Simulación y Modelado - #CIENTIFICOSVORTERIX Temporada III - Nº 3
Vorterix - 19/11/2015 - Duracion: 20:52
Transcripción
00:00:00Esto es
00:00:02Científicos Orterx. Científicos.
00:00:06Temporada 3.
00:00:09Y aquí estamos nuevamente en el estudio
00:00:11de Newton para traerles una nueva
00:00:12entrega de Científicos Borterx, el
00:00:14especial de divulgación científica que
00:00:16estamos llevando adelante acá en
00:00:17Borterix. En esta ocasión vamos a
00:00:19meternos en el universo de la
00:00:20informática para hablar de modelado y
00:00:23simulación. El entrevistado del día de
00:00:25hoy es el Dr. Ernesto Koffman. Te doy
00:00:27una breve reseña de él. En el 2003 se
00:00:30obtuvo el título de doctor en ingeniería
00:00:31en la Universidad Nacional de Rosario.
00:00:33Actualmente es investigador del CONISET
00:00:35en el Centro Internacional Franco
00:00:36Argentino de Ciencias de la Información
00:00:38y Sistemas, pero también se desempeña
00:00:40como profesor en la Universidad Nacional
00:00:41de Rosario, de donde se encuentra ahora.
00:00:43Eh, bienvenido, doctor Ernesto Koffman,
00:00:45Mario Pergolini, te tueo, sos muy joven.
00:00:47¿Cómo andas?
00:00:48Hola, ¿qué tal? ¿Qué tal, Mario? Un
00:00:50gusto.
00:00:51Un gusto para mí también. ¿Qué es ser
00:00:53doctor en ingeniería? Perdón.
00:00:55Eh, bueno, el digamos soy ingeniero
00:00:57electrónico inicialmente, después este
00:01:01decidí dedicarme a la investigación
00:01:04y e hice un doctorado, o sea, como
00:01:07continuación, digamos, de mis estudios
00:01:08de grado.
00:01:09Claro.
00:01:09Y fueron en 4 años de más, digamos,
00:01:13además de los 6 años de ingeniería. Hist
00:01:15ingeniería en 4 años más de doctorado.
00:01:17Sí.
00:01:18Ah, sos mi superhéroe.
00:01:19Ya estudiar, ¿eh?
00:01:21[risas]
00:01:22Sí, pero bueno, está bien. Acá estás por
00:01:24lo menos cuando uno habla de modelado y
00:01:26simulación para meternos un poco en
00:01:27tema, eh, uno lo primero que piensa es
00:01:30en la simulación en los jueguitos, ¿no?
00:01:32Pero eh también lo vemos casi en lo
00:01:34cotidiano cuando se simulan las
00:01:36condiciones meteorológicas, ¿no? Eh, es
00:01:39más o menos de eso lo que estamos
00:01:41hablando.
00:01:42Estamos hablando de eso en realidad. Sí,
00:01:44sí, sí. O sea, esos son dos ejemplos,
00:01:46dos buenos ejemplos cotidianos de
00:01:48simulaciones.
00:01:50Este, para contarte así un poquito más
00:01:53un poquito formalmente de qué se trata.
00:01:56Eh, o sea, un modelo es una
00:02:00representación simplificada de algo de
00:02:03la realidad, o sea, una simplificación
00:02:05de algo de la realidad que nos permite
00:02:08responder algunas preguntas sobre esta
00:02:11cuestión. Eh, por ejemplo, si vos tenés
00:02:15un objeto en la mano y lo soltás, vos no
00:02:18necesitas soltarlo para saber que se va
00:02:20a caer.
00:02:20Claro.
00:02:21Es porque internamente vos tenés un
00:02:23modelo incorporado ya en tu cerebro que
00:02:26dice que las cosas caen para abajo y
00:02:29este, bueno, casi una redundancia decir
00:02:31que ca No, si estuviésemos en la luna
00:02:33[risas]
00:02:34bueno caería más lento.
00:02:35Caía más lento. Tienes razón, pero igual
00:02:37seguiría cayendo para abajo. Ya lo dijo
00:02:39Newton, así que eso es así. Bueno, antes
00:02:42que exista Newton ya se sabía eso
00:02:43también, que iban para abajo las cosas.
00:02:45O sea,
00:02:45la teoría copernicana habla un poco de
00:02:47eso también, así que
00:02:48sí, sí, está todo este, pero bueno, a lo
00:02:51que voy es que no necesitas conocer a
00:02:53Newton y saber física para saber que las
00:02:54cosas se van hacia abajo, porque
00:02:56nosotros ya tenemos incorporados modelos
00:02:59abstractos, eh, conceptuales de cómo
00:03:02funciona el mundo o muchas cosas del
00:03:04mundo. De hecho, si ponemos una un
00:03:07cubito de hielo que sacamos del freezer,
00:03:08lo ponemos arriba de un plato en la
00:03:10mesa, sabemos que se va a empezar a
00:03:12derretir lentamente, va a ir y vamos a
00:03:15terminar teniendo un charco de agua
00:03:16sobre el plato.
00:03:17Claro, tenemos leyes naturales que a lo
00:03:18mejor no entendemos por qué está
00:03:20pasando, pero sabemos que suceden.
00:03:22Exactamente. O sea, tenemos
00:03:23internalizados un montón de modelos.
00:03:25Ahora, si yo te pregunto, ¿cuánto demora
00:03:28ese objeto que tenés en la mano en caer
00:03:30al piso? Exactamente, ¿cuánto demora con
00:03:32una cierta precisión? ya tu modelo
00:03:35conceptual mental no alcanza para
00:03:38responder a la pregunta.
00:03:39Claro,
00:03:39porque tenés que saber física,
00:03:41básicamente y tenés que eh recurrir a
00:03:45otro tipo de modelo, o sea, necesitas un
00:03:48modelo ya un poquito más complicado, que
00:03:49es lo que se llama un modelo matemático,
00:03:52es decir, un modelo con ecuaciones
00:03:53matemáticas. Claro.
00:03:54Y eso ese tipo de modelos los construyen
00:03:57los físicos en este caso, ¿no? Pensando
00:03:59en algo que se cae. Y así como hay
00:04:02modelos matemáticos en la física, que es
00:04:04la la primera de la ciencia que
00:04:06construyó modelos matemáticos, hay
00:04:08modelos matemáticos en prácticamente
00:04:09todas las ciencias y en la ingeniería y
00:04:12en la hay en la biología, hay en la
00:04:15química, hay en la meteorología,
00:04:17justamente, ¿no? Eso que hablabas vos al
00:04:19principio. y
00:04:22este y y bueno, ¿y por qué se usan los
00:04:25modelos? O sea, generalmente la idea de
00:04:27usar un modelo es para evitar hacer
00:04:30experimentos sobre el sistema real. Es
00:04:33ese es el gran uso, digamos, de de los
00:04:35modelos. Por ejemplo, es no necesitas
00:04:37tirar el objeto que tenés en la mano al
00:04:39piso para poder para calcular cuánto va
00:04:41a demorar. Claro.
00:04:42En esto ha ser una apagada porque si vos
00:04:44lo que tenés es una pelotita, la puedes
00:04:45tirar y medir cuánto demora en caer.
00:04:47Pero si la pregunta que te haces es,
00:04:49¿qué pasa? Por ejemplo, en la central de
00:04:51Atucha, si la temperat la central
00:04:53nuclear no de Atucha, si la temperatura
00:04:55de algún punto del rector sube por
00:04:57encima de los 1000 gr, a nadie en su
00:04:59sano juicio se le ocurriría ir a la
00:05:01central dea con un calentador ahí con un
00:05:03soplete. A ver este,
00:05:04veamos,
00:05:05eh, a ver qué pasa. Entonces, ese tipo
00:05:08de preguntas se responden simulando
00:05:10sobre modelos. Lo mismo cuando uno si
00:05:13uno diseña un auto, ¿no? Eh, vos diseñas
00:05:16un auto y querés cambiarle la trompa del
00:05:18auto para que [carraspeo] luzca más
00:05:19lindo, sea más fashion. Después tenés
00:05:21que ver si eso no te va a producir un
00:05:24montón de problemas. Capaz que después
00:05:26el modelo subí a a 120 km/h y sale para
00:05:29arriba el auto. Ernesto, qué complejo,
00:05:31qué complejo la cantidad de de datos que
00:05:33hay que hacer desde un sistema
00:05:37de trabajo, de programación de software
00:05:39para entender primero eh dentro de lo
00:05:42que se va a hacer, física, química, eh
00:05:44biología, entender el comportamiento,
00:05:47poder armar un modelo lo más cercano a
00:05:50la realidad y simular lo que se quiere
00:05:53variar, las ¿Qué qué qué uf
00:05:58Bueno, es un trabajo trabajo
00:05:59multidisciplinario. Modelo de
00:06:01disipulación es un trabajo totalmente
00:06:02multidisciplinario. O sea, los expertos
00:06:04de cada disciplina son los que arman los
00:06:06modelos matemáticos y después los hay
00:06:09gente de hay matemáticos, o sea, yo
00:06:11trabajo casi como matemático
00:06:14e entre matemática y la informática. Yo
00:06:17estoy ahí justo en el límite, no soy
00:06:18ingeniero, además. Y nosotros después
00:06:21vemos cómo hacer para que esos modelos
00:06:23matemáticos puedan ser resueltos por una
00:06:25computadora. o cómo las ecuaciones de
00:06:27esos modelos puedan ser resueltas por
00:06:28una computadora de la forma más
00:06:32eficiente posible y más rápida posible,
00:06:34porque que los modelos materialógicos,
00:06:36por ejemplo, justo ahí que veo las
00:06:38nubecitas ahí en el fondo,
00:06:39eh por ejemplo, esos fueron uno de los
00:06:41primeros modelos complejos que se han
00:06:43hecho, digamos, en no se en la década
00:06:45del 20 ya había algún modelo matemático
00:06:47meteorológico y cuenta la historia que
00:06:50eh el primero que los propuso, creo que
00:06:53un tal Richardson, eh hizo hizo un
00:06:55modelo, el tema era que para eh le llevó
00:06:59como se meses resolver las ecuaciones
00:07:01para ver qué iba a pasar en un día, eh,
00:07:04o sea, simular un día de la evolución de
00:07:06unas nubes, o sea, para ver si iba a
00:07:08llover o no iba a llover, les llevó 6
00:07:10meses. Es como que recibí el pronóstico
00:07:12seis meses más tarde. Ahora, digamos,
00:07:14pero qué precisión. [risas]
00:07:16Bueno, no
00:07:17podía comparar por lo menos a ver si
00:07:18funcionó o no.
00:07:20Sí,
00:07:20sí, sí. Bueno, y el
00:07:24tema es, o sea, ahora, por supuesto, las
00:07:26simulaciones meteorológicas las hacen
00:07:27las computadoras y se hacen tiempo real.
00:07:29Eh, Ernesto, el conocimiento científico
00:07:31se ha basado, hablábamos de Copérnico,
00:07:34hablábamos de Newton, ya [resoplido] no
00:07:36tanto, estoy hablando antes, en donde,
00:07:38bueno, tenían que hacerlo, era
00:07:40observación y comprobación, ¿no? Diría
00:07:43Kun, pero sin sin meternos tanto en esa
00:07:45parte, eh, o si estamos de acuerdo en
00:07:47esa parte del conocimiento científico,
00:07:48en la parte filosófica, tenían que
00:07:50observar y comprobar y llevar todo un
00:07:52marco teórico acompañaba, ¿no? los
00:07:55experimentalistas decían, "No, bueno,
00:07:56hagamos experimentos más allá del marco
00:07:58teórico que teníamos." Esto me parece
00:08:00que agarra lo mejor de todos los mundos,
00:08:02¿no? Eh, poder llevarlo a a un modelo
00:08:06que es observable, se pueden poner
00:08:08marcos teóricos, incluso se puede dar un
00:08:10paso hacia delante. Bueno, ¿qué pasa si
00:08:12empezamos a decir la ley de la gravedad
00:08:13no existe? ¿Qué? O sea, hasta se pueden
00:08:15alterar leyes naturales, ¿no?
00:08:17Claro. Sí, sí, sí. Se juega mucho con
00:08:19eso. A ver, bueno, ¿qué pasa? O sea, se
00:08:21pueden contestar, o sea, la idea de la
00:08:23simulación es contestar qué va a ser un
00:08:24sistema si le cambiamos los escenarios o
00:08:27le cambiamos condiciones, cambiamos
00:08:29condiciones iniciales y y demás,
00:08:32digamos. O sea, hay
00:08:36muchísimas aplicaciones que han y
00:08:39muchísimos resultados, incluso
00:08:40científicos que han surgido de las
00:08:41simulaciones.
00:08:42Claro.
00:08:42O sea, por ejemplo, aquello a partir de
00:08:46de de digamos de los modelos que se
00:08:48conocían, se simulando se han
00:08:50descubierto fenómenos que no se habían
00:08:51observado y después bueno hubo
00:08:53científicos que por supuesto tuvieron
00:08:54que ir y corroborar, hacer los
00:08:56experimentos a ver si era verdad que que
00:08:59esos determinados fenómenos este en la
00:09:01física, por ejemplo, se cumplían.
00:09:03Estamos llegando a un momento donde a lo
00:09:05mejor ya no podemos hacer eh nos va a
00:09:07llevar un poco de tiempo o es muy
00:09:09costoso hacer máquinas que hagan grandes
00:09:12cálculos, ¿no? Lo que estamos buscando
00:09:13es cada vez tener más poder de cómputo
00:09:15para poder sacar cálculos más rápidos y
00:09:18así poder llegar a resolver algún tipo
00:09:19de cosas. ¿En qué límite se están
00:09:21encontrando? bajo esta esta explicación
00:09:23que acabo de dar eh a nivel cómputo para
00:09:25avanzar más rápido, eh qué paso
00:09:29necesitarían de la electrónica, por
00:09:31decirlo de alguna manera, entre hardware
00:09:32y software para poder hacer estos
00:09:34modelos mucho más potentes, que me
00:09:36imagino que habrán crecido en los
00:09:37últimos 10 años en forma exponencial.
00:09:40Sí, en realidad vienen creciendo
00:09:41exponencialmente en los últimos 50 años,
00:09:43desde la inmensión de la computadora los
00:09:45últimos 60 y pico de años realidad.
00:09:47Este, cada vez se ha ido prácticamente
00:09:50duplicando, no sé si no año a año, pero
00:09:53más o menos, eh, o sea, por un montón de
00:09:57años. Hay un límite físico en cuanto a
00:10:00la aparentemente que se está encontrando
00:10:02en cuanto a la velocidad de los
00:10:03procesadores,
00:10:05eh por lo menos con las con la
00:10:07tecnología actual, eh, pero lo entonces
00:10:11lo que se está apuntando más es a lo que
00:10:12se llama la paralelización. Es decir, es
00:10:15como que la idea es, imagínate que vos
00:10:17tenés un trabajo muy grande, entonces en
00:10:19lugar de dárselo a una persona para que
00:10:21lo haga en una cantidad de tiempo, se lo
00:10:22da a 10 personas o a 100 o a 1000.
00:10:24Claro.
00:10:25Y ahí el problema es
00:10:27eh parece trivial, bueno, que lo hagan
00:10:30entre 100, pero hay que ordenar para que
00:10:31100 personas hagan el trabajo.
00:10:33Claro. Cómo enviar paquetes de cómputo,
00:10:35¿no?
00:10:35Claro. Hay que No, y aparte tienen que
00:10:37estar si los imagínate si los resultados
00:10:40de uno interactúan con los resultados
00:10:42del otro. O sea, si uno tiene que estar
00:10:44esperando que el otro termine, no sirve.
00:10:46Entonces, es es todo un problema cómo
00:10:47paralelizar el el trabajo en las
00:10:49computadoras y eso es una de las
00:10:51principales líneas, digamos, o la
00:10:53principal línea de investigación ahora
00:10:55eh para tratar de mejorar la eficiencia
00:10:58de las computadoras. U es Ernesto, ¿no?
00:11:00Perdón, decías,
00:11:02sí, eso desde el punto de vista eh
00:11:04tecnológico y pero también, bueno, yo
00:11:07también trabajo des el punto de vista
00:11:08matemático tratando de que los las de
00:11:12conseguir aproximaciones que se puedan a
00:11:15los modelos que se resuelvan en menos
00:11:17cálculos, o sea, tratar de también
00:11:18ahorrarle en número de cálculos. Eso es
00:11:20otra de
00:11:21En este momento, ¿qué modelos ya tienen
00:11:23realmente eh en estado perfecto eh en
00:11:26todo el mundo, no más allá de los que
00:11:27estás trabajando vos? de los que tengas
00:11:29conocimiento. Ya hay modelos perfectos
00:11:31aerodinámicos
00:11:33de meteorología, en el cuerpo humano, no
00:11:35sé, en cuáles ya tienen realmente
00:11:37resuelto eh grandes simuladores.
00:11:40Bueno, eh perfectos, o sea, siempre un
00:11:43modelo es una simplificación. Entonces,
00:11:45el la cuestión es eh y es una
00:11:48simplificación que uno la hace para
00:11:50responder o para resolver un problema.
00:11:52Entonces, perfecto, perfecto. O sea,
00:11:55nadie simula hasta el nivel de los
00:11:56átomos, digamos, de lo que está pasando.
00:11:58Bueno, hay simulaciones atómicas, pero
00:11:59se simulan unos pocos átomos.
00:12:01Claro.
00:12:02Pero, o sea, no es que no es que se está
00:12:03reproduciendo la realidad totalmente,
00:12:05sino un aspecto, digamos, es como que un
00:12:07punto, algún cierto punto se corta
00:12:09porque ya no tiene más interés ir más
00:12:11abajo en el modelo, ir más al detalle.
00:12:13Es como es como decir con qué resolución
00:12:15sacas una foto. O sea, depende eh bueno,
00:12:19hasta lo que se vea bien, digamos.
00:12:20Después ya no no hace falta más
00:12:22resolución que cierto número de
00:12:24megapíxeles. Bueno, con los modelos pasa
00:12:25lo mismo y digamos y hay modelos muy
00:12:28complejos. Bueno, en meteorología hay
00:12:30modelos super complejos, eh super
00:12:33exactos. Hay modelos en, bueno, en todo
00:12:36lo que es las ramas de la ingeniería,
00:12:38hay modelos superclejos, o sea, un auto,
00:12:41hay modelos de autos que tienen hasta el
00:12:43último tornillo modelado y simulan cómo
00:12:46funciona y todo. Eh, para aviones
00:12:49también hay
00:12:51eh, o sea, en todas las aplicaciones de
00:12:54[carraspeo] la ingeniería hay muchos
00:12:56modelos hidráulicos muy complejos y y
00:12:59bastante exactos que permiten que yo
00:13:01predecir inundaciones o ver por dónde se
00:13:03va a inundar algo frente a determinado
00:13:06escenario de lluvias y demás.
00:13:08Hay, o sea, eso es una cosa que aparte
00:13:11acá en Argentina se ha trabajado mucho.
00:13:13Eh, hay modelos de materiales, así ver,
00:13:17hay modelo que, qué sé yo, modelan
00:13:19cómodo de la ropa, modelo que se usan
00:13:22por ahí para las animaciones, se usan
00:13:24mucho modelos y simulaciones en todo lo
00:13:26que son efectos este especiales 3D. Hay
00:13:30te simulan la ropa y parece realmente,
00:13:34¿te cortaron la luz? No, pero te veo muy
00:13:35igual, no te preocup.
00:13:35Te cortaron la luz. Sí, sí.
00:13:39Ernesto, más allá de todo, ¿en qué estás
00:13:41trabajando? En el lugar que estás
00:13:42trabajando, para quiénes trabajan eh ahí
00:13:45desde el CONISET o están investigando o
00:13:48trabajan para terceros.
00:13:50No, nosotros hacemos esencialmente
00:13:52investigación, ya tenemos proyectos de
00:13:54investigación.
00:13:55Eh, o sea, trabajamos esencialmente con
00:13:57proyectos. eh nuestro proyecto, o sea,
00:14:01dentro de modelo de simulación tenemos
00:14:03un tenemos tres o cuatro grandes
00:14:05proyectos y algunos son en colaboración
00:14:07con empresas, otros en cooperación con
00:14:10organismos del Estado. Eh, queo, por
00:14:12ejemplo, tenemos en este momento un
00:14:13proyecto eh financiado por el
00:14:17departamento de va por el Ministerio de
00:14:19Defensa y por la Secretaría de Políticas
00:14:21Universitarios y el Ministerio de
00:14:23Transporte para hacer un simulador de
00:14:25entrenamiento para conductores
00:14:26ferroviarios. Ajá.
00:14:28Este, después tenemos con una empresa,
00:14:31por ejemplo, estamos desarrollando un
00:14:33sistema de navegación autónoma para
00:14:35cosechad eh perdón, para fumigadoras
00:14:38eh
00:14:40bueno, cosechadoras y fumigadoras, casi
00:14:43un robot, digamos, prácticamente que
00:14:44anda solo por el campo. Eh, y bueno, ahí
00:14:48usamos técnicas, digamos, de simulación
00:14:50en tiempo real nosotros. son nuestro
00:14:51aporte y modelos, digamos, usamos los
00:14:53modelos de la de la de lo que sería la
00:14:56dinámica del vehículo que va cosechando
00:14:59o va sembrando o tirando este herbicida.
00:15:02Ernesto, sabes, sabes que eh en este
00:15:06ciclo que estamos realizando eh primero
00:15:08de siempre, por eso lo hacemos por el
00:15:09tercer año tercer año consecutivo, nos
00:15:12llama la atención que cuando lo dejamos
00:15:14online tenemos tanta gente viendo como
00:15:16cuando pasamos un concierto a Iron
00:15:18Maiden, ¿no?
00:15:20indablemente hay algo que hemos
00:15:21despertado o que estaba ahí y que y que
00:15:24los jóvenes o tal vez más grandes lo
00:15:25están aprovechando y siempre intentamos
00:15:28que los científicos, como es tu caso, eh
00:15:32nos intenten inspirar un poco para
00:15:34decirnos cuál fue la razón que te llevó
00:15:37a estudiar lo que estudiaste, eh, y
00:15:39dónde encontraste la pasión para hacer
00:15:41lo que haces y si hoy en día todo el
00:15:43esfuerzo que hiciste lo ves colmado
00:15:45trabajando.
00:15:47Bueno, eh, sí, lo puedo, digamos, o sea,
00:15:50yo estudié ingeniería electrónica,
00:15:52todavía no entiendo por qué se me ocurre
00:15:54estudiar ingeniería electrónica. [risas]
00:15:55A mí me gustaba la física, me gustaba la
00:15:57matemática y este y dije, bueno, pero no
00:16:00quiero. Mi viejo es docente
00:16:02universitario, dije, no quiero hacer lo
00:16:03mismo que mi viejo, dedicarme a la
00:16:04docencia, la investigación, esas cosas.
00:16:05Así que estudiar ingeniería y me dedicar
00:16:07a la y este a laborar en la industria. Y
00:16:10al final
00:16:12eh
00:16:14en la facultad conocí, vi la tuvo un
00:16:17docente en particular, digamos, que fue
00:16:18después mi director, que me mostró que
00:16:21era posible hacer investigación,
00:16:23o sea, me eh de una determinada manera y
00:16:27fue un poco el que terminó
00:16:28desencadenando
00:16:30mi vocación. Después también el
00:16:33problema, yo empecé una beca doctoral el
00:16:37año 99 en un momento que no había, creo
00:16:39que fui el único becario, o sea, la
00:16:41única persona que dieron beca en
00:16:42ingeniería acá en Rosario. Este era el
00:16:45único el único ingeniero becario acá en
00:16:47Rosario en ese momento. Eh, o sea, las
00:16:49condiciones eran sumamente desfavorables
00:16:51en ese momento. No sé cómo realmente no
00:16:53sé cómo me la banqué viendo el honra
00:16:55retrospectiva. Creo que era más la la
00:16:57vocación y la pasión que otra cosa
00:16:59porque después no, o sea, se empezó a
00:17:01complicar todo el contexto, o sea, o
00:17:04sea, está está por un lado toda la
00:17:06pasión y toda la todas las ganas que uno
00:17:08le pone y qué sé yo. Y también, bueno,
00:17:11obviamente tiene que haber tiene que
00:17:12haber eh todas las horas que uno le
00:17:15dedica, todo eso tiene que estar, pero
00:17:16tiene que haber condiciones para que
00:17:18para que uno pueda realmente desarrollar
00:17:20su trabajo y en ese momento realmente no
00:17:22las había. Eh, hoy este tenemos una una
00:17:26realidad completamente diferente y y o
00:17:30sea, los chicos que vienen ahora, yo les
00:17:32cuento lo que era, o sea, usted pide la
00:17:33tiene regalada. Este, nosotros en mi
00:17:36época, a mí me contaban el 13%, me me
00:17:38cayeron todas, digamos, como
00:17:40investigadora
00:17:41y qué sé yo. Yo creo que digamos lo más
00:17:46importante que yo veo ahora, o sea, si
00:17:47vos decís si me siento realizado es que
00:17:49yo veo ahora que hay un contexto, o sea,
00:17:53o sea, más allá, o sea, yo siento que
00:17:54las cosas me las gané con mi esfuerzo,
00:17:56pero que me ayudaron muchísimo estos
00:17:59últimos años dándome un contexto
00:18:00favorable para que lo que yo hago se
00:18:02pueda aplicar de verdad y pueda ayudar a
00:18:04a la sociedad de alguna manera. Eso, eso
00:18:07creo que es lo más grande, aparte bueno
00:18:09de todas las comodidades y demás que nos
00:18:11dan hoy por hoy y que lamentablemente o
00:18:14nosotros estamos bastante preocupado
00:18:15este de todo el sistema científico por
00:18:18las posibilidades, digamos, de un cambio
00:18:21de de rumbo a nivel económico. Eso nos
00:18:24tiene bastante preocupados tod estos
00:18:27últimos meses. Ernesto,
00:18:29creemos Sí, sí, sí.
00:18:30No, no, no. Perdón, decías, creías,
00:18:32no, no, no. Eh, digamos, viendo
00:18:36digamos la la política que han
00:18:38promovido,
00:18:40particularmente uno de los candidatos,
00:18:42digamos, la ciudad autónoma de Buenos
00:18:43Aires, que este con un presupuesto nulo
00:18:46en ciencia y tecnología en el distrito
00:18:48más más rico del país, eh nos da mucha
00:18:51desconfianza de lo que va a pasar, o
00:18:53sea, porque con ISET cuesta mucha plata.
00:18:55O sea, mantener nuestro sistema
00:18:56científico es caro. Mantener un sistema
00:18:58científico en cualquier lugar del mundo
00:18:59es caro, ¿no? Este es carísimo. Es algo
00:19:02que es caro y que no da resultados
00:19:04visibles enseguida. O sea, no no te
00:19:06nosotros no no producimos cosas así que
00:19:10uno diga, "Wow, este [risas] no
00:19:12vendemos."
00:19:13¿Cómo lo vamos a hacer?
00:19:14No, no,
00:19:15no. Depende de la depende de un estado
00:19:18que participe y y promueva, ¿no?
00:19:21Exacto. Y y y de una política de de una
00:19:25industria industrialización local,
00:19:27digamos, y no tanto mirar hacia afuera,
00:19:31sino apuntar a la a lo que producimos
00:19:34nosotros, lo que hacemos nosotros y a
00:19:37este y porque si no entramos a competir
00:19:39este en el mundo, sí, nosotros a nivel
00:19:41de de investigación hacemos las cosas de
00:19:43primer nivel a nivel mundial. Mira,
00:19:44dijiste eso y te prendieron la luz de
00:19:45vuelta. [risas]
00:19:48Nosotros hacemos cosas, digamos, de
00:19:51primera línea a nivel mundial, sin duda.
00:19:53O sea, publicamos las mejores revistas,
00:19:55este, publicamos libros en las mejores
00:19:57editoriales, tenemos, o sea, jugamos en
00:19:59primera si a nivel científico, pero para
00:20:02que lo que nosotros desarrollamos le
00:20:04sirva a la industria local y no lo
00:20:06agarre eh una multinacional afuera,
00:20:09tiene que haber una política propia este
00:20:13de desarrollo pensando en el país y no
00:20:15tanto pensando los mercados externos y
00:20:17toda esa cosa.
00:20:18Ernesto Cosmo, muchas gracias por
00:20:19dialogar con nosotros.
00:20:21Bueno, gracias a vos, por favor, y a los
00:20:23chicos acá de la producción y demás.
00:20:24Okay, muchas gracias. Te mando un
00:20:25abrazo. Bueno,
00:20:26un abrazo.
00:20:27Era el doctor Ernesto Koffman. Si
00:20:29quieres revivir esta entrevista y las
00:20:31anteriores, podés encontrarla en
00:20:32borteries.com. Será hasta la semana que
00:20:34viene, por lo menos con científicos
00:20:36Borter con el último capítulo.
00:20:39Así pasó, pasó. Científicos
00:20:43temporada 3, en especial de divulgación
00:20:46científica de Tenemos malas noticias.