Paula Gordaliza Pastor, galardonada con uno de los Premios de Investigación Matemática Vicent Caselles
La Real Sociedad Matemática Española y la Fundación BBVA otorgan estos galardones con el objetivo de apoyar y estimular a los jóvenes profesionales que desarrollan su labor en el campo de la investigación matemática
Paula Gordaliza Pastor realizó sus estudios de grado, máster y doctorado en la Universidad de Valladolid. Actualmente es investigadora postdoctoral en el Centro Vasco de Matemática Aplicada – BCAM
La investigadora vallisoletana trabaja en el área de la Ciencia de Datos (Data Science) y, según el jurado, “la investigación de su tesis concierne a la interfaz entre la Estadística Matemática, la Inteligencia Artificial y la Ciencia de Datos, centrada mayoritariamente en la equidad en predicción/clasificación de modelos en aprendizaje automático”.
Seis jóvenes investigadores e investigadoras han sido galardonadas con el Premio de Investigación Matemática Vicent Caselles que otorgan la Real Sociedad Matemática Española y la Fundación BBVA desde el año 2015. Este premio reconoce la creatividad, la originalidad y el logro en el campo de la investigación de las matemáticas en los primeros años de la profesión científica.
Entre los galardonados se encuentra la vallisoletana Paula Gordaliza Pastor, investigadora postdoctoral del Centro Vasco de Matemática Aplicada – BCAM y profesora asociada de la Universidad Pública de Navarra. Gordaliza Pastor trabaja en el área de la Ciencia de Datos, en la investigación matemática con aplicaciones en el campo del aprendizaje automático equitativo y confiable (Fair and Trustworthy Machine Learning).
El jurado de los premios ha destacado el objetivo de la tesis de la investigadora de BCAM, que se centra en corregir los sesgos que existen en los algoritmos de la inteligencia artificial (IA). “Mi investigación permitió desarrollar una metodología de reparación de un conjunto de datos sesgado por la influencia de una variable sensible (por ejemplo, la raza, el género, la edad, etc.) basada en la teoría de transporte óptimo”. Este procedimiento de reparación permite, en líneas generales, controlar el nivel de transformación de los datos originales para llegar a establecer un equilibrio entre equidad y precisión del algoritmo de clasificación, entrenado posteriormente con ellos.
La investigadora de la línea de investigación de aprendizaje automático (Machine Learning) y profesora asociada en la Universidad Pública de Navarra, afirma que “nunca esperas que te lleguen este tipo de reconocimientos, ya que se trata de convocatorias de alto nivel y muy competitivas” y destaca que “cuando te llega el reconocimiento, supone una gran alegría y un impulso para seguir trabajando y esforzándote cada día”.
