Texto: Jaime Fernández - 23 sep 2021 09:52 CET

Félix del Teso, profesor ayudante doctor en el Departamento de Análisis Matemático y Matemática Aplicada de la Universidad Complutense, ha conseguido el galardón que concede la SeMA a jóvenes investigadores “menores de 33 años que habiendo desarrollado su trabajo en una institución española, hayan demostrado una actividad independiente, creativa y altamente valorada en el campo de la Matemática Aplicada durante la etapa postdoctoral. El premio pretende, además, contribuir al avance de su carrera profesional en Matemática Aplicada, tanto a nivel nacional como internacional”.

¿Qué supone un premio como este? ¿Anima a continuar con la investigación?

En el ámbito personal, supone un gran honor y satisfacción, aunque he de confesar que también una sensación de abrumación. Basta mirar los nombres de antiguos galardonados para ver la magnitud del premio. Y, por supuesto, también supone una inyección anímica que te reconozcan tu carrera investigadora, e indudablemente te anima a seguir en la misma línea.

A nivel profesional, el premio supone un estímulo importante en mi carrera investigadora. Este tipo de reconocimientos son de gran ayuda a la hora de promocionar y ganar importancia y prestigio dentro de la comunidad científica. En mi caso, el premio ha venido sucedido de un contrato de investigación Ramón y Cajal, que, entre otras cosas, te otorga un proyecto de investigación para desarrollar como investigador principal. Además, se reducen tus horas docentes durante la duración del proyecto. Ambas cosas facilitan enormemente las labores de investigación y la posibilidad de montar un grupo de trabajo propio.

Ha hecho gran parte de su vida académica en la UAM. ¿Cómo llega a la Complutense y qué tal está siendo la experiencia?

En efecto, hice toda mi vida predoctoral en la UAM, pero antes de venir a la Complutense realicé estancias postdoctorales de larga duración en la Universidad de Ciencia y Tecnología de Noruega (NTNU) y en el Centro de Matemática Aplicada del País Vasco (BCAM). Todos han sido parte esencial de mi formación investigadora y creo que es justo mencionarlos también.

La posibilidad de venir a la Complutense se me presenta a través de mi director de tesis, Juan Luis Vázquez (que, aunque también es de la UAM, tras jubilarse ocupa una plaza de profesor honorífico aquí), y del profesor David Gómez-Castro, al que conocía del ámbito académico/investigador. Me comentaron que iba a salir una plaza de profesor ayudante doctor en el Departamento de Análisis Matemático y Matemática Aplicada (AMMA), y que mi perfil encajaba. Me animé a pedirlo, y aquí estoy.

En lo personal, mi experiencia en la Complutense está siendo excelente. La calidad humana del entorno que me he encontrado es magnífica, lo que hace que los días aquí sean muy agradables. A nivel profesional, estoy también contento. Por un lado, el AMMA me ha tratado excelentemente bien desde mi llegada y, por otro, la sección departamental de la Facultad de Ciencias Químicas (a la que mi plaza está adscrita), me ha brindado un ambiente de trabajo ideal, proporcionándome todo lo necesario para realizar mis labores investigadoras y docentes de la mejor manera posible.

Por poner algún “pero”, me gustaría comentar una situación que sí he sentido un poco más dura desde mi llegada. La carga docente de un profesor ayudante doctor (18 o 21 créditos anuales) es, en mi opinión, muy alta para una plaza que en principio debería estar destinada a que la gente joven pueda terminar de asentar su carrera investigadora. En mi caso, esto ha significado un esfuerzo personal muy grande para poder cumplir con todas mis labores docentes y aun así tratar de mantener el nivel de investigación que venía teniendo hasta ahora. Creo que esto es un tema importante que se debería revisar, y que ayudaría a la UCM a ser más atractiva para jóvenes talentos investigadores.

¿En qué consisten sus estudios matemáticos?

Es bien sabido que muchos procesos físicos pueden modelarse a través de las llamadas Ecuaciones en Derivadas Parciales, que permiten describir fenómenos a través de sus tasas de variación (por ejemplo, cómo varía la concentración de calor en un cierto entorno en función del tiempo transcurrido). El problema de muchas de estas ecuaciones es que no se sabe cómo encontrar soluciones explícitas para estados iniciales predeterminados. Mi investigación se centra en dos áreas relacionadas con este tipo de modelos:

1) La primera, estudiar de manera cualitativa las propiedades de las soluciones. En particular, hemos trabajado bastante en una clase de ecuaciones llamadas de medios porosos para las que hemos estudiado propiedades como la velocidad de propagación, la regularidad de soluciones o el comportamiento a largo plazo. También trabajamos en temas más teóricos como la existencia de ciertos tipos de soluciones con significados físicos relevantes, y la unicidad de las mismas.

2) La segunda, la creación y estudio de métodos numéricos rigurosos. A grandes rasgos, consiste en que, aunque no podemos trabajar con soluciones explícitas, somos capaces de encontrar aproximaciones de éstas tan precisas como queramos. Aquí la matemática teórica juega un papel fundamental, ya que se requiere probar teoremas que aseguren que lo que estamos simulando en el ordenador de verdad está aproximando la solución que buscamos (a esto se le llama convergencia del método numérico).

Este tipo de resultados son de alto interés científico para la comunidad de ciencias aplicadas. Claramente es mucho menos costoso hacer simulaciones en un ordenador que realizar experimentos de campo (ya sean reacciones químicas, procesos físicos, o, incluso más importante en estos días, las dinámicas de propagación de un virus). Pero alguien nos tiene que asegurar que dichas simulaciones nos enseñan lo que de verdad esperamos. ¡Esos somos nosotros!

David Pérez García, Medalla Ramón y Cajal

El día 29 de septiembre, en la sesión de apertura del curso académico 2021-2022 de la Real Academia de Ciencias Exactas, Físicas y Naturales de España, el catedrático del Departamento de Análisis Matemático y Matemática Aplicada, David Pérez García, recibirá la Medalla Ramón y Cajal, por toda su trayectoria científica.

Pérez García, que es además el director del grupo de investigación UCM Matemáticas e Información Cuántica ha obtenido otros premios como el Miguel Catalán 2017 en el área de Ciencias a investigadores de menos de 40 años; el Premio Real Academia de Ciencias Endesa en Matemáticas también para menores de 40 años en 2013; en 2014 recibió el Premio John von Neumann Guest Professor en la Universidad Técnica de Munich, y en 2015 consiguió una ERC Consolidator Grant del European Research Council.

El área de investigación de David Pérez García son las tecnologías cuánticas y los problemas matemáticos asociados a las mismas, con la introducción y desarrollo de nuevas técnicas matemáticas en otras áreas: física de la materia, teoría de la complejidad e información cuántica.

Ya ha conseguido un buen número de premios a lo largo de su carrera, ¿siguen aportando algo a su currículum o son más bien satisfacción personal por el trabajo bien hecho?

Ambas cosas. A nivel del currículum muestran que mi investigación sigue manteniéndose a un buen nivel. Desde un punto de vista personal, los premios y reconocimientos compensan (con creces) esos momentos de frustración y desánimo que todos los investigadores sufrimos cuando las cosas se atascan y no avanzan. En este caso concreto, al ser un premio muy importante, el impacto es mucho mayor en ambos aspectos, laboral y personal. 

En este año 2021 ya debería haber acabado su ERC. Si es así, ¿qué tal ha ido la investigación y en qué está trabajando ahora?

Debido a los retrasos asociados a la pandemia, me han concedido una extensión de la ERC hasta febrero del próximo año. La investigación ha ido muy bien y hemos conseguido básicamente todos los objetivos que nos planteamos al principio del proyecto.

Ahora quiero explorar algunas líneas nuevas que han surgido a raíz de la ERC. El objeto matemático en torno al que giraba mi ERC son las redes de tensores y en los últimos años, las redes de tensores han empezado a usarse en una gran variedad de campos: computación cuántica, física de materiales, física de altas energías, inteligencia artificial, … La potencia de las técnicas matemáticas que hemos ido desarrollado estos años nos hacen ser optimistas a la hora de poder obtener contribuciones interesantes en todos estos campos. De hecho, ya tenemos algunos primeros resultados muy prometedores en esta dirección.

¿Estamos realmente más cerca de la computación cuántica?

Desde luego que sí. Los avances experimentales en esa dirección están siendo espectaculares, sobre todo impulsados por el interés en el tema de las grandes compañías tecnológicas.