Matemáticas en el Universo Repsol

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Pitágoras dijo que "las matemáticas gobiernan el Universo". Esa afirmación siempre ha tenido sentido, pero hoy mucho más. El Big Data y Data Science, la realidad virtual y la realidad aumentada, el Internet de las Cosas (IoT), la bioinformática… En la actualidad, esta ciencia está detrás de todo, sobre todo en el entorno científico y tecnológico.

Muestra de ello es el crecimiento que ha experimentado el departamento de Matemáticas avanzadas en el Technology Lab de Repsol. En apenas un año, ha pasado de estar formado por seis personas a contar con 23 científicos dedicados a proyectos muy diversos, que en la mayoría de los casos están relacionados con la eficiencia y la sostenibilidad.

Y es que, las empresas innovadoras necesitan esta ciencia para realizar la identificación de problemas, solución de los mismos y la definición de estrategias. Para atender estas necesidades, cuatro matemáticos de Repsol de diferentes especialidades están trabajando en distintos proyectos a los que esta disciplina de la ciencia ha elevado a otra dimensión. Desarrollo de modelos predictivos, proyectos de simulación, tecnología cognitiva, sistemas de gestión energética… La aplicación de las matemáticas es casi ilimitada.

Hace cinco años, los científicos de Repsol se plantearon usar la tecnología cognitiva de procesamiento de lenguajes naturales para optimizar la producción de petróleo. Se trata de una técnica similar a la que usa Google cuando nos da un resultado antes de terminar de escribir, basándose en búsquedas anteriores o en secuencias lógicas de palabras.

De esa reflexión nació el proyecto Pegasus, que ha unido por primera vez la tecnología de producción de crudo de Repsol, con la tecnología cognitiva desarrollada por IBM para el procesamiento de lenguaje natural. “Nos apoyamos en técnicas de matemáticas avanzadas para acelerar el proceso de optimización” explica Prashanth Nadukandi, especializado en métodos numéricos aplicados a la ingeniería.

Este matemático está convencido de que “dentro de cinco o seis años esta tecnología se podrá aplicar a otras áreas, como la gestión energética”. Para él, lo mejor de desarrollar su carrera en Repsol es que su trabajo “tiene una aplicación en la industria inmediata o de corto plazo”.

El departamento de Matemáticas avanzadas, en Repsol Technology Lab, ha pasado de 6 a 23 científicos

Vasyl Gnyedykh es especialista en el tratamiento masivo de información procedente de fenómenos físicos y de observaciones industriales. Su trabajo está orientado a “la eficiencia energética o la optimización de la gestión de los recursos”, explica, aunque, hay muchos campos de aplicación.

Con los datos se pueden hacer modelos de predicción y simulación. Lo más interesante para Vasyl es que “las nuevas técnicas informáticas permiten tratar un gran volumen de información de forma rápida, masiva y eficiente, que de otro modo sería difícil de abordar”.

Elena Núñez está trabajando en un proyecto de logística cuyo objetivo es minimizar los costes de transporte. Para ello es necesario hacer una “definición matemática de los procesos y desarrollar un algoritmo que ayude en la toma de decisión”.

La ventaja que tiene este sistema es “la posibilidad de introducir incertidumbre”. Con estos modelos matemáticos, se plantean escenarios potenciales y se resuelven de forma que la solución sea la mejor en el conjunto de los escenarios.

Ángel Rivero trabaja en proyectos de simulación de sistemas físicos (un pozo petrolífero, un reactor químico o una batería de un coche). ¿Cómo lo hace? “Tratamos de reproducir con ecuaciones cada uno de los mecanismos que actúan en el sistema. Por ejemplo, ondas, difusión, transporte conlectivo, interacciones entre moléculas o fases fluidas, transiciones de fase, etc…”, explica. Lo interesante de estas simulaciones es que, analizando la solución en el ordenador, “podemos predecir comportamientos futuros o extraer pautas de diseño”, explica Ángel.

El Data Science nos ayuda a ser más eficientes, la simulación nos sirve para predecir situaciones futuras, la creación de algoritmos significa un ahorre de costes, y el desarrollo de lenguajes predictivos contribuye, por ejemplo, a respetar el medio ambiente. El trabajo de Ángel, Elena, Vasyl y Prashanth es solo una muestra de cómo las matemáticas son cada día más necesarias en una empresa energética innovadora como Repsol.