«Me muevo por curiosidad, me motiva aprender cosas que no sé»

Su relación con uno de los mayores expertos mundiales en el uso de machine learning, una de las ramas de la inteligencia artificial, para mecánica de fluidos empezó gracias a un simple correo electrónico. Decidió escribirle a Steven Brunton mientras desarrollaba en la UVigo una tesis inspirada en todo lo aprendido a través de su canal de Youtube y hoy forma parte de su laboratorio en la Universidad de Washington, en Seattle. «Soy muy afortunada. Estar aquí es una oportunidad única. Nadie te dice que te vayan a contestar, pero el ‘no’ ya lo tienes. Hay que intentarlo siempre, no tener miedo», resume Ana Larrañaga (Vigo, 1997) sobre su filosofía de vida.

Graduada en Ingeniería de la Energía, tuvo su primer contacto con la investigación en un laboratorio de refrigeración de CO2 durante su año Erasmus en la NTNU de Noruega. Después cursó el máster en Matemática Industrial que imparten las tres universidades gallegas y dos madrileñas. Y, a continuación, realizó un doctorado en el Grupo de Tecnología Energética (GTE) de la UVigo que incluyó una estancia en Melbourne y que culminó con una tesis dirigida por Jacobo Porteiro en la que demostró la utilidad de las herramientas de IA en procesos industriales.

«El máster coincidió con el boom del machine learning, empecé a ver los vídeos de Steven Brunton y decidí hacer una tesis en este ámbito. Siempre digo que mi camino es raro porque me muevo por curiosidad. No sé si es un defecto o una virtud. Me motiva mucho aprender cosas que no sé», explica sobre su trayectoria.

Tras un año como investigadora postdoctoral en la Universidad de Washington, una de las mejores del mundo y con 8 premios Nobel en su haber, Ana ocupa actualmente un puesto de acting assistant professor en el departamento de Ingeniería Mecánica.

«Una de las cosas que más me sorprendió cuando llegué es la capacidad de networking, el ambiente de colaboración y la posibilidad increíble de poder hablar con expertos de instituciones como el MIT o Stanford cuyo trabajo seguía desde Vigo. Casi todas las semanas invitamos a investigadores punteros en temas relacionados con IA de todo el mundo, no solo en ingeniería sino también en otros ámbitos como la biología, para que impartan seminarios de forma on line. Y somos parte del Instituto de IA en Sistemas Dinámicos junto a otras universidades como Harvard o Columbia», destaca.

Colaboración con empresas punteras

Además de hacer investigación más básica, el laboratorio de Brunton mantiene colaboraciones con empresas como Boeing. Y Ana disfruta de esta doble perspectiva: «La parte fundamental es muy interesante y necesaria, pero también me gusta trasladar lo que hacemos en el laboratorio a la vida real y solucionar los problemas que nos plantean».

Los modelos subrogados, que buscan replicar el comportamiento de modelos numéricos o simulaciones, reducen el tiempo y los costes en tareas de optimización en ingeniería. Y una de las principales líneas de estudio de la experta viguesa es el aprendizaje activo y el entrenamiento multifidelidad.

«Cuando desarrollas un modelo de IA de un sistema físico real, por ejemplo, un gemelo digital de un avión, puedes tener acceso a distintas fuentes con distinta fidelidad: simulaciones con mayor o menor precisión, datos experimentales o incluso datos de vuelo. Y cada una de estas fidelidades tiene un coste en términos de dinero y tiempo. Saber qué cantidades de datos necesitas de cada una y cómo mezclarlas constituye una tarea compleja. Yo me dedico a investigar esto y también me enfoco en cómo entrenar los modelos para los propósitos que buscamos», detalla.

Y todo este conocimiento lo aplica además a la búsqueda de nuevos combustibles para aviones que ayuden a reducir las emisiones. «Es una aplicación en la que estoy trabajando ahora y que me interesa mucho», reconoce.

Ana defiende la utilidad de las herramientas de IA: «Llevamos aprendiendo de datos desde hace muchísimo tiempo. Lo que pasa es que ahora tenemos nuevas técnicas que nos ayudan a aprovechar mucho mejor toda la información que estamos generando. Y además podemos entender cómo aprende una red neuronal o qué inputs son más interesantes para que un modelo haga predicciones alejándonos de ese concepto de caja negra».

Despertar vocaciones STEM entre las niñas

A lo largo de su carrera investigadora, siempre ha estado rodeada de más hombres que mujeres, pero asegura que la situación está mejorando. «Cuando empecé en simulación en Vigo era la única chica pero, cuando me fui, ya había más. Y en el laboratorio de Brunton estamos casi equilibrados. Somos igual de capaces que ellos y además damos una perspectiva diferente. Tener un equipo lo más diverso posible supone ganar en puntos de vista», defiende.

Durante sus años en la UVigo, Ana participaba activamente en las actividades de divulgación y sensibilización que buscan despertar vocaciones STEM entre las niñas. «A veces te decían que las mates son muy difíciles y que no iban a ser capaces y nosotros las animábamos a probar. Y si fallan, no pasa nada. Marie Curie es un referente muy lejano, también hay que tener ejemplos más realistas, investigadoras de tu ciudad que te lleven a decir ‘si ellas pudieron, yo también’. Y no necesariamente hay que sacar sobresalientes o ser el mejor. Lo importante es tener curiosidad e ir aprendiendo al ritmo que puedas», reflexiona.

Sobre su futuro profesional, todavía no ha decidido el siguiente paso: «El mundo de la investigación es un poco incierto. De mis padres aprendí desde pequeña que la vida cambia, y cambia muy rápido, que hay cosas que no puedes controlar y que es mejor no hacer planes a largo plazo. Lo único que intento siempre es hacer el mejor trabajo que pueda, aprovechando mis oportunidades al máximo, y ayudar a todos los que están a mi alrededor para que mi familia esté orgullosa de mí. Ese es mi motor».

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