Antonio Sala, investigador del área de Control de Procesos del Instituto ai2

Publicado el 30 enero, 2019

 

Acabo de cumplir los cincuenta y, además, hace veinte años que leí la tesis doctoral y diez que soy catedrático. Hasta ahora, sólo miraba hacia adelante pero, dados estos aniversarios “redondos”, con la medalla XXV años UPV en la mano, es momento de mirar hacia atrás y hacer balance.

En estos años han pasado muchas cosas. Empecé desorientado, pensando que no sabía nada de nada (los matrix pencils, las Riccati equations, etc. me sonaban a “chino”) y por eso me decanté por el control “inteligente”: que las máquinas “aprendan solas a hacer las cosas difíciles”. Pero me di cuenta de que las máquinas con “reglas de experto” y las redes neuronales de 1992 (donde costaba 2 horas ajustar una red de veintitantas neuronas con un flamante 80486-66 MHz) no iban a llegar muy lejos en cuanto a control multivariable avanzado, y me puse a ver LMIs.

Un cuarto de siglo después, sigo pensando que no se nada: me siguen sonando a chino adaptive backstepping, hamiltonianos, dualidad y en las técnicas “inteligentes” donde las máquinas “aprenden solas” resulta que también hay que estudiarse teoría de grafos, PAC-learning, approximate dynamic programming, Vapnik-Chervonenkis y la tira de cosas. El problema de haber estudiado mucho en estos veinte años postdoctorales es que hay tantas cosas tan buenas por ahí fuera que cuando me preguntan “en qué trabajo”, “cuáles han sido mis logros más importantes”, contesto con evasivas… dicen que la autoestima es inversamente proporcional a la ignorancia: con mi autoestima tan baja, igual es que no soy tan malo (vaya, intencionalmente análogo a la paradoja “esta frase es falsa”).

Lo que sí he aprendido es a disimular mejor mi ignorancia. El secreto está en asistir a sesiones de congresos donde van los amiguetes que trabajan en lo mismo (a ellos sí les entiendes). Si publicas en las revistas donde esos amigos son miembros del comité editorial y nos citamos los unos a los otros, se cierra el círculo, y consigues tus JCR’s, tu H-index y todos los indicadores necesarios para la vida académica. Pero, quizás, “nadie hablará de nosotras cuando hayamos muerto”…

Tras estos años, late la cuestión de si mis tareas deberían haberse orientado más a investigación “aplicada” o no. Bueno, clasifiquemos una tarea según 1.- la urgencia para hacerla, 2.- los recursos (dinero, tecnología de otros) necesarios y 3.- la complejidad intelectual de la solución. Una de las conclusiones que mi investigación en “sistemas politópicos” durante estos años me ha dado es que esos tres factores dan lugar a ocho “combinaciones vértice”. Hay tres vértices en los que una universidad “media” internacional puede/debe jugar: (a,+++) la que hay que hacer “para ayer”, con poco tiempo, abordando una necesidad importante concreta de la industria, difícil de resolver, con alguien dispuesto a invertir suficientes recursos; (b,–+) la del “filósofo pobre”, con mucho tiempo para leer y estudiar cosas complicadas, y poco dinero, por ejemplo, publicar “scenario predictive control for Markovian-jump systems” (por decir algo mío); (c,-+-) el “coleccionismo de sellos”, hacer cosas que no revisten complejidad, pero requieren muchos recursos y tiempo, como la “catalogación de las especies de hormigas en Andalucía”.

¿Qué hay de los otros cinco vértices que no he nombrado? En investigación, existe lo que yo llamaría “la otra dimensión”, un vértice (d,-++), las cosas simultáneamente muy difíciles, muy caras, pero no “urgentes”… energía de fusión, viajes a Marte y similares. Los cuatro vértices restantes ya no serían “investigación” propiamente dicha: (e,+–) el “día a día” de un operario: cosas que hay que hacer ya, sencillas y que necesitan pocos recursos inusuales; (f,+-+) “consulting”/“visita al médico”: cosas que se pueden hacer “rápido” y “relativamente barato” por un experto en la tarea en cuestión; (g,++-) “inversión”: hay que comprar “para ayer” una tecnología cara pero ya desarrollada y probada; (h,—) tareas sin solventar una necesidad perentoria de nadie (sin limitación de tiempo), baratas y sencillas… “por fin ordené la habitación”.

En el triángulo “realista” (a)-(b)-(c) en el que la mayoría de nosotros jugamos, la investigación aplicada estaría en la arista (a)–(c); la investigación “pura” académica suele estar en el lado (b)–(c). En mi caso, por vocación (me gusta “divagar”, no me gusta hacer “papeleos” para pedir dinero ni comprometerme a tener algo en fecha), me he situado en el vértice (b), el del “filósofo pobre”. A mí no me importaría moverme un poco sobre la arista (a)–(b), pero no he encontrado todavía el “partner” ideal para ello: o tienen problemas que yo no sé resolver, o son problemas del tipo (c) en los que no tengo ningún interés, o problemas (f) en los que he dado mi opinión, en una reunión de una hora, sobre algo. Opino que no hay nada más práctico que una buena teoría pero, con los años que llevo ya, creo que me voy a quedar para “vestir santos” en investigación industrial cerca del vértice (a).

Parte del problema que encuentra uno al intentar aplicar teorías avanzadas de control en la práctica es que el destinatario ni siquiera sabe que el problema que esa teoría resuelve existe… pero obtener los modelos y asegurar las suposiciones que necesitan estas teorías es costoso e inexacto, y muchas veces el problema se soluciona mejor con unos buenos sensores y actuadores (solución en la arista (f)–(g)), y no incorporando “stochastic LMI adaptive dual-rate fractional-order backstepping”.

Sin embargo, creo que mi pasado como “teórico” está justificado: una de las funciones de la universidad es estudiar concienzudamente lo “difícil”, separar el “grano” de la “paja”, y transmitir lo que realmente merece la pena a la siguiente generación, sea o no sea “útil” con inmediatez. El atractivo de lo “útil” es indudable, pero a veces, lo “difícil” tiene una belleza intrínseca: ¿qué utilidad para la sociedad que el alpinista 8894 haga cumbre en el Everest? Comprender que “la seta de parada de emergencia es de color rojo” es infinitamente más útil para la vida laboral que la “incertidumbre estructurada mu-síntesis”… pero no vas a explicar únicamente lo primero a universitarios… ¿o sí? Bueno, el intermedio es explicar ambas cosas, pero decir que solo va a examen la primera… así tienes un 99.9% de eficiencia y, a lo mejor, uno de cada mil alumnos te agradece que hayas explicado mu-síntesis porque fuera de la universidad ni siquiera hubiera sabido que el problema que eso resuelve existía,… y se apunta a hacer la tesis, con lo que fuera siguen sin enterarse.

En resumen, el compromiso entre “intentar publicar algo que interese” versus “publicar para inflar mis estadísticas”, entre investigación “teórica” versus “aplicada” y entre docencia “fácil y práctica” versus docencia explicando cosas “difíciles” es complicado… supongo que en una universidad “saludable” debe haber un poco de todo: alentar el monocultivo es arriesgado.


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