“En el futuro pediremos a los ordenadores casi que piensen”

Michael Karasick dirige el laboratorio de Almaden de la empresa IBM que cuenta con más patentes per cápita de todos los que posee la veterana e histórica corporación (entre ellos el de Zúrich, premiado con varios Nobel). Eso no quiere decir que este centro, situado en la zona del famoso Silicon Valley (California), se dedique únicamente a la aplicación de descubrimientos científicos y tecnológicos. De hecho, su director, ingeniero informático, está continuamente a la búsqueda de la escurridiza mezcla ideal entre ciencia básica y aplicada y le preocupa lo poco nutrida que está en la actualidad en los sectores empresariales innovadores la cadena de productos en fase de desarrollo. Karasick, que participó en Madrid en una jornada sobre la I+D en su empresa, dice que sabe que Almaden es un topónimo que procede de España y que significa “la mina”, pero no ha visitado las famosas minas de mercurio de la localidad manchega.

Pregunta. Hace ya años que muchos anunciaron el fin de la era dorada de los laboratorios científicos privados. ¿Cómo ve la situación?

“Ni hacemos investigación que nadie hace ni la que hace todo el mundo”

Respuesta. Me produce tristeza. Cuando yo empecé en investigación en IBM, en los años ochenta, había más laboratorios privados que ahora, y las universidades hacen ahora más investigación aplicada, así que me preocupa que la cartera de innovación está menos llena de lo que estaba antes. La mayoría son proyectos a corto plazo, y no hay suficientes proyectos de I+D a largo plazo, de ciencia básica.

P. ¿A qué tipo de proyectos se refiere?

R. Por ejemplo, nosotros estamos ahora metidos en el tema de las baterías de litio, un proyecto de química a largo plazo. Es un problema muy difícil, pero tiene claras aplicaciones en los automóviles eléctricos. También tenemos un proyecto de superconductividad a temperatura ambiente, llamado 297 grados Kelvin, que es igualmente de alto riesgo. Si tiene éxito la recompensa será muy grande, pero puede fracasar. Las empresas necesitan más proyectos de este tipo, de riesgo, de forma que la cadena de I+D tenga objetivos a corto y a largo plazo.

P. ¿Y cuál es la mezcla ideal?

“Es más fácil transferir pronto a la industria los desarrollos en software que los de almacenamiento y semiconductores”

R. Yo siempre digo que no tenemos proyectos de investigación pura sino proyectos a largo plazo. Por ejemplo, un investigador ha construido un bit con 12 átomos de hierro. Este tipo de trabajo sabemos que tardará años en poder aplicarse, pero la relación entre el largo y el corto plazo no es constante, varía mucho. En lo que se refiere a los ordenadores, es más fácil transferir pronto a la industria los desarrollos en software, la mayoría de los cuales en IBM salen de nuestro laboratorio, que los de almacenamiento y semiconductores. No es necesariamente porque sean más baratos los primeros, algunos son de gran tamaño y exigen una alta inversión en capital, pero su transferencia es más fácil.

P. ¿Cómo ve su trabajo, al frente del gran laboratorio empresarial en el que nacieron el disco duro, la base de datos relacional y la litografía en semiconductores?

“Nos interesa  el análisis automático de texto, para estudiar la psicología de la gente que escribe en las redes sociales”

R. Es el mejor trabajo, es divertido. Ayudo a los investigadores a pensar en lo que hacen. Yo tengo que pensar fundamentalmente en qué debemos hacer y por qué lo hacemos, teniendo en cuenta los intereses de la empresa, y les ayudo en eso. Por ejemplo, tenemos físicos, químicos y muchos especialistas en medidas, porque trabajamos en cosas muy pequeñas, en nanotecnología. Pero en general el verdadero valor que proporcionamos es la integración de los avances en distintos campos y una de las razones por la que los laboratorios de IBM han seguido existiendo es porque nos hemos reinventado muchas veces y lo seguimos haciendo. Ni hacemos investigación que nadie hace ni la que hace todo el mundo.

P. ¿Cómo funcionan?

R. Tenemos una larga historia de innovación en física y en química y en proceso de datos, y pensamos en adaptaciones de lo que logramos a otras aplicaciones, como los polímeros para nanomedicina. A largo plazo trabajamos en alternativas a los antibióticos, baterías seguras de larga duración, aplicaciones de la manipulación atómica, la nueva generación en la arquitectura de ordenadores, cuyo hardware es en sí mismo una red neuronal...

P. ¿Y las aplicaciones del proceso de datos?

“Las empresas necesitan más proyectos de riesgo”

R. También trabajamos en modelos predictivos de sistemas complejos, como son una mina de cobre, una red eléctrica. Son sistemas en los que se manejan ingentes cantidades de datos. Un ejemplo en el que estamos interesados es el análisis automático de texto, para estudiar, sin invadir la privacidad, la psicología de la gente que escribe, por ejemplo, en las redes sociales, lo que permitiría a las empresas saber lo que los potenciales clientes quieren, necesitan. Es una forma de saber lo que preocupa a la gente que puede interesar a nuestros clientes, que les puede resultar útil.

P. ¿Cómo serán los ordenadores en el futuro?

R. Hay dos tendencias en parte opuestas, una es la concentración en grandes sistemas, y la otra es la nube, el almacenamiento distribuido, y también que haya ordenadores en todas partes, sensores en coches, en la ropa, en los teléfonos, en cualquier sitio. Les pediremos que hagan cosas distintas y más complicadas, que puedan buscar y descubrir nuevos datos, relaciones y redes desconocidas, casi que piensen.