ESMERALDA
Distinción para Liliana Forzani
ESMERALDA. - Con inocultable orgullo desde esta población se nos
remitió material publicado recientemente en el diario El Litoral, en el
que se hace alusión a una hija de ese pueblo.
Se trata de la Dra. Liliana Forzani, investigadora premiada por la
UNESCO, personal del Instituto de Matemática Aplicada Litoral del
Conicet.
Un extracto de dicho artículo lo reproducimos a continuación:
Un orgullo para la comunidad científica nacional: Investigadora
santafesina premiada por la Unesco.
La Dra. Liliana Forzani -del Instituto de Matemática Aplicada Litoral
(IMAL) del Conicet- recibirá el próximo lunes 10, el premio L'Oréal
Unesco "Por la mujer en la ciencia". Este importante galardón le fue
otorgado por su trabajo sobre reducción suficiente de dimensiones
matemáticas sin pérdidas significativas de datos, que tendría una
considerable aplicación en la medicina y otras disciplinas.
LA PROFESIONAL
Liliana Forzani abre las puertas de una oficina sobrecargada de libros
sobre análisis matemático, probabilidad y estadística. Una pizarra
muestra ecuaciones y símbolos garabateados. Por sobre ese resumen de
objetos fríos e inanimados, su voz cálida invita un café: "Yo soy de la
localidad de Esmeralda, ¿sabías?", comenta al ser sorprendida por algún
recuerdo de su infancia. A pesar de que la matemática sea la ciencia
"dura" por excelencia, Liliana profesa su disciplina con sensibilidad,
pasión y gran sentido del humor.
Doctora en Ciencias Matemáticas, investigadora del Instituto de
Matemática Aplicada Litoral (IMAL) dependiente del Consejo Nacional de
Investigaciones Científicas y Técnicas (Conicet) y docente de la
Facultad de Ingeniería Química (Departamento de Matemática) de la
Universidad Nacional del Litoral (UNL), Forzani ha sido galardonada con
el premio nacional L'Oréal Unesco "Por la mujer en la ciencia" edición
2008, certamen que cuenta con el respaldo del Conicet. Este prestigioso
reconocimiento le fue entregado por su trabajo "Reducción suficiente de
dimensiones: teoría y aplicaciones".
La ceremonia de premiación se llevó a cabo el pasado lunes 10 de
noviembre en el Salón "Delia Parodi" del Congreso de la Nación, en la
Ciudad de Buenos Aires. Forzani y su equipo de trabajo -integrado por
los doctores Pedro Morín, Néstor Aguilera y Andrea Bergesio, el
bioingeniero Diego Tomassi, los licenciados Pamela Llop, Eduardo Garau
y Fernando Gaspoz, todos investigadores del IMAL-, recibirá además un
subsidio de 20 mil dólares, que serán destinados a solventar la
investigación.
SOBRE EL TRABAJO
La investigación de Forzani consiste -enmarcado en el área de
estadística- en proponer un método de manejo de datos más preciso y
eficiente para la obtención de información. "Hoy en día es posible
recopilar cantidades enormes de datos; esto, que en principio es
positivo, genera la dificultad de poder enfocarse y seleccionar la
información que es realmente relevante para lo que se está tratando de
estudiar. El proceso de decidir qué combinaciones de los datos son las
más importantes, y determinar el menor número posible que sea útil, es
lo que se llama en estadística "reducción de dimensiones", explicó
Forzani a El Litoral.
Existen muchas aplicaciones estadísticas que tratan con datos en muchas
dimensiones. Estas áreas adquirieron relevancia por el avance de la
informática y las tecnologías digitales. "Tener más datos debería
resultar siempre a nuestro favor", resaltó la especialista. "Sin
embargo, cuando lo que crece es el número de medidas que tenemos de un
individuo y no la cantidad de individuos, aparecen los problemas. Se
terminan reduciendo las variables pero se pierde información".
El método de reducción más usado (el buscador Google reporta 5.500.000
entradas por búsqueda) es el Principal Component Analysis. Pero
utilizar este método puede traer como consecuencia una pérdida de
información significativa. "En este proyecto trabajamos con reducción
suficiente de dimensiones, que básicamente establece una reducción sin
pérdida de información", clarificó.
APLICACION PRACTICA
Además del uso teórico en estadística, esta investigación podría
aplicarse -entre otras disciplinas- en medicina. "Sabemos que es
posible juntar información sobre la activación de miles de genes de una
persona. Por ejemplo, existen métodos muy "agresivos' o "invasivos"
-como la biopsia- que permiten saber si una persona tiene cáncer o no.
Pero también hay métodos mucho más simples, como una muestra de sangre.
A un paciente se le puede sacar muchísima información -incluidos datos
genéticos-, sin "invadirlo" demasiado, con esa simple muestra. Entonces
podemos obtener muchísimos datos por cada individuo.
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