David L. Donoho, el matemático que nos enseñó como manejar los datos más rápidamente

La medalla Gauss del Congreso Internacional de Matemáticas de 2018 (ICM2018) celebrado recientemente en Rio de Janeiro, ha sido concedida al matemático norteamericano David L. Donoho, “por sus contribuciones fundamentales a las matemáticas, la estadística y el análisis computacional de importantes problemas en el procesado de señales”.

La medalla Gauss busca premiar a científicos cuya contribución matemática haya conseguido un impacto fuera de las matemáticas, en el desarrollo de nuevas tecnologías, en la empresa o en la vida diaria. Conmemora el extraordinario descubrimiento de Carls F. Gauss del método de mínimos cuadrados para calcular la órbita de Ceres.

El premio lo concede la Sociedad Matemática Alemana (Deutsche Mathematiker-Vereinigung, DMV) y la Unión Matemática Internacional (IMU). El premios e concedió por primera vez en el ICM2006 de Madrid y se financia con fondos sobrantes del ICM1998 de Berlín.

Uno de los problemas que las matemáticas han atacado es el de la representación de los datos. En los últimos años, la digitalización ha llevado a un aumento exponencial en los datos que recogemos, muchos de los cuáles vienen en forma de señales e imágenes. Donoho ha dedicado us carrera científica a desarrollar instrumentos matemáticos capaces de tratar convenientemente estos datos. Él tuvo hace ya muchos años la visión de que la estadística era imporatnte para el análisis de los datos, y que los ordenadores iban a permitir un cambio radical en la manera de abordarlos.

Su investigación abarca desde matemáticas básicas hasta el desarrollo de algoritmos eficientes. Su investigación es un nuevo ejemplo de cómo para moverse en los frentes de la investigación es preciso no desperdiciar ninguna de las áreas de las matemáticas. David Donoho ha sido capaz de unir los aspectos más básicos de las matemáticas con los más aplicados. Donoho es un claro ejemplo de cómo la división entre matemática básica y aplicada es artificial: ha publicado más de 200 artículos en revistas y actas de congresos, pero también es autor de 35 patentes.

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Su visión (magníficamente expresada en el video realizado por la Fundación Simons para IMU), fue muy temprana. A la edad de 21 años, trabajó en la búsqueda de petróleo para la Western Geophysical. Su propuesta de minimizar la norma L1 de la señal sísmica reconstruida, en vez de usar la L2 de la residual, fue milagrosa. Siguióa sí los consejor de Tukey, que abogaba por nuevos métodos en las matemáticas y la estadística.

En su trabajo con Johnstone, usó la teoría de wavelets (ondículas) y desarrollaron las curvelets para tratar la representación de imágenes dispersas. Estas curvelets son capaces de añadir la localización y la orientación de manera que se pueden usar muy efizcamente para tartar datos multidimensionales. Una de las aplicaciones más interesantes del trabajo de Donoho ha sido la fisminución del tiempo para realizar una Imagen por Resonancia Magnética (Magnetic Resonance Imaging scans, MRIs, en inglés). Son los resultados matemáticos de Donoho en 2006, conocidos como la técnica del “compressed sensing”, los que han permitido este logro. Esta técnica fue aprobada para usos médicos sólo diez años desde la publicación de los desarrollos matemáticos.

Paul Donoho, su padre, era físico en la Universidad de Rice. Paul creció viendo su trabajo en el despacho y en el laboratorio. Por consejo de su madre, Julia, se decidió por Princeton. Donoho estudió así matemáticas en esta universidad,  graduándose en 1978, teniendo como supervisor de su trabajo de grado a una leyenda de las matemáticas, John Tukey, el inventor de la Transformada Rápida de Fourier y de términos como “bit” y “software”. Realizó la tesis doctoral titulada “A Tool for Research in Data Analysis” en la Universidad de Harvard University, en 1983, dirigida por Peter J. Huber. Fue profesor en la Universidad de California en Berkely desde 1984 a 1990, pasando luego a la Universidad de Stanford, donde ha seguido hasta hoy.

Donoho ha desarrollado una intensa actividad de formación de investigadores, habiendo dirigido hasta ahora 23 tesis doctorales, divididas entre Berkeley y Stanford. Su trabajo como profesor y mentor es muy apreciado en su entorno.

Antes de recibir el Premio Gauss, el trabajo de Donoho ya había sido reconocido con otros galardones. En 1992 fue elegido académico de la American Academy of Arts and Sciences; en 1994 recibió COPSS Presidents’ Award in 1994. En 2001, ganó el Premio John von Neumann, concedido por SIAM (Society for Industrial and Applied Mathematic), En 2010 ganó el Premio Norbert Wiener, concedido conjuntamente por SIAM y la AMS (American Mathematical Society). Posee varios doctorados honorarios y es también académico de la National Academy of Science y de la Academia de Ciencias de París. Otro importante premio es el Shaw, en 2013, considerado el Nobel de Oriente.

Les dejamos con una entrevista a David L. Donoho en el ICM de Río de Janeiro

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Manuel de León (CSIC, Fundador del ICMAT, Real Academia de Ciencias, Real Academia Canaria de Ciencias).