Ciencias Físicas y Matemáticas, se ha preocupado de explorar, desarrollar y ofrecer soluciones para el mundo público y privado, a partir de datos. Y para avanzar en esta área fun- damental para el progreso del país ha desplegado varias iniciativas, entre ellas una alianza junto a la prestigiosa Universidad de Harvard que permite el intercambio de estudiantes e investigadores.
Pero el interés por desarrollar el análisis de datos en el país continúa y por eso el CMM busca seguir avanzando en Data Science, a través del fortalecimiento de la relación con Harvard.

Por ello, visitó sus dependencias Alyssa Goodman, prestigiosa profesora de Astronomía Aplicada de la cátedra Robert Wheeler Willson, quien además es directora fundadora de la Iniciativa para la Innovación en Computación en esa misma institución.

La académica, que participó además en la última edición del Congreso del Futuro, destaca que con Chile, y específicamente con el CMM, hay varios niveles de colaboración que se segui- rán profundizando a través del intercambio de estudiantes e investigadores, en especial luego de que Harvard creara recientemente el Data Sciencie Institute.

Futuro promisorio

La astrónoma ve que la data tiene un futuro prometedor en nuestro país. “Probablemente en Chile sea importante la bioinformática y la medicina con data para solucionar problemas de salud, por ejemplo, con especialistas que vean a distancia a los pacientes, mejorando de esta forma la salud pública chilena”, señala.
En esta línea, advierte que tal como sucedió con la astronomía, campo en el cual Chile envió a profesionales a prepararse a Estados Unidos y que ahora se forman en el país, “sugiero que el CMM lidere los contactos para enviar gente a especializarse a Estados Unidos y que luego vuelvan a hacer la bioinformática del futuro, tal como ocurrió con la astronomía”.

Para Alyssa Goodman resulta fundamental entender que –en el trabajo colaborativo entre las instituciones– “la formación debe entenderse como colaboración. No es que todo el mundo aprenda de todo, sino que estos problemas tienen tantas aristas que se juntan profesionales de distintas especialidades. En este team, cada uno debe entender cómo se trabaja con los datos y ser experto en un área, o sino no podrá trabajar en esta mesa de colaboración. La colaboración es juntarse en una misma mesa, con habilidad distintas, pero ser profundos en esas habilidades”.

Jaime San Martín, académico del CMM, coincide en que con Harvard “hay muchos proyectos en carpeta, la inversión en la relación entre ambas escuelas seguirá, y vamos a empezar a trabajar más en el mundo asociado a las empresas, donde el tema de salud es crucial. La idea es que aprendamos, porque en Harvard ya vivieron la experiencia de muchas cosas y a la vez aportar con un pequeño granito”.

Alyssa Goodman fue recibida por el director ejecutivo del CMM Alejandro Maass y el investigador Jaime San Martín.

Datos: más allá de los resultados

Alyssa Goodman ha escrito muchos artículos sobre data y en ellos ha llamado la atención al mundo científico sobre “las falencias en nuestras formas de compartir datos y resultados”.

A su juicio, “hay una separación entre los datos y el resultado final. Se esconde al lector el proceso por el cual pasa desde un dato hasta un resultado. Se necesita tener acceso al dato original, guardarlo, ponerlo en algún lugar donde el público pueda acceder y conocer lo que se hizo para llegar desde el dato al resultado. Entonces, el algoritmo, el proceso, programas y softwares debieran ser parte de los datos y haber un vínculo entre el dato –“qué es lo que hice”–, y el resultado que obtuve”.
El investigador Jaime San Martín acota que “lograr tener datos públicos, modelos públicos, softwares públicos te permite garantizar cierta objetividad. Y eso está en la base del origen del CMM”.

Posted on Mar 5, 2018 in Noticias en castellano