Bayes' fragmentum

Este año regresé a las aulas, y este mismo año, en junio, terminé un primer semestre de cátedra y clases para alumnos de ingeniería. La verdad, una actividad que no había realizado desde 2018 (exceptuando a los tesistas con quienes he desarrollado trabajo en estos últimos cinco años). Luego sucedieron las vacaciones...

Estos días de vacaciones he estado escribiendo un montón.  Aún estoy afinando detalles del primer borrador de una obra que tengo pendiente, y he estado desarrollando un artículo referente a la mecánica de material de dos tipos de espumas poliméricas. También, como desde hace unos años, he estado acompañando a alumnos de posgrado en sus trabajos de investigación —que, por cierto, debo decir son muy capaces y de quienes me siento orgulloso por el trabajo que han logrado—. Pero estos días también he reservado tiempo de profundo estudio y análisis a modelos bayesianos. 

La estadística bayesiana (ver https://bit.ly/3Qt3etP), y Bayes, en general, cada vez están más presentes en reportes y artículos especializados en modelado de sistemas no lineales en ingeniería.  Lo cierto es que había estudiado estos tópicos a través de cursos Black Belt $6\sigma$ allá por 2014 cuando trabajaba en General Electric Aviation —no muy bien desarrollados debo decirlo—. Así, puedo decir que entre los Black Belts siempre hubo discusión sobre Bayes. Porque, hasta ese momento, en probabilidad aplicada todavía existía una fuerte hegemonía de uno de los enfoques más recurridos; es decir, el frecuencista (en inglés, frequentist). Lo que hacía que muchos estuviesen escépticos respecto a los encuadres bayesianos. No era yo uno de ellos, pues recién había conseguido mi certificación y, a mi juicio, no estaba todavía tan sesgado a esa visión (debo confesar que hubo un tiempo entre 2016-2019 que sí lo estuve). Particularmente lo veía con potencial, especialmente para el análisis experimental de ensayos de fatiga de materiales. Pero luego dejé ese trabajo y me moví a la academia. Entonces Bayes quedó, digamos, escondido en uno de los cajones del pequeño mueble junto al estante de libros.

Ocho años después aquí estoy, estudiando estadística bayesiana de nuevo. Diría, sin embargo, que más bien lo hago para el caso de sus aplicaciones, las que a mi me interesan: modelado mecánico y estocástico de materiales complejos. Y ¿Cómo es que he llegado aquí? Bueno, desde 2018 han estado publicándose una serie de artículos de modelado de elastómeros a través de un enfoque bayesiano por parte de investigadores de la Cardiff University (ver, por ejemplo, https://bit.ly/3w9u3eA). No entraré en detalles de los mismos, pero lo interesante es que, a saber de lo que proponen dichos investigadores, hasta hace unos años ese enfoque de análisis bayesiano en mecánica de materiales era más bien limitado y pocos otros matemáticos habían abordado el mismo para materiales complejos. Eso cautivó inmediatamente mi interés.

Ahora bien, ¿por qué precisamente en este momento estoy interesado en el enfoque de Bayes? Porque veo mucho potencial en el mismo no sólo para modelar elastómeros, sino un sinfín de materiales no lineales. Y también sistemas mecánicos y artificiales. Pero... creo me detendré en ese punto, porque no quisiera revelar los planes que tengo para futuras publicaciones. No obstante, debo enfatizar y remarcar que veo mucho hacía adelante trabajando con enfoques bayesianos.

Por otra parte, también vale la pena mencionar que Bayes ha resurgido en esta ya la época dorada del Machine Learning. Así, cada vez es más común también encontrarse con trabajos y artículos que bien reportan aplicaciones de las redes neuronales bayesiana o modelos evidenciales que tienen la capacidad de abordar incertidumbre para inferencias (ver, https://bit.ly/3QKcOJf, https://bit.ly/3w91b6a). De esta manera, puedo decir que hay mucho material del cual estudiar y aprender, y es precisamente eso lo que estoy haciendo en paralelo con las actividades de escribir y de desarrollo de cátedra. Por ello, aunque se acabaron las vacaciones, debo reconocer que estas me dieron material sobre el cual tengo mucho más que desarrollar y trabajar para mis investigaciones. No puedo decir nada más que esto, y que me hace realmente feliz.

¡Ah si! Fuera del tema principal de esta entrada, en este tiempo también descubrí algunas obras musicales que me han gustado mucho: Odchodząc, de Hania Rani; Babes of the 80s (Tobias Bernstrup remix), de Lebanon Hanover; Ignis: IV, de Jon Opstad; Midnight Moon de Eydís Evensen; y en un tono más 'fresco' y genial, Goodbye Stranger, de Pepsi & Shirlie (de los años ochenta). También he seguido con mis estudios de filosofía de la ciencia (un tema común en el blog). Pero eso quizás sería material para contar en otra entrada. En fin, 

¡Saludos!

Alejandro