Por primera vez dos matemáticos españoles han ganado el prestigioso premio Mathematical Council of the Americas – MCA. La RSME ha tenido la fortuna, a través del profesor Rafael Granero Belinchón, de entrevistar ambos para conocer sus impresiones tras este gran éxito. Comenzamos esta serie de entrevistas con Javier Gómez Serrano, catedrático de la Universidad Brown (EE UU), quien en 2017 ya ganó uno de los premios Vicent Caselles de la RSME y Fundación BBVA.

Deja que comience preguntándote por cómo es tu trabajo en Brown. ¿Podrías por favor describirnos las tareas que realiza un profesor de Brown?

No son muy diferentes a las que haría un profesor en España: fundamentalmente doy clase, investigo y trabajo con mis estudiantes.

Hace un par de años estuviste de profesor en la Universitat de Barcelona. ¿Cómo compararías ambos puestos?

Si bien guardo un estupendo recuerdo de mi etapa en Barcelona, hay bastantes diferencias entre las condiciones en España en general y en EEUU. En primer lugar, la carga administrativa es muchísimo menor en EEUU: el sistema es mucho más eficiente y uno no se ahoga en burocracia. En general hay mucho más dinero inyectado en el sistema, lo que ayuda a que haya más movilidad, más eventos, mayor atracción de talento, etc. Por otra parte, el sistema permite mayor flexibilidad (por ejemplo, promocionando más rápido a gente que haga muy buen trabajo, o reduciendo su carga docente). A nivel de talento, España no tiene nada que envidiar a EEUU: la calidad de la enseñanza es muy buena y hay una gran cantidad de matemáticos fantásticos.

Recientemente has ganado uno de los cinco premios MCA 2025 del Mathematical Council of the Americas por tu trabajo en la intersección entre las matemáticas «de lápiz y papel», las pruebas asistidas por ordenador y la IA. ¿Podrías contarnos un poco lo qué estás haciendo en relación a eso?


Intentamos aprovechar técnicas de IA en la frontera entre las matemáticas tradicionales y las modernas en varios frentes. En primer lugar, usando redes neuronales para encontrar nuevas soluciones para ciertas ecuaciones en derivadas parciales que dan lugar a singularidades en tiempo finito. En segundo lugar, intentamos aprovechar modelos grandes de lenguaje (LLMs) para generar nuevas ideas o algoritmos para resolver problemas de optimización en sentido amplio, abarcando muchas ramas de las matemáticas: geometría, análisis, combinatoria, etc. La gran ventaja de este enfoque es que uno puede resolver problemas a gran escala en un tiempo muy corto: donde antes se necesitaban varios meses ahora basta con un día.

¿Cómo ves el futuro a corto y medio plazo del uso de IA en la investigación en matemáticas?

El concepto de corto y medio plazo cambia mucho dependiendo de la comunidad. La IA ha acelerado el desarrollo sensiblemente y ahora muchos avances se miden en meses en lugar de años. Creo que la IA ha venido para quedarse y esa es una realidad, y los matemáticos han de darse cuenta de ello y saber aprender a integrarla en su investigación. Es algo parecido a escribir en LaTeX: algo que virtualmente todo el mundo hace hoy en día. Concretamente creo que habrá asistentes que ayudarán a resolver o formular problemas, y se llegarán a automatizar algunas demostraciones. También el volumen de resultados y artículos va a aumentar notablemente, lo cual se convertirá en un desafío para la comunidad.

Para finalizar, me gustaría preguntarte cómo ves la situación matemática española en estos tiempos

Creo que talento hay de sobra, y está reconocido. Prueba de ello es la cantidad de ponentes en el ICM de 2026. El problema es la rigidez del sistema, en todos los aspectos, que hace que mucha gente no vuelva. Es encomiable lo que se ha podido hacer con muy poco y la gran proyección que se tendría si se tuvieran más medios. Esto haría que se pudiera ser más competitivo con otras instituciones de primer nivel y poder jugar en esa liga.

Entrevista realizada por el profesor Rafael Granero Belinchón.

 

 

Tags: