Tecnología

Matemáticas y computación, ¿cómo se relacionan?

La unión de las matemáticas y las ciencias computacionales es el claro ejemplo de una buena alianza. Un matrimonio que ha permitido el desarrollo de la mayoría de tecnologías que nos rodean.

Por Redacción España, el 08/03/2021

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Las matemáticas y la computación son las dos caras de una misma moneda. Su unión ha permitido el desarrollo de técnicas, sistemas y tecnologías que hace décadas parecían impensables. ¿Quieres conocer más sobre ellos? Te contamos el porqué de su estrecha relación.

Matemáticas como forma de vida

¿Recuerdas cuando tu profesor te decía que las matemáticas son la base de todo? Tenía razón. Hoy en día, se consolidan como los cimientos de un gran rascacielos. En él, cada planta ocupa una posición imprescindible en el desarrollo de la sociedad.

Aunque no nos demos cuenta, hacemos uso de las matemáticas a todas horas, directa o indirectamente. Al sacar dinero en un cajero automático, al comunicarnos mediante un dispositivo móvil, en las predicciones meteorológicas, cuando montamos en avión, y así una extensa lista.

Las matemáticas, al tratarse de una ciencia formal, se encargan del estudio, análisis, relaciones y propiedades de entidades abstractas, es decir, tratan con los números, símbolos y figuras geométricas, haciendo uso del razonamiento lógico

¿Cómo consiguen estar presentes en todos los ámbitos?

matematicas

En las relaciones entre los seres humanos, el lenguaje natural es imprescindible. Sin él, no podríamos comunicarnos ni expresar emociones, pero, por sí mismo, no es capaz de organizar nuestras vidas.

Por eso, las matemáticas, como parte de un lenguaje científico y auxiliares de otras ciencias, ayudan al ser humano a incrementar su capacidad lógica, a razonar ordenadamente y a resolver problemas.

En definitiva, se trata de una ciencia que se interrelaciona con otras ciencias como disciplina y a través de la cual se han desarrollado conceptos actuales, como por ejemplo, la informática.

Computación: el comienzo de la era digital

Aunque las matemáticas  son la ciencia que usamos prácticamente en todo lo que hacemos (incluso sin darnos cuenta), la computación es la cara visible de la moneda.

A día de hoy, no existe (casi) ningún aspecto de nuestra vida que no esté relacionado de alguna forma con ella. Te dediques a lo que dediques, haces uso de la tecnología desde que te levantas hasta que te acuestas.

Centrados en un punto de vista no técnico, una de las perspectivas de mayor interés para la sociedad en relación a la informática es mantener a las personas informadas y actualizadas, mejorando los sistemas de comunicación y rompiendo barreras de idioma y distancias.

Desde una perspectiva más compleja, hablamos de ciencias de la computación, que difiere del concepto de computadora. En ella, entran en juego los conjuntos de datos, los algoritmos, modelizaciones, programas y aplicaciones informáticas. Hablamos de estructuras y sistemas que requieren destrezas y habilidades que precisan figuras expertas en matemáticas y estadística aplicada.

Por este motivo, la relación entre ambos conceptos (matemáticas y computación) se consolida como una de las más importantes a la hora de desarrollar software y hardware, dos aspectos sin los cuáles no sería posible la digitalización de las que somos partícipes.

Matemáticas e informática, una relación simbiótica

Las matemáticas son una parte esencial de la informática. Desde que surgió el primer ordenador hasta la implementación del 5G, hemos vivido un auténtico desarrollo de la era digital, de forma totalmente acelerada y sin retorno.

A día de hoy, términos como Big Data, Data Mining, Blockchain, chatbot o Machine Learning nos suenan bastante cercanos, ya que, como en anteriores casos, no hace falta dedicarse a esta rama científica para hacer uso de ellos.

¿Qué tienen en común? Que todos ellos combinan valores de las ciencias computacionales y las matemáticas para desarrollar sus procesos. Nos encontramos ante un tándem perfecto: matemáticas y computación. La computación se apoya en las matemáticas.

Realmente, las ciencias de la computación se cruzan con muchas áreas de la investigación, como la física o la lingüística. Sin embargo, son las matemáticas con las que guardan una relación más estrecha.

Prueba de ello son las primeras figuras de la historia en comenzar el recorrido de la Inteligencia Artificial, como por ejemplo, Alan Turing (el padre de la Inteligencia Artificial) o Kurt Gödel. Matemáticos interesados en expandir la lógica matemática a campos más amplios.

Además, para el desarrollo tanto del software como del hardware de Inteligencia Artificial y Big Data son imprescindibles conocimientos específicos en matemática, estadística y otras disciplinas científicas.

Por ejemplo, el álgebra se utiliza, entre otras muchas cosas, para la criptografía. Un método de cifrado de datos basado en fórmulas matemáticas muy complejas y uno de los sistemas más útiles en materia de ciberseguridad que consigue restringir el acceso a piratas informáticos.

Matemática computacional

computacionales

Ahora bien, las matemáticas son un campo amplísimo de las ciencias y, por eso, hay un área centrada específicamente en la parte informática. Aquella donde los algoritmos, los métodos numéricos y la metodología simbólica juegan un papel protagonista a la hora de resolver problemas concretos.

Nos referimos a las matemáticas computacionales, las cuales pueden definirse como un conglomerado de programas, algoritmos y teorías que son imprescindibles para resolver, mediante un ordenador, un problema matemático que surge en la tecnología, ciencia e, incluso, en la sociedad.

Se trata de un área de las matemáticas aplicadas que surge a lo largo de los años 50 y que, a su vez, se subdivide en otros muchos. Estos son algunos de ellos:

  • Ciencias computacionales.
  • Métodos numéricos.
  • Métodos estocásticos.
  • Análisis numéricos.
  • Sistemas de álgebra.
  • Geometría algebraica computacional.
  • Criptografía.
  • Estadística computacional.

Los profesionales que se dedican a esta área deben ser capaces de desarrollar nuevos algoritmos y herramientas para la optimización, la modelización y el tratamiento de datos complejos.

Este área científica debe ser capaz de resolver problemas específicos y, aunque se apoya en las matemáticas clásicas y en el análisis numérico, sus fundamentos van más allá. No le sirve únicamente desarrollar y analizar nuevos algoritmos, también debe apoyar los programas informáticos necesarios para llevar a término una situación concreta.

De cara a los beneficios para las grandes corporaciones, a través de ella, se pueden marcar una serie de objetivos para el negocio, por ejemplo: planificación de los movimientos de un robot, diseño de redes de comunicación terrestre, análisis y comprensión de cantidades ingentes de datos, entre otros muchos.

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