El año pasado, Tomás egresó como ingeniero civil matemático y computacional. Hoy realiza un internado en el área llamada Google Brain que opera en el centro de investigación del gigante tecnológico en Montreal, donde desarrolla diversos estudios en torno a la privacidad de los datos. El alumno, que está pronto a volver a Chile para terminar su Magíster en Ciencias de la Ingeniería, señala que su carrera de pregrado fue esencial para acceder a la posibilidad de trabajar codo a codo con especialistas en áreas como machine learning y optimización.
“Desde la realización de investigaciones fundamentales hasta influir en el desarrollo de productos, nuestros equipos de investigación tienen la oportunidad de impactar en la tecnología utilizada por miles de millones de personas todos los días”. Así describe Google el trabajo que realiza su división Research en una amplia gama de áreas que abarcan desde la biociencia hasta la computación cuántica, la inteligencia artificial responsable, la robótica y la innovación en educación. Dicha labor se realiza en varias ciudades repartidas por el mundo, como Accra (Ghana), Tokio (Japón), Zürich (Suiza) y Nueva York (EE.UU.).
En el centro instalado en Montreal, la urbe más grande de la provincia canadiense de Quebec, el foco está puesto en diversas aristas del deep learning, el aprendizaje por refuerzo –una rama del aprendizaje automático o machine learning- y la optimización. Cada día, un joven estudiante de la UC camina diez minutos desde su departamento hasta esas instalaciones como parte de un internado que le permite colaborar codo a codo con algunos de los mejores especialistas del área conocida como Google Brain. Se trata de Tomás González (23), quien egresó como ingeniero civil matemático y computacional en 2022 y actualmente también desarrolla su Magíster en Ciencias de la Ingeniería bajo la supervisión de Cristóbal Guzmán, académico del Instituto de Ingeniería Matemática y Computacional (IMC).
Tomás González en las oficinas de Google en Montreal.
“Algo que me gusta mucho de acá es que uno conoce mucha gente. Puedes ver charlas de todos los temas y, en general, la investigación es súper abierta. Hay varios grupos diferentes que realizan sus propias presentaciones y uno puede ir si quiere. Eso es muy estimulante”, cuenta Tomás desde Montreal, a donde llegó en septiembre del año pasado. “Además, existe la libertad de hablarle a cualquier persona que esté en cualquier oficina de Google en el mundo. Por ejemplo, si estás estudiando un paper de hace cinco años y te das cuenta que el autor es de Google es súper fácil mandarle un mensaje y hablar con esa persona media hora y hacerle las preguntas que quieras”, agrega.
Tomás, quien completará su internado en abril, también comenta que el gigante tecnológico se destaca por su mentalidad abierta a la hora de desarrollar investigación. “Google te alienta a pensar como si no hubiera ningún límite. Todo se siente súper posible; siempre que tengo una idea creo que nunca van a existir muchas trabas. Que funcione es otra cosa, pero por lo menos siempre se puede intentar, siempre va a haber gente que sepa sobre el tema y siempre va a existir la capacidad computacional. Están todos los recursos y en ese sentido se puede decir que es fácil hacer investigación”.
De la ingeniería matemática a Montreal
La ruta que Tomás siguió para conseguir un cupo en el sistema de internado para estudiantes de Google partió durante su etapa escolar y tuvo como punto de inflexión la carrera de ingeniería civil matemática y computacional, actualmente a cargo del IMC. “En el colegio iba a olimpíadas de matemáticas y eventos por el estilo. Me gustaban demasiado y me debatí un poco entre estudiar matemáticas en sí o ingeniería matemática. Una vez que entré a ingeniería nunca pensé en estudiar otra especialidad”, recuerda.
Tomás ingresó a la universidad cuando tenía sólo 17 años y una circunstancia en particular le permitió terminar antes su carrera de pregrado. “En la pandemia tomé más de los ramos necesarios. Por eso, cuando ya tenía 22 años estaba más o menos listo. Luego me dediqué a investigar junto a Cristóbal Guzmán. A mediados de 2022, ya teníamos varios avances relacionados a mi tésis de magíster pero en mi horizonte ya estaba la idea de hacer un doctorado. Por eso, en vez de graduarme inmediatamente decidí seguir investigando un tiempo más, postular mientras tanto a un doctorado y terminar el magíster a mitad de este año”, indica Tomás.
Fue tanto un curso de inteligencia artificial como otro de optimización -dictado por Cristóbal Guzmán- los que más le llamaron la atención y le ayudaron a Tomás a guiar la investigación que realiza tanto en su magíster como en su internado en Google. “Ya estaba un poco más decidido por hacer cosas en la intersección entre optimización y machine learning”, afirma. “Lo que hacemos consiste en algoritmos de optimización que después puedes utilizar en cualquier contexto. Si quieres hacer análisis de datos y entrenar algún modelo de clasificación lo puedes hacer en cualquier contexto, ya sea que se trate de datos de salud, socioeconómicos u otros”, explica el estudiante.
En el caso de los estudios realizados por Tomás y Cristóbal Guzmán, el foco está en el ámbito de la privacidad. “Diseñamos algoritmos asumiendo que los datos contienen información sensible de la gente o información confidencial. Cuando uno hace análisis sobre datos confidenciales, existe el riesgo de que al revelar resultados a partir de ellos se pueda filtrar información sensible. Entonces, lo que hacemos es intentar diseñar algoritmos de machine learning de manera que eso no pase, para que la seguridad de los datos de la gente se vea resguardada”, comenta.
Montreal es la ciudad más grande de la provincia canadiense de Québec.
Las implicancias de un trabajo de este tipo son amplias y abarcan, por ejemplo, áreas como el levantamiento de información sociodemográfica. “De hecho, cuando se reportan estadísticas acerca del Censo de Estados Unidos se usan los mismos mecanismos diferencialmente privados, que es el nombre de la forma de privacidad que nosotros usamos. Se trata de una metodología que también se usa en empresas grandes como Google y Apple. Estos algoritmos se llevan desarrollando teóricamente por más de 10 años, pero no siempre funcionan bien, por lo que a mí me interesa harto hacer algoritmos que funcionen en la práctica".
Esa línea de estudio fue la que guiaría finalmente a Tomás hacia el centro de investigación de Google en Montreal. Cristóbal Guzmán -quien es doctor en algoritmos, combinatoria y optimización- conocía a Fabián Pedregosa, doctor en ciencia de la computación en Google y experto en optimización. Sin embargo, no habían tenido la posibilidad de trabajar juntos: finalmente la tesis de magíster de Tomás se convertiría en el proyecto que les permitiría colaborar. De hecho, fue Pedregosa quien avisó que se había abierto un cupo en el internado de Google y que existía la posibilidad de que Tomás viajara a Montreal.
“Tuve que pasar por todo el proceso de selección, tal como cualquier otra persona y, de hecho, me entrevistó alguien al azar de Google. Eso sí, la gracia de conocer a Fabián fue que eso facilitó que me llamaran para la entrevista, porque postula tanta gente que muchas veces ni siquiera te contactan. Después de eso ya dependía de mí si quedaba elegido o no”, indica el estudiante. Al poco tiempo de que Tomás llegara a Montreal, Fabián Pedregosa se fue a vivir a Suiza, por lo que la doctora en matemáticas Courtney Paquette pasó a ser la jefa de Tomás y a completar el grupo de investigadores.
Hoy su jornada laboral, por la cual recibe un sueldo, es de por lo menos ocho horas al día: “A veces me quedo un poco más o un poco menos, dependiendo de si la idea está fluyendo. Vengo siempre a la oficina porque acá me concentro harto y tengo mi propio escritorio. También tenemos áreas con pizarras bien grandes; yo diría que por lo menos dos veces a la semana me pasó ahí unas tres o cuatro horas calculando cosas”. Además de la investigación propiamente tal, hay otras ventajas de asistir presencialmente a la oficina: “Acá te dan desayuno y almuerzo y además hay snacks para sacar y café durante todo el día. Esta es mi primera vez viviendo solo fuera de Chile por tanto tiempo, por lo que todo eso me sirve harto. Me demoro mucho en cocinar y no me queda tan rico, por lo que el sistema de Google es mucho más cómodo”. Al final, comenta Tomás, la empresa “entrega todo lo necesario para que tu única preocupación sea investigar y tener resultados”.
Cuando quedan pocos días para que termine su internado y vuelva a Chile a completar su tesis de magíster, Tomás -quien ya tiene ofertas de varias universidades en EE.UU. para estudiar un doctorado en áreas como computer science y machine learning- evalúa la experiencia en Google como sumamente positiva. También apunta a la manera en que la ingeniería matemática le ayudó a abrirse camino hasta llegar a Montreal: “Durante la carrera intenté orientar los ramos que tomaba hacia el área que investigo. Varios eran de matemáticas, también había hartos contenidos de computación, de algoritmos y optimización. Esta es un área que podría decirse que está de moda, pero no es fácil saber las cosas bien. Entender todo toma tiempo y creo que eso a mí me lo dio la carrera, a través de un proceso de varios años en el que estudias diferentes cosas y luego estudias lo mismo desde distintas perspectivas”.
Tomás añade que “una de las posibilidades que te entrega estudiar ingeniería matemática es salir a hacer investigación en las mejores instituciones del mundo. También te abre las puertas tanto para hacer un doctorado como a ir a trabajar como data scientist o algún rol similar en empresas grandes y también en otras no tan grandes. Hay varias startups que requieren gente con este perfil, por lo que diría que es una buena ruta a seguir”.