Talento Joven Fundación BBVA Pablo Morales, matemático: «Me fío más de científicos de prestigio que del algoritmo. Para confiar en la IA, antes debe merecerlo»

Pocos accidentes cósmicos son tan brutales como el choque de dos agujeros negros, capaz de abollar la trama misma del espacio-tiempo, la 'chapa' de la que está fabricado el universo. Pero, a miles de millones de años luz, ese cataclismo solo se percibe como unas arrugas en un estanque infinito. Son las ondas gravitacionales.

Einstein las predijo. En 2015, el observatorio LIGO (Estados Unidos) detectó la primera. Desde entonces se han confirmado más de 90… Pero las imágenes obtenidas por el observatorio LIGO tienen un problema: son ambiguas. Cualquier vibración les afecta. Pablo Morales (Granada, 1992) desarrolla algoritmos capaces de distinguir la aguja de la información valiosa en el pajar de las interferencias. «Están basados en probabilidad matemática e inteligencia artificial (IA). No solo son útiles en astronomía, también los aplicamos al diagnóstico de imágenes de biopsias. No pretendemos sustituir a los patólogos, sino mejorar la monitorización de los pacientes. Pero siempre es el médico el que tiene la última palabra».

Morales lideró una investigación de las universidades de Granada y Northwestern (Chicago) que ha recibido el premio de la Fundación BBVA y la SEIO a la mejor contribución aplicada en estadística en 2023. «Agradezco mucho este reconocimiento porque premia el riesgo y la originalidad. Los investigadores estamos muy presionados para publicar, y eso puede mermar la calidad en aras de la cantidad. Yo estuve a punto de abandonar», cuenta. «Vivimos en un mundo saturado de datos. Y cada vez será más difícil distinguir no solo lo importante de lo intrascendente, incluso lo verdadero de lo falso. Me preocupa», dice.

«Trabajo con algoritmos, pero a veces me sorprenden: toman decisiones, pero no saben decirte por qué. Incluso cuando aciertan, no existe esa explicación que sí se exige al profesional: un médico, un juez…», explica. «Los algoritmos se entrenan con millones de datos etiquetados por personas, pero cada vez nos necesitan menos. Yo me fío de fuentes de prestigio, de científicos a los que conozco… La reputación sigue siendo un asunto de seres humanos. Y me preocupa que se convierta en una mera puntuación. Para confiar en la IA, antes debe merecerlo».

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