El profesor Michael Ortiz presentó el pasado 28 de octubre en el Palau Robert de Barcelona el seminario “Science Meets Data: Scientific Computing in the Age of Artificial Intelligence”, con motivo de su toma de posesión como titular de la Cátedra UNESCO en Métodos Numéricos en Ingeniería de la Universitat Politècnica de Catalunya – BarcelonaTech (UPC) y el CIMNE.
El profesor Ortiz cuenta con una larga trayectoria en instituciones como Caltech y la Universidad de Stanford y es una figura reconocida internacionalmente en mecánica computacional. Durante el acto se abordó el cambio de paradigma científico que está transformando la investigación y la ingeniería: la revolución de los datos y la inteligencia artificial.
La Cátedra UNESCO en Métodos Numéricos en Ingeniería: pionera mundial
La Cátedra UNESCO en Métodos Numéricos en Ingeniería de la UPC y el CIMNE fue creada en 1989, convirtiéndose en la primera Cátedra UNESCO en el mundo dedicada a impulsar los métodos numéricos en ingeniería. Su misión es afrontar los retos científicos y tecnológicos de la ingeniería mediante el desarrollo y la aplicación de métodos computacionales avanzados, con un enfoque en garantizar la formación técnica y la difusión del conocimiento, especialmente en países en vías de desarrollo.
El profesor Michael Ortiz es actualmente titular de esta cátedra. Doctor por la Universidad de California en Berkeley, ha contribuido decisivamente a la modelización de materiales, la mecánica de la fractura, los métodos multiescala y la mecánica computacional cuántica. En el CIMNE lidera proyectos innovadores en simulación enriquecida con datos y mecánica cuántica, impulsando la vanguardia de los métodos numéricos en ingeniería a nivel global.
Prof. Michael Ortiz con el equipo del CIMNE durante el seminario de la Cátedra UNESCO
Un nuevo horizonte de datos
Vivimos en la era de los datos. Desde las ciencias políticas hasta las naturales, los datos inundan todas las disciplinas y crecen a un ritmo sin precedentes. La diferencia entre el mundo actual y el de hace diez años es que hoy generamos enormes cantidades de datos cada día. Internet, las redes sociales y la nube son, en parte, catalizadores de este crecimiento exponencial. Y la manera en que gestionamos estos datos es clave para entenderlos. Los algoritmos, la estadística y el aprendizaje automático permiten encontrar patrones o predecir comportamientos útiles tanto para el marketing como para la política o la economía.
La ciencia no es ajena a los datos, pero su relación con ellos es especial, señala el profesor Ortiz. La acumulación de información corre el riesgo de convertirse en ruido si la ciencia no establece un diálogo con los datos: estos reflejan la realidad observada, pero necesitan estructura, interpretación y principios físicos que los expliquen. De hecho, disciplinas que antes sufrían escasez de datos ahora los tienen en exceso. Concretamente, la mecánica de sólidos ha pasado de ser un campo empírico a uno cada vez más rico en datos y sólidamente fundamentado en la física. Esta revolución plantea desafíos fundamentales sobre cómo manipular estos datos para facilitar el descubrimiento, la predicción y el diseño de materiales.
En mecánica trabajamos con ecuaciones, modelos y leyes que describen relaciones físicas fundamentales, pero los problemas no lineales requieren una comprensión más profunda del comportamiento de los materiales. Aquí, los datos no sustituyen a la física, sino que la amplían: permiten abordar el comportamiento de materiales y sistemas complejos que no pueden describirse de manera clásica. La ciencia computacional basada en datos combina las leyes de conservación con observaciones experimentales para hacer predicciones más realistas.
La irrupció de la quàntica
La mecánica y la computación cuánticas abren un nuevo paradigma científico. Durante décadas, la mecánica cuántica fue una disciplina fundamentalmente teórica y de extraordinaria precisión y complejidad. Hoy, sin embargo, se ha transformado gracias a la computación y las simulaciones numéricas, apunta el profesor Ortiz. Las innovaciones en mecánica computacional cuántica permiten modelar el comportamiento de materiales y estructuras a escalas atómicas con un nivel de detalle impensable.
Los qubits y el entrelazamiento cuántico tienen la capacidad de procesar información con un poder de cálculo exponencial: los ordenadores cuánticos pueden simular problemas que los clásicos tardarían miles de años en resolver. Esta nueva frontera es especialmente relevante para campos como la mecánica de materiales o la ingeniería computacional, donde la predicción del comportamiento de un sistema a menudo depende de procesos cuánticos subyacentes. Mediante técnicas híbridas que combinan simulación clásica, datos experimentales y cálculo cuántico, los investigadores pueden explorar materiales y fenómenos con una precisión sin precedentes.
Los retos de la ciencia del futuro
Según el profesor Ortiz, la unión de estas dos revoluciones, la de los datos y la cuántica, no es casual: ambas apuntan hacia una nueva manera de hacer ciencia, más integrada, más predictiva y más cercana a la realidad física. Los datos proporcionan la evidencia masiva y la cuántica, el lenguaje fundamental que explica por qué estos datos se comportan como lo hacen.
Ambas son necesarias para construir una ciencia capaz de comprender y diseñar el mundo con una precisión radical. La ciencia del futuro deberá aprender a convivir en este equilibrio. La inteligencia artificial y el aprendizaje automático son herramientas muy útiles, pero no deben desviar la atención del objetivo principal de la ciencia: el razonamiento y la comprensión.
Con la Cátedra UNESCO, el CIMNE refuerza su compromiso con una investigación que une rigor científico, innovación e impacto global, contribuyendo a construir no solo la ciencia, sino también los científicos del futuro.
