Verónica Álvarez Castro

«En mi investigación desarrollamos algoritmos de predicción que se adaptan a los cambios que se suceden en el tiempo. En el mundo real se producen cambios continuos que afectan a los sistemas de detección del fraude bancario o por e-mail; o, en otro terreno, a la predicción del consumo de energía, porque los hábitos de la gente o sus rutinas cambian continuamente. Mi investigación se centra en el desarrollo de algoritmos que se adapten a la información real reciente», explica Verónica Álvarez Castro (Zaragoza, 1996). «En particular, nosotros desarrollamos técnicas de predicción del consumo de energía que operan a nivel de regiones o países para las próximas 24 horas, y también evaluamos cómo de buena es la incertidumbre de esas predicciones».

Para esta investigadora posdoctoral en el Instituto Tecnológico de Massachusetts (MIT), su trayectoria se explica porque siempre le ha atraído «pensar en problemas y buscar soluciones; y unirlo a cómo esas soluciones pueden mejorar la vida de las personas. Esa mezcla entre creatividad y facilitar la vida de la gente siempre me ha llamado mucho la atención». Desde esta perspectiva destaca que «la investigación en informática y en inteligencia artificial tiene un valor enorme para la sociedad: contribuye a un gran número de campos como la medicina, la educación, el transporte, la energía…». En su ámbito de trabajo, pone de relieve que «los algoritmos que nosotros desarrollamos para la predicción del consumo de energía pueden tener impacto en la economía y en el medio ambiente, reduciendo la cantidad de CO2 que se emite a la atmósfera o el desperdicio de energía».

No ignora los riesgos de la inteligencia artificial, entre los que destaca la posibilidad de «manipular a la gente, y el aumento de la desigualdad entre quienes tienen acceso a ella y los que no», pero aboga por poner el foco en sus ventajas —cita, entre otros ejemplos, los tratamientos personalizados en medicina— y dotarla de un marco ético para «no quedarnos atrás con respecto a países que son punteros» en el desarrollo de esta tecnología.

Entre los retos que afronta su campo señala el de «reducir el impacto medioambiental, pues entrenar modelos de inteligencia artificial a veces es muy costoso y contamina»; y cuando se le pregunta sobre cuál es la clave del éxito en investigación, propone un cóctel que combina «motivación, ganas permanentes de aprender, paciencia y perseverancia. Porque las cosas no siempre salen a la primera ni a la segunda, y a veces nunca salen. Hay que saber manejar la frustración cada vez que las cosas no avanzan como queremos».