formaci\u00f3n t\u00e9cnica y la difusi\u00f3n del conocimiento<\/strong>, especialmente en pa\u00edses en v\u00edas de desarrollo.<\/p>\nEl profesor Michael Ortiz es actualmente titular de esta c\u00e1tedra. Doctor por la Universidad de California en Berkeley, ha contribuido decisivamente a la modelizaci\u00f3n de materiales, la mec\u00e1nica de la fractura, los m\u00e9todos multiescala y la mec\u00e1nica computacional cu\u00e1ntica. En el CIMNE lidera proyectos innovadores en simulaci\u00f3n enriquecida con datos y mec\u00e1nica cu\u00e1ntica, impulsando la vanguardia de los m\u00e9todos num\u00e9ricos en ingenier\u00eda a nivel global<\/strong>.<\/p>\n![\"\"](\"https:\/\/cimne.com\/wp-content\/uploads\/2025\/10\/cimne-team.jpg\")
<\/p>\n
Prof. Michael Ortiz con el equipo del CIMNE durante el seminario de la C\u00e1tedra UNESCO<\/em><\/p>\nUn nuevo horizonte de datos<\/strong><\/h5>\nVivimos en la era de los datos<\/strong>. Desde las ciencias pol\u00edticas 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 a\u00f1os es que hoy generamos enormes cantidades de datos cada d\u00eda. 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 estad\u00edstica y el aprendizaje autom\u00e1tico permiten encontrar patrones o predecir comportamientos \u00fatiles tanto para el marketing como para la pol\u00edtica o la econom\u00eda.<\/p>\nLa ciencia no es ajena a los datos, pero su relaci\u00f3n con ellos es especial, se\u00f1ala el profesor Ortiz. La acumulaci\u00f3n de informaci\u00f3n corre el riesgo de convertirse en ruido si la ciencia no establece un di\u00e1logo con los datos: estos reflejan la realidad observada, pero necesitan estructura, interpretaci\u00f3n y principios f\u00edsicos que los expliquen<\/strong>. De hecho, disciplinas que antes sufr\u00edan escasez de datos ahora los tienen en exceso. Concretamente, la mec\u00e1nica de s\u00f3lidos ha pasado de ser un campo emp\u00edrico a uno cada vez m\u00e1s rico en datos y s\u00f3lidamente fundamentado en la f\u00edsica. Esta revoluci\u00f3n plantea desaf\u00edos fundamentales sobre c\u00f3mo manipular estos datos para facilitar el descubrimiento, la predicci\u00f3n y el dise\u00f1o de materiales.<\/p>\nEn mec\u00e1nica trabajamos con ecuaciones, modelos y leyes que describen relaciones f\u00edsicas fundamentales, pero los problemas no lineales requieren una comprensi\u00f3n m\u00e1s profunda del comportamiento de los materiales. Aqu\u00ed, los datos no sustituyen a la f\u00edsica, sino que la ampl\u00edan: permiten abordar el comportamiento de materiales y sistemas complejos que no pueden describirse de manera cl\u00e1sica. La ciencia computacional basada en datos<\/strong> combina las leyes de conservaci\u00f3n con observaciones experimentales para hacer predicciones m\u00e1s realistas.<\/p>\nLa irrupci\u00f3 de la qu\u00e0ntica<\/strong><\/h5>\nLa <\/strong>mec\u00e1nica y la computaci\u00f3n cu\u00e1nticas<\/strong> abren un nuevo paradigma cient\u00edfico. Durante d\u00e9cadas, la mec\u00e1nica cu\u00e1ntica fue una disciplina fundamentalmente te\u00f3rica y de extraordinaria precisi\u00f3n y complejidad. Hoy, sin embargo, se ha transformado gracias a la computaci\u00f3n y las simulaciones num\u00e9ricas, apunta el profesor Ortiz. Las innovaciones en mec\u00e1nica computacional cu\u00e1ntica permiten modelar el comportamiento de materiales y estructuras a escalas at\u00f3micas con un nivel de detalle impensable.<\/p>\nLos qubits <\/em>y el entrelazamiento cu\u00e1ntico tienen la capacidad de procesar informaci\u00f3n con un poder de c\u00e1lculo exponencial: los ordenadores cu\u00e1nticos<\/strong> pueden simular problemas que los cl\u00e1sicos tardar\u00edan miles de a\u00f1os en resolver. Esta nueva frontera es especialmente relevante para campos como la mec\u00e1nica de materiales o la ingenier\u00eda computacional, donde la predicci\u00f3n del comportamiento de un sistema a menudo depende de procesos cu\u00e1nticos subyacentes. Mediante t\u00e9cnicas h\u00edbridas que combinan simulaci\u00f3n cl\u00e1sica, datos experimentales y c\u00e1lculo cu\u00e1ntico, los investigadores pueden explorar materiales y fen\u00f3menos con una precisi\u00f3n sin precedentes<\/strong>.<\/p>\nLos retos de la ciencia del futuro<\/strong><\/h5>\nSeg\u00fan el profesor Ortiz, la uni\u00f3n de estas dos revoluciones, la de los datos<\/strong> y la cu\u00e1ntica<\/strong>, no es casual: ambas apuntan hacia una nueva manera de hacer ciencia<\/strong>, m\u00e1s integrada, m\u00e1s predictiva y m\u00e1s cercana a la realidad f\u00edsica. Los datos proporcionan la evidencia masiva y la cu\u00e1ntica, el lenguaje fundamental que explica por qu\u00e9 estos datos se comportan como lo hacen.<\/p>\nAmbas son necesarias para construir una ciencia capaz de comprender y dise\u00f1ar el mundo con una precisi\u00f3n radical. La ciencia del futuro deber\u00e1 aprender a convivir en este equilibrio. La inteligencia artificial y el aprendizaje autom\u00e1tico son herramientas muy \u00fatiles, pero no deben desviar la atenci\u00f3n del objetivo principal de la ciencia: el razonamiento y la comprensi\u00f3n<\/strong>.<\/p>\nCon la C\u00e1tedra UNESCO, el CIMNE refuerza su compromiso con una investigaci\u00f3n que une rigor cient\u00edfico, innovaci\u00f3n e impacto global<\/strong>, contribuyendo a construir no solo la ciencia, sino tambi\u00e9n los cient\u00edficos del futuro.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":" El profesor Michael Ortiz present\u00f3 el pasado 28 de octubre en el Palau Robert de Barcelona el seminario \u201cScience Meets Data: Scientific Computing in the Age of Artificial Intelligence\u201d, con motivo de su toma de posesi\u00f3n como titular de la C\u00e1tedra UNESCO en M\u00e9todos Num\u00e9ricos en Ingenier\u00eda de la Universitat Polit\u00e8cnica de Catalunya \u2013 […]<\/p>\n","protected":false},"author":9,"featured_media":250329,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"_et_pb_use_builder":"","_et_pb_old_content":"","_et_gb_content_width":"","slim_seo":{"title":"La ciencia y los datos: perspectivas del Prof. Michael Ortiz en el seminario de la C\u00e1tedra UNESCO - CIMNE","description":" El profesor Michael Ortiz present\u00f3 el pasado 28 de octubre en el Palau Robert de Barcelona el seminario \u201c Science Meets Data: Scientific Computing in the"},"footnotes":""},"categories":[315,311,50,93],"tags":[],"class_list":["post-250328","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-catedra-unesco-es","category-comunidad","category-investigacion-news","category-noticias"],"acf":[],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/cimne.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/250328","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/cimne.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/cimne.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/cimne.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/users\/9"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/cimne.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=250328"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/cimne.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/250328\/revisions"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/cimne.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/media\/250329"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/cimne.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=250328"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/cimne.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=250328"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/cimne.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=250328"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}
![\"Michael](\"https:\/\/cimne.com\/wp-content\/uploads\/2025\/10\/michael-ortiz-cimne-1024x576.jpg\")
<\/p>\n