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Tecnología

Matemática uruguaya Paola Bermolen alcanza máxima categoría como investigadora en IA

Paola Bermolen, investigadora del Instituto de Matemática y Estadística de la Facultad de Ingeniería de la Universidad de la República, se convirtió en la primera matemática en alcanzar el nivel III del Sistema Nacional de Investigadores (SNI), la máxima categoría que reconoce la trayectoria científica en Uruguay.

A
Resumen IA — Tres claves
  • Paola Bermolen es primera matemática en alcanzar nivel III del SNI de Uruguay; formada en UdelaR y con doctorado en Francia
  • Investiga modelos matemáticos para que IA interprete redes complejas: internet, redes sociales, proteínas mediante teoría de grafos
  • Trabaja en representaciones matemáticas que permitan algoritmos de IA procesar datos en redes sin estructura euclidiana natural
Matemática uruguaya Paola Bermolen alcanza máxima categoría como investigadora en IA
Imagen: Andrevruas · Wikimedia Commons (CC BY 3.0)

Paola Bermolen fue reconocida por el Sistema Nacional de Investigadores de Uruguay al alcanzar el nivel III, la máxima categoría que reconoce trayectoria científica. "Es un reconocimiento muy importante para mí [...] fue también una sorpresa linda y me parece que es un reconocimiento muy significativo", expresó Bermolen. El reconocimiento distingue una trayectoria dedicada a la matemática aplicada, área que tenía escaso desarrollo en Uruguay cuando Bermolen comenzó a trabajar en ella.

Bermolen se formó en la Universidad de la República y obtuvo su doctorado en informática y redes en Télécom ParisTech, Francia. Regresó al país tras completar sus estudios y construyó su carrera en la Facultad de Ingeniería. Su recorrido fue poco habitual: mientras que la mayoría de los matemáticos desarrolla su carrera en ciencias básicas, Bermolen apostó por la matemática aplicada desde el área de ingeniería. Su investigación se centra en redes complejas como forma de representar sistemas donde múltiples elementos interactúan: internet, redes sociales, redes biológicas de átomos y proteínas.

Su grupo trabaja en un desafío especialmente relevante para la IA moderna: los algoritmos de aprendizaje automático frecuentemente requieren datos organizados en espacios donde puedan medirse similitudes o distancias entre ellos, estructura que las redes complejas no poseen naturalmente. Bermolen busca desarrollar representaciones matemáticas que permitan a la IA analizar sistemas donde múltiples dispositivos están conectados entre sí, desde el diseño de redes de telecomunicaciones eficientes hasta el estudio de propagación de desinformación en redes sociales o la reconstrucción de relaciones evolutivas entre genes, según reportó la diaria.

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Este artículo fue redactado con asistencia de IA a partir de fuentes públicas y está sujeto a revisión editorial de Ahora.

Fuentes

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