Profesora Irene García ganó beca “Faculty for the Future” de la Fundación Schlumberger

Irene García, profesora del Departamento de Cómputo Científico y Estadística de la USB, ganó una beca de la Fundación Schlumberger: Faculty for the future, para realizar una estancia postdoctoral durante el año académico 2015-2016, bajo la asesoría de Raquel Prado, del Departamento de Matemáticas Aplicadas y Estadística de la Universidad de California, Santa Cruz.

El objetivo del programa Faculty for the future es “generar las condiciones que den lugar a más mujeres en ciencia, tecnología, ingeniería y matemáticas, exponiéndolas a la experiencia internacional vital y la creación de redes, para contribuir al desarrollo socioeconómico de sus países y regiones de origen”, según la página web del programa (http://www.facultyforthefuture.net).

Las beneficiarias son seleccionadas tanto por su capacidad de liderazgo como por sus talentos científicos, y se espera que regresen a sus países de origen para continuar su carrera académica, avancen en sus investigaciones, enseñen y se conviertan en modelos de inspiración para otras mujeres jóvenes, explica el sitio.

García explica que su proyecto de investigación consiste en detectar puntos de cambio (CP) en una secuencia ordenada de datos. “Un punto de cambio es un dato que separa dos segmentos contiguos que muestran diferencias en sus propiedades estadísticas. El desarrollo de métodos de análisis que pueden detectar este tipo de eventos (tanto a medida que ocurren y a posteriori), representa una técnica de gran interés práctico en una amplia gama de campos, como, por ejemplo, la salud, la actividad sísmica, las finanzas, el clima, etc.

Asimismo, expone que en algunos sistemas de la vida real “los cambios en las propiedades estadísticas de una serie de datos se producen gradualmente, por lo que la detección de la CP que marca el inicio de estos cambios puede ayudar en el diseño de sistemas de alerta temprana; sin embargo, hay muchos otros sistemas en los que el cambio no se produce de forma gradual”.

De acuerdo con el informe elaborado por García, “aunque es difícil predecir tales CP antes de que se alcancen, cada vez hay más evidencia de que ciertos síntomas atípicos pueden ocurrir antes de observar cambios abruptos (M. Scheffer, et al., Señales de alerta temprana para las transiciones críticas, Nature, 461, pp. 53 -59, 2009), y que al considerar series de tiempo a partir de bases de datos públicas, el objetivo general del proyecto es desarrollar modelos bayesianos para estimar las propiedades distributivas de estos comportamientos atípicos, e investigar en qué medida pueden ser utilizados para evaluar la probabilidad de CP”.