El científico de lo complejamente fácil

Vivir en un mundo tan complejo no es nada sencillo. Mucho menos para alguien que todos los días se encarga de plasmar lo difícil en usos simples y comunes para la mayoría de la gente. Por eso la vida de Víctor Muñiz Sánchez es una que oscila entre las complicadas interpretaciones teóricas y la construcción de procesos de aplicación sencillos.

Doctor en ciencias de la computación por el Centro de Investigación en Matemáticas (Cimat), Víctor Muñiz se desempeña como investigador y docente en esta institución.

Sus áreas de investigación comprenden el aprendizaje máquina, incluyendo métodos de clasificación, tales como LDA, árboles de clasificación, SVM o boosting, y análisis de datos en alta dimensión, incluyendo PCA, Kernel PCA o projection pursuit.

A pesar de que en tiempos actuales come y respira ciencia, esto no fue algo que siempre rondó por su mente, ya que tendría que pasar un buen tiempo en el sector industrial para descubrir que había algo más allá de la producción de materiales, algo como la producción de nuevo conocimiento.

Gusto tardío por la ciencia

“Las matemáticas siempre me gustaron, siempre tuve cierta habilidad para ellas. Aunque realmente donde empecé a tener un contacto más cercano fue en la maestría, porque comencé a ver todas las aplicaciones que había, además de que las matemáticas eran de mucho mayor nivel de conocimientos”.

Fue en el posgrado donde dejó de ver las matemáticas como una cuestión simplemente teórica, ya que el Cimat trabajaba con las diversas aplicaciones con que cuenta dicha ciencia. Esto le permitió ampliar sus horizontes y conocer que podía resolver muchos de los problemas cotidianos y de la industria aplicando los conocimientos.

“La inclinación por las matemáticas siempre ha estado en mí. Porque luego uno piensa en esta ciencia como una muy abstracta, cuando las matemáticas se pueden encontrar en varias ramas, como la probabilidad o la estadística, que son disciplinas que también tienen mucho uso práctico en diversas situaciones”.

Del sector industrial al científico

Aunque la figura de científico pareciera inherente al doctor Víctor Muñiz, lo cierto es que sus primeros pasos profesionales no estuvieron dedicados del todo a las teorías científicas, sino a las líneas de producción industrial. Y es que cuenta con experiencia previa laborando con la industria de autopartes, implementando métodos estadísticos para el aseguramiento de la calidad de los productos y de los sistemas de medición.

“El cambio del sector industrial al científico sí fue muy importante, en cuanto al nivel de conocimiento que requería, porque normalmente en la industria se está más enfocado en cuestiones ingenieriles y administrativas. Y lo que yo elegí me hizo volver a aprender cosas más complicadas, pero fue un reto para mí y el resultado fue más que gratificante”.

Aunque ahora realiza aplicaciones industriales, Víctor Muñiz reconoce que la óptica de estas ha cambiado, que los enfoques distintos se deben a que ahora tiene un panorama mucho más amplio.

“Tienes un panorama más amplio, incluso para proponer soluciones más robustas y complejas, que si estuviera todavía metido en el aspecto industrial. Por eso muchas de las aplicaciones que más me gustan son las que tienen un impacto en la sociedad, porque por ejemplo también he colaborado en cuestiones de seguridad, y ahí puedes ver más claramente los aportes sociales que se hacen”.

La docencia, un área que no olvida

“La formación de recursos humanos debería de ser una parte fundamental de la investigación, no solamente desarrollar nuevas técnicas o publicar artículos”.

Víctor Muñiz encuentra en la práctica y la aplicación de los conocimientos una ventaja a la hora de dar clase, ya que sabe previamente los usos y las utilizaciones que conceptos teóricos que imparte pueden tener.

“Esto me ha dado la oportunidad de transmitir ejemplos interesantes, además de motivar al uso y la aplicación, así como la utilidad e importancia, de conceptos que normalmente se encuentran abstractos. Con esto, me he dado cuenta de que a los alumnos se les hacen muy importantes, porque empiezan a ver el impacto que los conceptos teóricos tienen”.

¿Qué dicen las películas del aprendizaje máquina?

“Muchos de los conceptos con que trabajo, veo cómo le llegan a la gente con películas o series, en las que, en su mayoría, explotan el lado dramático o tremendista, en lugar de su utilidad. Creo que me inclino por algunas que manejan información más apegada a lo que yo trabajo, como una que se llama Her, y lo que me gusta es que quita la idea de que la inteligencia artificial tiene que estar representada por un robot o un humanoide”.

Fuente: CONACYT.