- 24/7/2025
Pablo Tallón entrevista a Mateo Valero, el director del Centro Nacional de Supercomputación. A Mateo Valero no le gustaba ninguna asignatura de la carrera; hoy dirige el Barcelona SuperComputing Centre, el Centro Nacional de Supercomputación, un centro internacional de referencia de inteligencia artificial de computación de alto rendimiento. Allí se encuentra el supercomputador Mare Nostrum 5, uno de los supercomputadores más rápidos del mundo. Está compuesto por "millones de procesadores, todos ellos muy potentes que permiten comunicar información a muy alta velocidad".
Categoría
🗞
NoticiasTranscripción
00:00Pues hoy en esta escuela de verano de hora 25, clase magistral de algo que quizás ustedes,
00:06muchos de ustedes por lo menos, no entenderán muy bien qué es, pero hoy vamos a hacerlo.
00:11Vamos a hablar de supercomputación, algo que, aunque no se lo crean, se hace en nuestro país.
00:16Y para ilustrarnos, nos acompaña Mateo Valero. ¿Qué tal? Buenas noches.
00:20Hola, buenas noches. ¿Cómo estás?
00:22Él es precisamente el director del Barcelona Supercomputing Center, el Centro Nacional de Supercomputación.
00:27También, usted dirige este centro internacional de referencia de inteligencia artificial, de computación de alto rendimiento.
00:34Hablamos del mayor centro de este tipo de Europa.
00:37Ahí está un supercomputador que se llama Marenostrum 5.
00:41Para los que no hemos estado ahí, ¿cómo hay que imaginarlo?
00:47Bueno, un centro de supercomputación como el nuestro es un centro que hace investigación utilizando supercomputadores.
00:55Y los supercomputadores son los computadores más rápidos del mundo.
01:00¿Y cómo se construyen? Pues muy sencillo.
01:02Se hace que millones de procesadores, todos ellos muy potentes, puedan comunicarse información a muy alta velocidad
01:09de forma que puedan colaborar en la ejecución de una misma faena.
01:13La unión hace la fuerza. Es decir, si podemos dar el trabajo a realizar a un millón de procesadores y lo hacemos bien,
01:22pues la máquina, el supercomputador, lo hará un millón de veces más rápido que si solamente hubiera un procesador.
01:28Para que nos hagamos una idea, claro, tenemos móviles cada vez más potentes,
01:31todos en nuestros bolsillos, en los bolsos llevamos alguno,
01:34que parece que esto es la tecnología más punta del mundo.
01:36Pero, ¿cuánto más potente es este supercomputador respecto a estos móviles que llevamos en el bolsillo?
01:42Bueno, los móviles, de unos a otros, digamos, varía mucho la velocidad.
01:48Ya.
01:48Pero pueden ser un millón de veces más rápido.
01:54Un millón, ¿eh?
01:54Lo más rápido, sí.
01:55Claro, eso es mucho.
01:57De hecho, le he escuchado decir...
01:59Pero no solamente eso.
02:01Asociado a la velocidad, lógicamente, están los datos.
02:05O sea, cuántos datos utiliza el programa.
02:07Ajá.
02:07Y claro, en un móvil, aunque tengamos un gigabyte, eso no es nada.
02:14¿Por qué?
02:14Porque si no caben los datos en el supercomputador de aquello que vamos a ejecutar,
02:20y tenemos que llevarlos al disco, eso va a ser muy lento.
02:24Aunque tengamos procesadores muy rápidos,
02:26como tendremos que esperar para que vengan los datos del disco,
02:29en el final es que no vamos a ir muy rápidos.
02:32Entonces, los supercomputadores son máquinas que no solamente tienen procesadores muy rápidos,
02:37sino que tienen memorias asociadas a esos procesadores muy grandes.
02:42Con lo cual podemos ejecutar, por ejemplo, modelos íntegros de la Tierra, Mar, Aire y los Polos,
02:49con una definición de un kilómetro.
02:51Eso es tremendo.
02:53Claro, para que el oyente se haga una idea, le he leído decir...
02:57Un ordenador de este tipo es capaz de hacer 314.000 billones con B de cálculos por segundo.
03:05Esto debe ser una locura.
03:07Sí, realmente se asusta un poco porque es mucha velocidad.
03:16Y yo diría, pero eso cuando hace operaciones, para hacer simulaciones de la física, de la ingeniería.
03:22Pero si es que lo utilizamos para hacer los famosos CHAGPT, van mucho más rápidos,
03:28porque es mucho más fácil hacer cálculos para la inteligencia artificial que para los cálculos de ingeniería.
03:34Porque, claro, inteligencia artificial, la que hoy usamos, entiendo que bebe mucho de todo lo que se ha podido avanzar gracias a la supercomputación.
03:42Es un win-win, sí.
03:44Digamos que la inteligencia artificial, que es un concepto ya del año 56, cuando acuñan el término y tal,
03:51pues hubo personas inteligentísimas que tenían preparada la teoría para que de alguna vez se pudiera demostrar.
04:02Y esto no ha sido posible hasta que no ha habido muchos datos y no ha habido procesadores muy potentes.
04:08¿Me está diciendo que en los años 50 alguien ya imaginó al CHAGPT?
04:12Más que el CHAGPT. En el año 56 hubo unos señores que eran inteligentísimos, que vieron que mis colegas,
04:21yo soy arquitecto de computadores, he dedicado toda mi vida a diseñar computadores de alta velocidad,
04:26pues que los computadores iban cada vez más rápidos a nivel individual.
04:32Y luego que se podían poner, muchos de ellos, para que trabajaran en paralelo,
04:35es decir, que trabajaran conjuntamente y dijeron, ¡buy! Dentro de poco vamos a tener unas máquinas tan potentes
04:42que nos van a permitir hacer programas que simulen el comportamiento de partes del cerebro.
04:49Claro, esas ideas estuvieron en lo que se llama el invierno polar de la inteligencia artificial,
04:57estaban en los armarios, que digo yo, en los cajones,
05:00hasta que hubo suficiente potencia de cálculo para que salieran de donde estaban.
05:06Quizá, digamos, la sociedad de las primeras veces que se dio cuenta fue cuando el Deep Blue,
05:14una máquina de IBM que es 100 veces menos potente que era,
05:20que cualquier teléfono que llevamos ahora en los bolsillos, le ganó a Casparo.
05:25Es verdad.
05:25En el año 97. Y dijeron, ¡ah! ¿Esto qué es?
05:27Lo que no saben es que la primera partida del Deep Blue contra un jugador humano, una persona,
05:33la organizamos nosotros en Barcelona.
05:35¿De verdad?
05:36En el 95, sí, en el Hilton.
05:38Y el campeón español era Miquel Illescas, era número séptimo del mundo,
05:43y ganó Miquel Illescas.
05:45¿Qué pasó? Que luego fue contratado Miquel, muchos jugadores de ajedrez,
05:49fueron contratados por IBM al Watson, al centro de investigación que tiene en Nueva York.
05:55Sí.
05:56Mejoraron la máquina y en 97 pues dejaron con esa cara de tonto al Casparo, ¿no?
06:01Que es un poco de chiste, ¿no?
06:04De que a partir de ese momento el ajedrez ha dejado de ser un juego para inteligentes
06:09y lo más inteligente es apagar, desconectar el ordenador personal que nos gana de la electricidad
06:16para que le podamos ganar cuando se le vaya la electricidad, ¿no?
06:20Pero luego hubo muchas cosas. Hubo el Go.
06:24El Go es una cosa mucho más complicada que el ajedrez, ¿no?
06:26¿Qué es el Go?
06:28El Go es un juego oriental, es tal vez el juego más complicado que hay.
06:32Y entonces las máquinas con la inteligencia artificial pues le metieron un 4-1 al campeón
06:40que el pobre chaval de 19-20 años, el ídol este, se quedó pues hecho polvo
06:45porque era súper inteligente, tenía todas las partidas en la cabeza
06:49y resulta que una máquina le ganó, ¿no?
06:52Eso, bueno, la humanidad se daba cuenta, no se daba cuenta.
06:56No se daban cuenta también que una de las primeras aplicaciones fue una cosa muy sencilla,
06:59leer los números de las cartas para clasificarlas automáticamente,
07:05pero cuando ha llegado realmente a la sociedad es con el chat GPT, ¿no?
07:09Que ha venido aquí, ¿no? Que ha venido aquí.
07:12Y claro, nosotros, tu pregunta que es muy correcta, es
07:17nosotros hemos sacado, los datos y la supercomputación
07:22han sacado a la inteligencia artificial del invierno polar donde estaba,
07:26de los armarios que digo yo.
07:27Pero es que ahora resulta que la inteligencia artificial está cambiando
07:32la forma que hacemos investigación en los centros de supercomputación.
07:37¿Por ejemplo?
07:38En cualquier tema. Por ejemplo, fíjate que hay, quizá la mayor contribución
07:42que ha habido de la inteligencia artificial de la humanidad
07:45es el caracterizar cómo se pliega una proteína.
07:50Cómo a partir de la secuencia de los 20 aminoácidos,
07:52que hay muchas combinaciones, hay 20 por 19 por 18, pues qué estructura 3D va a tener
07:58la proteína que va a ser lo que interesa luego para, pues, si hay que bloquearla,
08:03si no hay que bloquearla, si en fin, todo esto.
08:06Que esto para enfermedades debe ser clave, claro, para tratar...
08:09Bueno, es que es la mayor contribución que ha hecho Google a la humanidad,
08:13hace otras muy malas, como todas las empresas que se dedican a robarnos datos
08:18y a jugar con nosotros, pero esta es una de las buenas.
08:22Al otro día que dejaron abiertos todos los códigos, había 50.000 personas en todo el mundo
08:26mejorando la medicina, mejorando la medicina.
08:31¿Esto se habla poco?
08:32Bueno, fue el premio Nobel de química de este año, pero se habla poco, sí, porque...
08:37Incluso con un premio Nobel se habla poco, seguramente, porque el chal lo conoce todo el mundo,
08:41pero una proteína en 3D que nos ayuda y nos salva de tantísimas enfermedades,
08:45seguramente no es tan conocida por la mayoría.
08:47La aplicación de la inteligencia artificial a todos los campos, especialmente a la medicina,
08:53es fundamental. Y entonces te diría yo que un centro de supercomputación ahora
08:57es un centro donde hay computadores muy rápidos, es decir, muchos procesadores, mucha memoria,
09:04los programas que hacen los usuarios y los programas que hacemos de inteligencia artificial.
09:11Con todo eso, yo digo que tenemos los mejores ingredientes para hacer las mejores paellas.
09:16Y digo que ahora no hay excusa para un investigador para que no sueñe.
09:21Tienen en sus manos unas máquinas únicas para atacar problemas que hace 5 años, hace 10,
09:28no sé si los tenían en la cabeza, pero sabían que no tendrían instrumentos para comprobar sus ideas.
09:35Ahora es, más que nunca, un centro de supercomputación, un acelerador de la ciencia y la ingeniería.
09:41Es más, yo ya hace 4 o 5 años que digo que no existen centros de supercomputación.
09:47Que realmente lo que existen ahora son centros de inteligencia artificial y en algunos de ellos,
09:53los que somos privilegiados, tenemos unas máquinas que se llaman supercomputadores,
09:57con lo cual tenemos una mezcla explosiva para hacer mejor ciencia, para hacer mejor ingeniería.
10:03Imagino que habrá muchos investigadores entonces que tendrán también sus proyectos en el cajón,
10:08que tenían el marco teórico de dónde querían llegar, pero no tenían cómo,
10:11que estarán llamando a su puerta diciendo, oiga...
10:13Bueno, no llamando a nuestra puerta porque, sí, lo preguntas bien,
10:19no nos llaman en el sentido de que para utilizar los supercomputadores nuestros, los europeos,
10:26pues son gratuitos y los investigadores tienen que presentar sus proyectos a comités
10:31en los que ningún centro de supercomputación evalúa, no podemos ser juez y parte.
10:36Pero sí que es verdad y me ha gustado mucho esto que dices de que hay muchos investigadores
10:44que porque tenemos estas herramientas realmente se lo están pasando muy bien
10:50y están haciendo cosas muy buenas para la sociedad, muy buenas para la sociedad.
10:55¿Algún ejemplo extra de qué se está haciendo ahora mismo en Barcelona para acabar mejorando nuestras vidas?
10:59Pues casi todo lo que hacemos es para mejorar nuestras vidas.
11:04Mira, nosotros lo que hacemos, los supercomputadores, lo que hacen son lo que se denominan gemelos digitales.
11:11Un gemelo digital.
11:12Sí, que es un concepto que viene de la ingeniería hace mucho tiempo.
11:15Es decir, antes de hacer un trasatlántico, tú tienes que tener una representación de alguna forma en el computador
11:22estudiando todo antes de llegar y empezar a construirlo porque te das cuenta que te has equivocado
11:28después de gastar muchos millones y tal.
11:31O sea, los gemelos digitales son representaciones virtuales de aquello que queremos ver por primera vez
11:37o queremos mejorar porque ya hemos visto algunos de ellos anteriores.
11:41Entonces, el gemelo digital más importante, el reto fundamental que tiene la humanidad hoy en día
11:47es hacer un gemelo digital del cuerpo humano. Es decir, una representación virtual de cada uno de nuestros cuerpos.
11:54¿Esto incluye neuronas?
11:55Claro, claro. Eso incluye y por eso es difícil. Esto no será en un día.
11:59Tenemos partes de ese gemelo digital.
12:02Hemos hecho hace tiempo simulaciones enteras de corazón y sistema circulatorio de cada persona individual.
12:10O sea, que el médico puede tener cómo funciona nuestro sistema circulatorio de cada una de las personas.
12:19Fíjate que si tenemos datos, los fundamentales datos, y tenemos estos modelos,
12:25cualquier avance que se dé en cualquier sitio automáticamente se comunica para resolver problemas,
12:31enfermedades que se tienen en otro.
12:32Claro. Cualquier cosa que haya pasado puede ayudarte a ti a predecir que no te pase.
12:40Claro.
12:40Estamos en un mundo tremendo, ¿no?
12:45Claro. Y ahora me imagino, me imagino, todos conocemos a alguna persona con alguna enfermedad
12:49que ha ido de consulta en consulta, le han hecho analíticas, le han hecho pruebas,
12:53no le encontraban el nombre, la etiqueta para poder tratar aquello.
12:56Ahora imagino que con todo esto lo pondrán en una base de datos.
12:59Claro. Eso es. Imagínate un tema muy concreto.
13:05Nosotros hemos hecho un sistema, de los muchos que hemos hecho con los médicos,
13:08para ayudar al médico a detectar cosas raras en los hígados.
13:12Vale.
13:13Entonces, claro, nosotros hemos entrenado con inteligencia artificial a la red
13:18con millones, millones y millones de radiografías.
13:22Guau.
13:22A partir de esos millones y millones de radiografías se detectan modelitos,
13:28se detectan patrones que tienen un significado.
13:34Claro que tenemos unos médicos buenísimos y que seguramente será muy difícil
13:39que un computador le gane al médico.
13:44Lo que está claro es que un computador puede ayudar al médico para darle información
13:50porque el computador ha visto millones y millones y millones.
13:53Y un médico, los buenos, han visto centenares, miles, somos humanos, estamos cansados,
14:00la vista nos falla.
14:02Y se mete a decir, oiga, doctor, mire, vemos aquí una cosita, ¿qué le parece?
14:06Oiga, mire, doctor, aquí vemos otra, ¿qué le parece?
14:09El uso de la inteligencia artificial en la medicina es uno de los sitios
14:14donde se ve cada día, pero cada día.
14:15La influencia de los genes en el cáncer es un tema que se saciona mucho
14:20y, como dicen, nosotros trabajamos con doctores.
14:24Nosotros somos 1.400 personas ahora, es el centro más grande de Europa, el mejor.
14:30Yo creo que somos el centro español con más gente también.
14:32Y tenemos más de 1.100 investigadores.
14:35De ellos, más de 200 trabajan en el campo de la salud.
14:40Pero lo fuerte de nuestro centro no es que seamos muchos y trabajemos entre nosotros.
14:45Es que trabajamos con gente de fuera.
14:48Y lo que hace buena la investigación es la colaboración.
14:51Claro.
14:52Nosotros trabajamos con los mejores médicos de España, del mundo, hospitales y tal.
14:55Y esa sinergia, pues realmente ayuda muchísimo a avanzar la ciencia.
15:00El tema de la influencia de los genes en el cáncer es de los temas que está ayudando muchísimo a erradicar el cáncer.
15:08Pero no solamente a erradicarlo, a prevenirlo.
15:10Porque se puede saber con mucha antelación en muchos casos que va a haber un cáncer.
15:16O que va a haber un ictus.
15:17Una de las spin-off que hemos hecho es como automáticamente,
15:22con un aparato que puede ser el reloj que llevamos, puedes hacer electrocardiogramas.
15:28Guau.
15:30Normalmente la gente estamos bien.
15:33Porque, claro, electrocardiograma...
15:34Esto está al minuto, claro.
15:35Saber que nuestros alumnos vaya minuto a minuto casi.
15:39Más que exactamente.
15:41Detectar que empieza a haber patrones de cambio.
15:44Y tarda mucho en cambiar.
15:46Y entonces, la aplicación que hemos dado en este caso,
15:49cuando vemos que hay algún que comienza esto a comportarse de una manera no razonable,
15:57pues mandamos esto a un centro de cálculo donde hay más potencia de cálculo
16:01y asocian con la genética de la persona esa.
16:05Y claro, hay miles millones de ejemplos de cómo varía el electrocardiograma
16:10y qué genética tenían las personas y qué les ha pasado.
16:13Con lo cual, se puede predecir con bastante anterioridad, meses, años,
16:19con muy buena probabilidad, el que una persona pueda tener un ictus o no.
16:24Hay miles de ejemplos en medicina, pero, por ejemplo, en el cambio climático,
16:28el único instrumento que hay para estudiar el cambio climático es el supercomputador.
16:31Ahora, el gemelo digital que está potenciando Europa se llama Destination Earth.
16:44Vale.
16:44Y es un modelo en que, fíjate, para estudiar el clima,
16:48pues mallamos la Tierra con capas virtuales.
16:51Sí.
16:52Creo que hay 137.
16:54Y esas capas virtuales tienen nodos a unas distancias, ¿no?
16:58Vale.
16:59Entonces, en cada nodo hay que medir las variables físicas, velocidad, humedad, no sé qué, ¿no?
17:05Y entonces, en función del número de nodos, cuanto mayor sea el número de nodos,
17:10mayor es la precisión, porque podemos estudiar cosas que ocurren muy localmente.
17:15Cuanto mayor es el número de nodos, necesitamos más potencia de cálculo.
17:19Luego, quiero decir que tenemos ya modelos de estos,
17:22pero que conforme tenemos computadores más y más potentes,
17:26podemos hacer modelos más y más precisos.
17:29O sea, el ejemplo que te decía, que a veces los gemelos digitales ya hemos visto algo,
17:33pero con un poco de cataratas,
17:35y que poco a poco, con mayor potencia de cálculo, con mayor memoria, los vemos mejor.
17:40El modelo que tenemos ahora, que estamos haciendo, es de un kilómetro.
17:43Los modelos que había hasta ahora son de 100 kilómetros por 100 kilómetros.
17:47Claro, 100 kilómetros por 100 kilómetros,
17:49y a ver cuatro puntitos ahí, se nos han escapado muchas tormentas,
17:54se nos escapan muchos fenómenos, porque no tenemos la precisión adecuada.
18:00Estos nodos que me decía ahora.
18:01Sí, claro.
18:05Los supercomputadores, más la inteligencia artificial, son herramientas para soñar.
18:11Para soñar, haciendo mejor ciencia, mejor ingeniería.
18:16Esto también implica un debate ético cada vez más importante,
18:19porque me decía, queremos hacer un gemelo digital del cuerpo humano,
18:22y esta va a ser la gran revolución.
18:23Pero claro, eso decíamos, también implica neuronas, también implica cerebro.
18:27Bueno, ¿se puede abrir el debate de si podemos trasladar el cerebro de una persona
18:31a un disco duro, por ejemplo?
18:33Bueno, bueno, eso podríamos ilucubrar.
18:36Ahí yo soy muy crítico y tal, ¿no?
18:38¿No lo ve usted esto?
18:39No, la teoría de Kurt Weill, toda esta, la veo muy lejana, pero bueno.
18:44No, pero de cosas concretas ya, sin llegar a ese extremo, ¿no?
18:48Sí.
18:49Yo lo que decía, una vez lo dije con un sacerdote, y digo, uy, me he pasado, ¿no?
18:53Porque, mira, estábamos en una mesa redonda con una persona que es catedrática muy preparada,
18:58y digo, bueno, digo, eso del Evangelio, de que los ciegos verán, los cojos,
19:03digo, ahora creo que es una realidad ya, ¿no?
19:06¿En serio, eh?
19:06Sí, sí, con la inteligencia ética.
19:08Pero eso de tener que morir para volver a revivir,
19:13estaba relacionado con la pregunta que me hace.
19:15Digo, igual no será necesario, porque igual podremos vivir eternamente sin haber muerto, ¿no?
19:20Uy, la que se armó, ¿no?
19:22Digo, ahí no entro yo.
19:23Ahora, los proyectos que, no solamente los que están relacionados con la medicina personalizada,
19:31los que están relacionados con personas,
19:35el componente ético es mucho más importante que el científico.
19:39Y yo digo que la primera asignatura que debería enseñarse,
19:44si no en el colegio, que creo que sí, de los jovencitos, en la escuela,
19:48a toda la gente que hacemos tecnología, serían cursos muy fuertes de ética.
19:54Porque estamos manejando cosas en las que podemos hacer mucho daño a la humanidad.
20:00¿De acuerdo?
20:02Y hay muchos ejemplos.
20:03Entonces, nosotros en el BSC tenemos un grupo de ética, lógicamente,
20:08igual que tenemos grupos para potenciar el papel de la mujer.
20:11Es decir, intentamos preocuparnos de aquellos temas que son importantes y el de ética es fundamental.
20:21¿Le inquieta algún uso concreto de la inteligencia artificial?
20:23Pues sí, claro.
20:25Claro que me inquietan muchos.
20:27Es una tecnología doble filo como la tecnología nuclear.
20:32Me inquieta sobre todo que todo esto del chat GPT y sinónimos no sabemos cómo funcionan.
20:42¿El algoritmo famoso?
20:44No sabemos.
20:45O sea, por arte de magia hemos encontrado una cosa,
20:47que entrenamos una red, que sacamos unos números,
20:51que sacamos 10 elevado a 12 números, que son los parámetros,
20:55que los metemos en una maleta y le preguntamos,
20:57virgencita, virgencita, no sé qué tal, y nos contesta, pero no sabemos.
21:02Y claro, lo que sí sabemos es que según cómo le entrenemos,
21:07nos dará una solución y otra.
21:09Y ahí es básico que se empleen conceptos éticos,
21:13que no haya vallas, que no haya polarizaciones.
21:16Y lleva a otro extremo menos peligroso, digamos, pero importante.
21:23Una de las políticas que tiene el BSC es proteger,
21:26de alguna forma, las cuatro lenguas del Estado español.
21:30Porque si nos lo entrenan gente que quiera hacer daño al español,
21:34dentro de poco, como las niñas y los niños estarán utilizando el chat GPT,
21:39habremos perdido realmente toda la gramática,
21:42toda la semántica de nuestro querido catalán, castellano, euskera o gallego.
21:48Es decir, ¿corremos el riesgo de que las máquinas sean cada vez más inteligentes
21:51y nosotros más estúpidos, entonces?
21:55Inteligentes no, porque fíjate que lo que te he dicho,
21:57las máquinas hacen lo que les hemos dicho nosotros.
21:59Ya.
21:59Ojo, las máquinas hasta ahora no han incrementado el coeficiente intelectual de la humanidad.
22:07¿Y no lo harán?
22:08Por el momento lo han reducido un poco,
22:11porque parece ser que en muchos casos no nos invitan a pensar, ¿no?
22:17Y eso es bueno, que hay que pensar, ¿no?
22:19Indudablemente la inteligencia artificial ha venido para quedarse
22:23y nos va a ayudar muchísimo.
22:25Lo que tenemos que hacer es poner los medios para que realmente la utilicemos
22:29pues como se utiliza la energía nuclear para cuidar enfermos.
22:36Claro.
22:36Para curar enfermos.
22:37En este caso con la energía nuclear sí que hay un consenso mundial.
22:41Hay quien lo incumple, digamos,
22:42pero sí que se crearon unas bases para un uso ético seguro de esta tecnología.
22:47Sí, sí.
22:47Está pasando lo mismo, está habiendo un debate mundial.
22:50Hay un debate mundial, lo que pasa es que los conceptos,
22:53la ética, como tú sabes, es un concepto que no es lo mismo la ética china
22:57que la americana que la europea.
22:59Ya.
22:59Yo lo que digo, porque soy un defensor, yo soy un tecnólogo,
23:03soy un ingeniero de Teleco,
23:05de que hay que regular.
23:08Está el tema de regular versus libertad para que se puedan hacer las cosas mejor.
23:14Pero me da mucha pena y no me gustaría,
23:16es una frase que digo muchas veces,
23:19que Europa intentara ser el referí, el VAR,
23:22el VAR de los partidos de fútbol.
23:24El VAR con V, digamos.
23:26Sí, el VAR con V,
23:27de partidos en los cuales no vamos a tener ningún jugador.
23:32Eso sería muy pobre.
23:33Tenemos que tener jugadores y tenemos que definir las reglas,
23:37porque si tenemos jugadores y tenemos tecnología,
23:40podemos hacer una inteligencia artificial europea, ética,
23:43siguiendo los valores europeos,
23:45que son lógicamente muchos mejores que los americanos,
23:49e infinitamente mejores que la ética china.
23:52¿Y por qué no tenemos jugadores?
23:53Porque es verdad que tampoco tenemos Google,
23:55tampoco tenemos Apples, ni Amazon.
23:57Ahora me dice usted,
23:58no tenemos jugadores en la IA tampoco.
24:00Claro.
24:01¿Y por qué?
24:03Pues por varios motivos.
24:06Uno de ellos,
24:06no tenemos muchas cosas en Europa,
24:08y soy muy crítico,
24:09y cuando doy charlas en Europa y tal,
24:10porque Europa no es Europa.
24:13Europa es un conjunto de países
24:14que cada uno nos miramos el ombligo,
24:16e intentamos cuando hay un proyecto grande,
24:18a ver qué parte viene España,
24:19qué parte viene tal,
24:21pero es que España tampoco es España.
24:23Y entonces,
24:25Estados Unidos sí que es un sitio donde,
24:28aparte de que empezaron los primeros,
24:31sí que tienen un concepto de unidad,
24:33sí que tienen un concepto de competitividad,
24:35sí que tienen un concepto de hacer las cosas
24:37de una forma diferente a la europea.
24:39Pero yo soy muy positivo.
24:42Yo sé que cuando soy una Europa,
24:44en temas como los aviones,
24:46nadie daba un euro,
24:47bueno, en aquella época no había euros,
24:49pero sin embargo ahora somos los mejores.
24:51Un franco,
24:51¿no daba un franco?
24:52Nadie daba un franco,
24:53un franco o un,
24:54¿cómo se llamaba la moneda alemana?
24:56No me acuerdo.
24:57Pero bueno.
24:58El marco, ¿no?
24:59El marco, marco, marco.
25:01Es decir,
25:02si Europa quiere,
25:03podemos.
25:04Y esas,
25:05cuando predico en Europa,
25:08ese es mi lema.
25:09Y pongo ejemplos.
25:11Nosotros,
25:12tenemos ahora,
25:13un programa enorme,
25:15de inteligencia artificial.
25:16La inteligencia artificial
25:17tiene dos componentes,
25:20el software
25:20y el hardware.
25:22El hardware,
25:23todo es
25:24americano,
25:25de mi amigo,
25:26el de NVIDIA.
25:28Vale.
25:28Digo amigo porque es así,
25:30el Jensen.
25:31¿Se conocen de verdad?
25:32Hace tiempo.
25:33¿Ah, sí?
25:33Sí, hombre,
25:34se hace tiempo.
25:34¿Y cómo es?
25:35Y ahora tenemos, pues,
25:36una persona maravillosa,
25:38es una persona
25:39llena de ideas,
25:41que,
25:42como dice,
25:42prefiere ver
25:43a investigadores
25:44más que a políticos.
25:46Bueno,
25:47ahora puede vender
25:48a China otra vez.
25:49Sí,
25:49puede vender a China
25:50y, bueno,
25:51sí.
25:52A mí me mandó
25:53llamar hace 15 años
25:54para que le contara
25:55lo que estaba haciendo.
25:56Cada año viene
25:57a nuestro booth
25:58del supercomputing,
25:59ahora está invitado
25:59por él en París.
26:01Estuvimos bastante tiempo
26:02y es una persona
26:04muy accesible,
26:06visionaria
26:08y que ha cambiado
26:10realmente
26:11con los chips,
26:12ha cambiado la forma
26:13en que hacemos las cosas.
26:14Pero Europa no tiene.
26:16Luego,
26:16quiere decir
26:17que si vamos a hacer
26:18ahora las famosas
26:19gigafactorías
26:20o las AI factores,
26:21las factorías
26:22de inteligencia artificial,
26:25pues,
26:25mi amigo Jensen
26:26está súper contento
26:27porque más dinero
26:28sin hacer nada.
26:30Y, además,
26:31como es monopolio,
26:32los precios
26:32son increíblemente altos.
26:34O sea,
26:35el gramo
26:36de silicio
26:37de estos chips
26:39vale mucho más
26:40que el gramo
26:41de coca,
26:42pero muchísimo más.
26:43Así, ¿eh?
26:43Hombre,
26:44muchísimo.
26:45Hay chips
26:45que pueden valer
26:47una burrada.
26:48Es el oro
26:49de nuestros tiempos,
26:50digamos.
26:50Sí,
26:51pueden valer
26:5150.000 euros
26:5210 centímetros cuadrados
26:53de silicio.
26:5410 centímetros cuadrados
26:5550.000 euros.
26:56Sí,
26:57sí,
26:57más,
26:57más.
26:58Y es monopolio
26:59lo que quiera.
27:00Y,
27:01oye,
27:01ponte en la colita
27:02para que te seleccione
27:03porque puede elegir
27:04a quien se la da.
27:05Y aquellos países
27:06o centros de investigación
27:07que no tengan acceso
27:08a estas tecnologías
27:09no podrán hacer
27:10la investigación.
27:11Y ese es mi mensaje
27:13en mi querida Latinoamérica.
27:15Yo me siento
27:16medio mexicano,
27:17voy muchas veces
27:18y le digo,
27:19si no invertís,
27:19hijos míos,
27:20cada vez es peor.
27:21Claro que hay otros
27:22problemas sociales,
27:23claro que hay otros problemas,
27:23pero sin ciencia,
27:25sin investigación,
27:26un país no puede avanzar.
27:28Estamos tembrando
27:29la desigualdad del futuro,
27:30entonces.
27:31Pero gorda,
27:32pero gorda.
27:33Si tú no tienes
27:34estas máquinas,
27:35tus investigadores
27:36no podrán hacer
27:37investigaciones
27:38porque no tendrán
27:38el instrumento.
27:40Yo siempre pongo
27:40el ejemplo
27:42de don Santiago Ramón y Cajal
27:43que llegó a plantear
27:46la teoría de conexión
27:47de las neuronas
27:48porque utilizaba
27:49los mejores microscopios
27:51de la época,
27:52se gastaba las pesetas
27:53o lo que hubiera entonces,
27:54pesetas,
27:55y las mejores técnicas
27:57de tintado de células.
27:59Y a partir de eso,
28:00con su cabecita privilegiada,
28:01empezó a ver cosas,
28:02y si hago esto y tal.
28:05Sin instrumentos,
28:07la ciencia no avanza.
28:09Y mucha de la ciencia
28:10necesita un instrumento
28:12que se llama
28:12supercomputación
28:14más inteligencia artificial.
28:16Casi toda la ciencia
28:17porque asociamos
28:19a que la supercomputación
28:22se ha utilizado
28:22solo al principio
28:24en cosas militares,
28:25los misiles y tal.
28:26Ahora es un instrumento
28:27básico para las ciencias sociales.
28:29Es fundamental
28:30porque tienen tantos datos
28:32que se pueden hacer proyectos
28:34como uno que tenemos
28:35nosotros, perdón,
28:37tenemos un grupo
28:40bastante numeroso ya
28:42dedicado a la supercomputación
28:44e inteligencia artificial
28:45y ciencias sociales
28:46y uno de los proyectos
28:47que llevan
28:48es analizar
28:49la influencia
28:50de las redes sociales
28:51en la calidad
28:52de la democracia.
28:53Y proyectos como ese
28:54hay muchísimos,
28:55hay muchísimos.
28:56Pues aquí también
28:56hay trabajo por hacer
28:57y mucho por mejorar,
28:59por supuesto,
28:59en este campo
29:00he leído en algún sitio
29:02que usted cuando estudió
29:04Telecos
29:04no le gustó
29:05casi ninguna asignatura.
29:07Ninguna.
29:08La última.
29:09¿Cuál era?
29:09Bueno,
29:10yo soy un matemático frustrado
29:12porque
29:12donde era bueno
29:14en matemáticas,
29:14aquí matrícula,
29:15en álgebra,
29:15cálculo,
29:16en primer y tal,
29:17pero luego me dijeron
29:18si haces matemáticas
29:19te vas a morir de hambre.
29:21Claro,
29:21me asusté,
29:21un tío
29:22de un pueblo
29:23de familia muy humilde
29:24y le voy a hacer gastar
29:25dinero a mis padres.
29:25Por cierto,
29:27primer curso
29:27pues me lo pagué yo
29:29porque fui finalista
29:32de la Olimpiada Matemática
29:33y tercero,
29:34cuarto y quinto
29:35también dando clase
29:35en las academias en Madrid,
29:37¿no?
29:38Pero las microondas,
29:39antenas,
29:39todo eso,
29:40para mí eran
29:41vallas que saltaba
29:43para acabar la carrera,
29:45pero no,
29:46de hecho decía
29:47tendré que hacer otra.
29:48De hecho,
29:49estaba haciendo
29:49segundo matemáticas
29:51en paralelo,
29:51casi me ponía en tercero ya,
29:53¿no?
29:53Al acabar,
29:55hice la carrera en Madrid
29:56porque no había más
29:57que una escuela
29:58en aquel momento,
29:58¿no?
29:59Y en el último curso
30:00dio la casualidad
30:01que me dieron
30:02lo más elemental
30:04de cómo funciona
30:06la lógica booleana
30:08la que permite hacer
30:09pues chips
30:11con los transistores.
30:12Los transistores
30:13es la base
30:14para hacer cualquier cosa.
30:15Con transistores
30:16se hacen
30:17pues lo que
30:18denominamos puertas,
30:19¿no?
30:20Un transitor,
30:20un walkie-talkie
30:21de toda la vida,
30:22una radio de toda la vida.
30:23No,
30:23el transistor
30:24se le puso el nombre
30:25a esto
30:25pero
30:25tú eres muy joven
30:30seguro
30:30porque te conozco.
30:31Cada vez menos,
30:32cada vez menos.
30:32Oye,
30:33y que esa tendencia
30:34continúe,
30:35que seas cada vez
30:36menos joven,
30:38¿eh?
30:38Aunque tú eres muy joven.
30:39Eso no lo arregla,
30:40¿eh?
30:40La inteligencia artificial,
30:41lo de ser cada vez
30:42más joven,
30:42digamos,
30:43eso no puede conseguirlo
30:44todavía.
30:45Yo creo que no.
30:45Y seguramente
30:47tampoco,
30:47tampoco vale la pena,
30:49¿no?
30:49También es verdad.
30:50Que nos quiten
30:50lo bailar,
30:51¿no?
30:51Eso sí.
30:51Entonces,
30:52yo me acuerdo
30:53en mi pueblo
30:53que había
30:54cuatro o cinco
30:55aparatos de radio,
30:57¿no?
30:58Y entonces,
31:00bueno,
31:01eran de válvulas,
31:02¿no?
31:02Que se encendían y tal
31:03y tenías que esperar
31:04el minuto y medio o dos
31:05hasta que se calentaban
31:06para oír.
31:07Yo recuerdo que vi hoy
31:09el partido España-Brasil,
31:12el de...
31:13El del mundial.
31:15El del mundial,
31:15¿no?
31:16Gol, gol,
31:17¿cómo se llamaba
31:18que el delantero,
31:18hombre, del Bilbao?
31:19Bueno,
31:20Zarran,
31:20Zarran, ¿no?
31:21Claro.
31:22Y entonces,
31:23luego vinieron
31:24y cuando apareció
31:27el transistor,
31:29que era el sustituto
31:30de la válvula,
31:30pero que se puede
31:31miniaturizar,
31:32ahora estamos con
31:33transistores de dos nanómetros,
31:35que es una...
31:35O sea,
31:35en 10 centímetros cuadrados
31:37de silicio,
31:38pues puede haber
31:38100.000 millones
31:39de transistores,
31:40una pasada,
31:41o sea,
31:41el mismo número
31:44que neuronas
31:45en el cuerpo,
31:45en 10 centímetros
31:46cuadrados de silicio,
31:47pues claro,
31:48entonces llamamos
31:49transistores
31:50a los aparatos de radio,
31:51que al principio
31:52llevaban 7 u 8 transistores
31:54de los...
31:54Era literal.
31:55¡Wow!
31:55Sí, sí.
31:57Y ahora llevan
31:57muchísimos los transistores.
31:58Bueno,
31:59si se pudieran contar
32:00el número de transistores
32:01que la humanidad
32:02ha fabricado,
32:03bueno,
32:04bueno,
32:04muchísimos,
32:06muchísimos.
32:07Si sirven para escuchar
32:08la escuela de veranadora 25,
32:11bienvenido sea,
32:12también se lo digo.
32:13Claro,
32:14claro,
32:14entre otras cosas.
32:15Mateo Valero,
32:16director del Barcelona.
32:17El transistor,
32:18fíjate,
32:19es el dispositivo
32:22que más ha cambiado.
32:23Hombre,
32:24y la rueda,
32:25y no sé qué,
32:26y la máquina de vapor,
32:26ha habido muchos,
32:27¿no?
32:27pero el que más
32:29ha avanzado
32:29la humanidad
32:30en menos tiempo
32:30y el que nos ha permitido
32:32hacer la internet
32:33o estas cosas
32:34que manejamos hoy,
32:35la culpa,
32:36como digo yo,
32:36no la tuvo el chachacho,
32:37la tuvo el transistor.
32:39Pues gracias al transistor,
32:41gracias a Mateo Valero,
32:42director del Barcelona
32:43Supercomputing Center,
32:44el Centro Nacional
32:45de Supercomputación.
32:46Gracias por estar
32:46en esta escuela
32:47de veranoadora 25.
32:48Oye,
32:48es un placer
32:49y a vuestra disposición
32:50siempre que queráis.
32:50Buenas noches.
32:51Buenas noches.
32:51Adiós.
32:52Adiós.
32:52Adiós.
Recomendada
0:43
|
Próximamente
1:52:41
12:33