Saúl Alonso Monsalve

Saúl Alonso cree que muchas personas tienen una percepción equivocada de la informática, como si solo existiera para desarrollar tecnología que «genere dinero y permita enriquecerse a unos pocos». A él lo que más le motiva como investigador es que su trabajo sirva para «ayudar a la ciencia», ampliando el conocimiento básico sobre la naturaleza y beneficiando a la sociedad a través de su aplicación en campos como la física, la biología y la medicina.

La trayectoria de Alonso ejemplifica el enorme potencial de la inteligencia artificial para apoyar la investigación en un campo científico de vanguardia como la física de partículas, ayudando a desentrañar enigmas profundos sobre los ladrillos fundamentales del universo. Tras graduarse y obtener un máster en Informática por la Universidad Carlos III de Madrid, Alonso vivió el momento decisivo de su trayectoria académica cuando tuvo la oportunidad de participar en una escuela de verano en el Laboratorio Europeo de Física de Partículas (CERN) en Ginebra. «Aquella experiencia me cambió la vida, porque además de mi pasión por la informática, siempre había estado muy interesado en la ciencia», recuerda Alonso, que hoy es ingeniero de software sénior en la Escuela Politécnica Federal de Zúrich (ETH Zürich), Suiza.

A raíz de esa primera oportunidad que le permitió descubrir el CERN, Alonso decidió dedicar su investigación doctoral al desarrollo de métodos de aprendizaje profundo para investigar el comportamiento de los neutrinos. «El estudio de estas partículas elementales es muy importante», explica, «ya que nos puede ayudar a resolver por qué la materia predomina sobre la antimateria en el universo». Si no fuera porque tras el big bang se produjo esta asimetría, el universo que conocemos no sería posible. Pero, ¿cómo surgió el desequilibrio entre materia y antimateria? La clave para desentrañar este misterio podría estar en las interacciones de los neutrinos, y los algoritmos desarrollados por Alonso en su tesis doctoral ya están sirviendo para analizar los resultados de experimentos realizados para observar estas partículas.

Más allá de que estas investigaciones «nos ayudan a entender el origen del universo», Alonso señala que el conocimiento básico que se genera en centros como el CERN con el tiempo permite aplicaciones con beneficios directos para la sociedad. De hecho, él ya ha empezado a colaborar con la Universidad de Cambridge para aplicar los mismos métodos que desarrolló para estudiar las interacciones entre neutrinos al campo del diagnóstico médico, en concreto para mejorar la detección del cáncer de hígado.