“Estudié matemáticas porque era excesivamente malo haciendo cálculos”

“Hubiese estudiado física, que era lo que me más me gustaba, pero me di cuenta de que tenía demasiadas fórmulas y yo era excesivamente malo haciendo cálculos. Por eso me decanté por matemáticas que es una disciplina mucho más lógica. Los matemáticos deducen las fórmulas que luego los físicos y los ingenieros aplican. Cuando me enteré de esto último pensé: ‘Esto es lo que yo quiero’”, recuerda Alberto. Le acabaron gustando tanto las matemáticas a Alberto, que no se conformó únicamente con el grado, sino que continuó sus estudios cursando el Máster Universitario en Matemáticas y posteriormente el Doctorado en el Programa de Doctorado en Matemáticas.

La mayor parte de la investigación realizada por Alberto gira en torno al transporte óptimo. Este es un problema propuesto en 1871 por Gaspard Monge, que respaldado por Napoleón centró su investigación en el transporte óptimo, muy útil en el ámbito militar para saber cuál era la mejor manera de construir fortificaciones. Napoleón no quería perder ni tiempo ni recursos en la construcción de las fortificaciones así que decidió apostar por la ciencia para optimizar sus recursos. “Desde Napoleón muchos investigadores han dedicado su tiempo y sus recursos a seguir avanzando en el transporte óptimo. Kantorovich lo rescató y reformuló en los años 40 desarrollando una robusta teoría matemática y aplicaciones económicas que le valió el Premio Nobel de Economía; Alessio Figalli más recientemente ha conectado este problema con múltiples disciplinas como la meteorología o los movimientos urbanos, lo que le ha llevado a ganar la Medalla Fields…”, contextualiza González Sanz. Entre esta multitud de aplicaciones que se pueden encontrar en el problema del Transporte Óptimo, el egresado de la UVa se ha centrado en su aplicación en la Ciencia de Datos, intentando ver qué pasaría con los sesgos introducidos por los algoritmos cuando se incrementa el volumen de datos. “En ciencia de datos se han encontrado muchísimas aplicaciones del problema del transporte óptimo, por ejemplo en la equidad en Machine Learning. Lo explico: en un proceso de selección de personal en una empresa ya no se contrata a nadie para que se lea un CV, todo esto lo hace ya la Inteligencia Artificial. Si esta IA que se lee los Curriculum Vitae se ha entrenado con unos datos que están sesgados reproducirá estos sesgos basados casi siempre en género, nacionalidad, religión… En estos casos mediante el transporte óptimo se puede analizar las distancias entre los conjuntos de datos teniendo en cuenta esas variables”, explica el Doctor por la UVa.

Alberto González Sanz destaca del Grado y el Máster en Matemáticas la calidad de su profesorado y de sus clases: “A todos los chicos que van a empezar el grado solo les puedo recomendar una cosa: ir a clase. Yo intentaba ir al mismo ritmo del profesor e intentaba probar los teoremas que el ponía en la pizarra. No me salían casi nunca, pero iba aprendiendo y razonando. Así las clases valen para mucho, sino…”, comenta entre risas el egresado. Tras acabar con éxito ambas titulaciones decidió seguir con la carrera académica por la vía del doctorado, realizando el doctorado en cotutela entre las universidades de Valladolid y de Toulouse III. Defendió el pasado año su tesis doctoral presentada bajo el título “Statistical analysis of the optimal transport problema” y codirigida por Eustasio del Barrio y Jean Michel Loubes.

Con tan solo 27 años, Alberto ha sido reconocido por la Universidad de Valladolid con el Premio Extraordinario, por la Real Sociedad Matemática Española Premio de Investigación Matemática Vicent Caselles y ha conseguido un contrato de cuatro años como Assistant Professor en la Universidad de Columbia, y hasta aquí ha llegado gracias únicamente a dos elementos: el esfuerzo y las ganas. “He conseguido llegar hasta la prestigiosa Columbia University porque tenía un buen Currículum generado a base de esfuerzo y de muchas horas de investigación y trabajo, pero también porque mientras realizaba mi estancia predoctoral en la Universidad de Nueva York dije ‘ya que estoy aquí voy a ver qué se cuentan los investigadores de Columbia’. Pasé por sus laboratorios, conocí a algunas personas y decidí mandarles mi CV. Resulta que luego lo acabaron seleccionando. Pero nadie te va a buscar a casa, antes de que seleccionen un CV hay que mandar muchos y tocar a muchas puertas”, reflexiona el investigador.