Los líderes mundiales en el campo de las matemáticas Yves Meyer (Francia), Ingrid Daubechies (Bélgica), Rerence Tao (Australia) y Emmanuel Candès (Francia) son los ganadores del Premio Princesa de Asturias de Investigación Científica y Técnica 2020, según informó este martes la Fundación Princesa de Asturias.
Su candidatura se impone así entre las 48 candidaturas procedentes de 22 países que optaban a este premio, séptimo de los ocho galardones internacionales que convoca anualmente la Fundación Princesa de Asturias y que este año alcanzan su 40 edición.
El jurado destaca de los galardonados que han realizado “contribuciones pioneras y trascendentales a las teorías y técnicas modernas del procesamiento matemático de datos y señales”. “Estas son base y soporte de la era digital, al permitir comprimir archivos gráficos sin apenas pérdida de resolución; de la imagen y el diagnóstico médicos, al permitir reconstruir imágenes precisas a partir de un reducido número de datos y de la ingeniería y la investigación científica, al eliminar interferencias y ruido de fondo”.
Según el jurado, las “destacadas” contribuciones de estos líderes mundiales de las matemáticas al moderno procesamiento matemático de datos y señales se basan esencialmente en dos herramientas diferentes y complementarias, las wavelets (ondículas) y el compressed sensing (detección comprimida) o matrix completion (terminación de la matriz).
Yves Meyer e Ingrid Daubechies han sido líderes en el desarrollo de la moderna teoría matemática de las ondículas, situada en la intersección entre las matemáticas, las tecnologías de la información y las ciencias de la computación.
Una segunda revolución en las técnicas de tratamiento de datos y señales llegó en la primera década del siglo XXI con el desarrollo de las teorías de compressed sensing (detección comprimida) o compressive sampling (muestreo reducido) y matrix completion (terminación de la matriz), fruto de la colaboración entre Terence Tao y Emmanuel Candès. Esta teoría permite la reconstrucción eficiente de datos dispersos basados en muy pocas mediciones.
El jurado recuerda que uno de los problemas centrales en las imágenes médicas y, generalmente, en todas las áreas del procesamiento de señales, es cómo reconstruir una señal a partir de mediciones parciales y ruidosas y que técnicas de reconstrucción avanzadas, como el compressed sensing y matrix completion, permiten la reducción del número de muestras necesarias, lo que en imágenes médicas implica una exploración más rápida del paciente.
Estas teorías matemáticas desarrolladas por Yves Meyer, Ingrid Daubechies, Terence Tao y Emmanuel Candès ponen de manifiesto, según el jurado, el “papel unificador y transversal de las matemáticas en diferentes disciplinas científicas e ingenierías, con soluciones prácticas aplicables en múltiples ámbitos, y constituyen un ejemplo de la utilidad del trabajo en matemáticas puras”.
Su candidatura ha sido propuesta por Martin Cooper, Premio Príncipe de Asturias de Investigación Científica y Técnica 2009.
El Premio Princesa de Asturias de Investigación Científica reconoce la labor de “cultivo y perfeccionamiento de la investigación, descubrimiento y/o invención en las matemáticas, la astronomía y la astrofísica, la física, la química, las ciencias de la vida, las ciencias médicas, las ciencias de la Tierra y del espacio y las ciencias tecnológicas, así como de las disciplinas correspondientes a cada uno de dichos campos y de las técnicas relacionadas con ellas”.
El premio está dotado con una escultura de Joan Miró –símbolo representativo del galardón−, un diploma, una insignia y la cantidad en metálico de 50.000 euros. El próximo jueves se fallará el Premio Princesa de Asturias de Cooperación Internacional.
(SERVIMEDIA)
