Los matemáticos franceses Yves Meyer y Emmanuel Candès, la belga Ingrid Daubechies y el australiano Terence Tao han sido galardonados de forma conjunta con el Premio Princesa de Asturias de Investigación Científica y Técnica 2020. Esta candidatura ha sido propuesta por Martin Cooper, Premio Príncipe de Asturias de Investigación Científica y Técnica 2009.

Estos cuatro matemáticos han realizado contribuciones pioneras y trascendentales a las teorías y técnicas modernas del procesamiento matemático de datos y señales. Estas, explica la Fundación en nota de prensa, son base y soporte de la era digital, al permitir comprimir archivos gráficos sin apenas pérdida de resolución, de la imagen y el diagnóstico médicos.

Permite además reconstruir imágenes precisas a partir de un reducido número de datos y eliminar interferencias y ruido de fondo en la ingeniaría y la investigación científica.

En este último punto, estas técnicas están siendo clave en la deconvolución de las imágenes del telescopio espacial Hubble y han sido "cruciales" en la detección de ondas gravitacionales por el LIGO, resultado de la colisión de dos agujeros negros.

Las destacadas contribuciones de estos líderes mundiales de las matemáticas al moderno procesamiento matemático de datos y señales se basan esencialmente en dos herramientas diferentes y complementarias: las wavelets (ondículas) y el compressed sensing (detección comprimida) o matrix completion (terminación de la matriz).

Yves Meyer e Ingrid Daubechies han sido líderes en el desarrollo de la moderna teoría matemática de las ondículas, situada en la intersección entre las matemáticas, las tecnologías de la información y las ciencias de la computación.

Una segunda revolución en las técnicas de tratamiento de datos y señales llegó en la primera década del siglo XXI con el desarrollo de las teorías de compressed sensing (detección comprimida) o compressive sampling (muestreo reducido) y matrix completion (terminación de la matriz), fruto de la colaboración entre Terence Tao y Emmanuel Candès.

Esta teoría permite la reconstrucción eficiente de datos dispersos basados en muy pocas mediciones. Uno de los problemas centrales en las imágenes médicas y, generalmente, en todas las áreas del procesamiento de señales, es cómo reconstruir una señal a partir de mediciones parciales y ruidosas.

Técnicas de reconstrucción avanzadas, como el compressed sensing y matrix completion, permiten la reducción del número de muestras necesarias, lo que en imágenes médicas implica una exploración más rápida del paciente.

Por ejemplo, en la actualidad los escáneres usados en técnicas de resonancia magnética de imagen llevan implementada esta herramienta matemática, lo que permite acortar el tiempo de escaneo o exposición del paciente para después reconstruir la imagen sin pérdida de calidad.

El jurado de este Premio -convocado por la Fundación Princesa de Asturias- estuvo presidido por Pedro Miguel Echenique Landiríbar e integrado por Jesús A. Del Álamo, Juan Luis Arsuaga Ferreras, César Cernuda Rego, Juan Ignacio Cirac Sasturáin, Miguel Delibes de Castro, Elena García Armada, Clara Grima Ruiz, Amador Menéndez Velázquez, Sir Salvador Moncada, Concepción Alicia Monje Micharet, Ginés Morata Pérez, Enrique Moreno González, Lluis Quintana-Murci, Peregrina Quintela Estévez, Manuel Toharia Cortés, María Vallet Regí y Santiago García Granda (secretario).

Al galardón, el séptimo en fallarse de los ocho premios que concede anualmente la Fundación Princesa de Asturias, optaban 48 candidaturas de 22 nacionalidades y recayó el año pasado en la estadounidense Joanne Chory y la argentina Sandra Myrna Díaz, especialistas en biología vegetal y estudiosas del impacto de la crisis climática.

Los Premios Princesa de Asturias, que este año alcanzan su cuadragésima edición, están dotados con 50.000 euros y la reproducción de una estatuilla diseñada por Joan Miró y su entrega está prevista para el próximo 16 de octubre en el Teatro Campoamor de Oviedo en una ceremonia presidida por los reyes de España.