Alberto González Sanz

La trayectoria del matemático Alberto González Sanz se ha construido, en buena medida, en la frontera entre disciplinas. El actualmente profesor en la Universidad de Columbia (Estados Unidos) González Sanz ha sido reconocido con el Premio José Luis Rubio de Francia por la calidad, profundidad y amplitud de unas investigaciones, que abarcan desde la estadística y la probabilidad clásicas hasta el transporte óptimo, la ciencia de datos y el aprendizaje automático. Una trayectoria que el jurado ha valorado también por su aplicabilidad, independencia investigadora y marcada dimensión internacional.

Su llegada a este territorio científico no respondió, sin embargo, a un camino trazado de antemano. Tras una formación inicialmente muy ligada al análisis matemático en la Universidad de Valladolid, distintas circunstancias fueron acercándole primero a la estadística y después al aprendizaje automático. En ese recorrido, encontró en el transporte óptimo un marco capaz de conectar ambos mundos y un terreno especialmente fértil para su investigación. «Esa combinación entre profundidad matemática y relevancia aplicada es, precisamente, lo que más me atrae de trabajar en la frontera entre disciplinas», explica.

Galardonado en 2024 con un Premio Vicent Caselles, entre sus contribuciones destaca su trabajo sobre regresión cuantílica multivariante, desarrollado junto a Eustasio del Barrio y Marc Hallin. Mediante herramientas de transporte óptimo, los investigadores construyeron un método que permite analizar de una forma más completa la distribución y la incertidumbre cuando se trabaja con múltiples variables. Publicada en el Journal of the American Statistical Association, esta investigación ha sido reconocida también con el Premio SEIO–Fundación BBVA a la Mejor Contribución Metodológica en Estadística. Posteriormente, González Sanz ha extendido estas ideas a la predicción de series temporales. «Me gusta especialmente esta línea porque muestra cómo una teoría matemática profunda, basada en transporte óptimo y geometría, puede conducir de forma natural a herramientas concretas para la regresión, la predicción y el análisis de datos complejos».

En un momento marcado por el vertiginoso desarrollo de la inteligencia artificial, el matemático reivindica precisamente el papel de la teoría para comprender mejor las nuevas tecnologías. «Las matemáticas —señala—, no solo permiten construir nuevos métodos, sino también entender por qué funcionan los existentes, cuáles son sus limitaciones y cómo hacerlos más fiables. Al mismo tiempo, los nuevos modelos están generando preguntas que obligan a las matemáticas a avanzar y a observar problemas clásicos desde perspectivas diferentes».