Yves Meyer, Ingrid Daubechies, Terence Tao y Emmanuel Candès, líderes mundiales en el campo de las matemáticas, han sido galardonados con el Premio Princesa de Asturias de Investigación Científica y Técnica 2020, según hizo público ayer el jurado encargado de su concesión, ha sido galardonada con el Premio Princesa de Asturias de Investigación Científica y Técnica 2020, según ha hecho público el jurado encargado de su concesión.

Esta candidatura ha sido propuesta por Martin Cooper, Premio Príncipe de Asturias de Investigación Científica y Técnica 2009. Los cuatro investigadores han realizado contribuciones "pioneras y trascendentales" a las teorías y técnicas modernas del procesamiento matemático de datos y señales.

Estas, explica la Fundación en nota de prensa, son base y soporte de la era digital, al permitir comprimir archivos gráficos sin apenas pérdida de resolución, de la imagen y el diagnóstico médicos.

Permite además reconstruir imágenes precisas a partir de un reducido número de datos y eliminar interferencias y ruido de fondo en la ingeniería y la investigación científica.

En este último punto, estas técnicas están siendo clave en la deconvolución de las imágenes del telescopio espacial Hubble y han sido "cruciales" en la detección de ondas gravitacionales por el LIGO, resultado de la colisión de dos agujeros negros.

Las destacadas contribuciones de estos líderes mundiales de las matemáticas al moderno procesamiento matemático de datos y señales se basan esencialmente en dos herramientas diferentes y complementarias: las wavelets (ondículas) y el compressed sensing (detección comprimida) o matrix completion (terminación de la matriz).

Yves Meyer e Ingrid Daubechies han sido líderes en el desarrollo de la moderna teoría matemática de las ondículas, situada en la intersección entre las matemáticas, las tecnologías de la información y las ciencias de la computación.

Una segunda revolución en las técnicas de tratamiento de datos y señales llegó en la primera década del siglo XXI con el desarrollo de las teorías de compressed sensing (detección comprimida) o compressive sampling (muestreo reducido) y matrix completion (terminación de la matriz), fruto de la colaboración entre Terence Tao y Emmanuel Candès.

Lo importante de esta teoría reside en que permite la reconstrucción eficiente de datos dispersos basados en muy pocas mediciones.