Trenta anys de trajectòria

El currículum de Mercè Crosas Navarro (Barcelona, 1966) omple onze folis. Física i doctora en Astrofísica. Investigadora. Tecnòloga. Trenta anys de trajectòria a l’acadèmia i l’empresa, principalment als Estats Units, on ha exercit de cap de la gestió de dades de recerca de la Universitat Harvard. Exsecretària de Govern Obert, lidera el programa de Ciències Socials Computacionals al BSC —el primer en un centre de supercomputació europeu— i presideix el comitè de dades del Consell Científic Internacional. La cita és a la seu del Centre Nacional de Supercomputació a Barcelona on acaben d’estrenar el MareNostrum 5 amb una capacitat de càlcul de 314 petaFLOPS. Per entendre’ns: un portàtil trigaria 46 anys a processar la informació que executa en una hora. Només n’hi ha tres a Europa amb aquesta capacitat.

Quan va marxar als Estats Units i per què?

M’apassiona la física i la física de l’espai i tenia al cap la idea de ser astronauta. Vaig guanyar una beca per fer el doctorat a l’estranger i vaig anar a la Universitat de Rice, a Houston, on hi ha el Johnson Space Center de la NASA, el 1989, a fer el doctorat en astrofísica, física de l’espai i astronomia. En aquell moment a Barcelona si volies fer investigació, no hi havia tantes sortides.

Què o qui va impedir que s’enlairés?

Jo no diria que res ni ningú m’ho impedís. Fa uns trenta anys ser astronauta volia dir ser pilot. Gairebé tots els que vaig conèixer a Houston, malgrat que alguns fossin professors del doctorat, altres, militars, es preparaven per pilotar i no tant per a la investigació o la física de l’espai. A més, les proves que s’havien de fer eren terribles, em marejava cada vegada. Malgrat que m’agrada molt la idea romàntica de veure la Terra des de l’espai, un cop allà no em va semblar tan atractiu com semblava de lluny. Em va agradar molt més la investigació: fer ciència.

Ha canviat la recerca a Catalunya durant aquests trenta anys?

Crec que sí, que ha canviat moltíssim. No vull dir que aleshores no es fes investigació, n’hi havia i amb talent, però la quantitat de centres d’investigació, el volum de recerca que es fa actualment a les universitats, al BSC (Barcelona Supercomputing Center) i a altres institucions no existia. Aleshores, sobretot, era donar classes, i per fer investigació hi havia poques oportunitats. Ho he viscut molt des de fora, però a Barcelona en alguns camps d’investigació estem a nivell internacional. Com quasi sempre ha estat en els avanços del coneixement, és una combinació de millores en els mètodes científics i tecnològics. I, afegiria, la quantitat de dades que ara es poden obtenir, gestionar i analitzar. És quelcom que ha passat arreu, ha anat escalant, i està molt bé veure que aquí també ha succeït. Evidentment, encara podem fer millores, avançar més. Aquí hi ha molt talent, però costa moltíssim portar talent de fora.

Arriba a Houston el 1989, el mateix any en què Tim Berners Lee inventa la World Wide Web. Déu n’hi do com ha canviat el món. Com ho veu en perspectiva?

És interessant veure-ho així, perquè pots explicar-ho de manera diferent de quan t’està passant. De vegades és una casualitat, d’altres, oportunitats que vas trobant en el camí. En aquesta perspectiva històrica, la meva carrera professional m’ha anat preparant en molta tecnologia i programació. Ja surto de la Universitat de Barcelona sabent programar Fortran per fer simulacions, utilitzant observacions astronòmiques que ens ajudin a entendre el transport radiatiu de les estrelles, o per a processar dades i comparar les observacions astronòmiques amb els models teòrics. Tot plegat ha estat com fer en paral·lel una carrera d’informàtica aplicada a la física i l’astrofísica.

Després de Rice entra al Harvard Smithsonian Center. Què hi va a fer allà?

Acabar el doctorat, perquè un professor de física de partícules (Alex Dalgarno) feia la investigació sobre el tema de la meva tesi. Allà vaig continuar fent molta programació, moment que coincideix amb l’explosió de la Web i es dona als Estats Units el fenomen de les puntcom i de les start up, una bombolla enorme, vist en perspectiva. Aleshores em fan una oferta interessant.

Irrenunciable?

Sobretot perquè buscava un canvi, provar altres coses. Vaig passar per tres start-up. La primera era de tecnologia educativa i després en un parell més de biotecnologia.

«Si combinem dades de fonts diferents amb mètodes computacionals, millorarem el coneixement de la nostra societat.»

Triomfen o fan figa aquestes empreses?

Una mica de tot i jo no em vaig fer milionària, però va ser una molt bona experiència en diferents projectes que m’interessaven de manera més transversal.

Com és l’experiència en una empresa emergent?

Molt interessant per l’ambient i la manera de treballar tan diferent respecte a l’acadèmia. No només tens un objectiu clar, treure un programa al mercat en un temps determinat; l’has de produir perquè altres el facin servir. Els estàndards de qualitat són elevats. Si fas una aplicació científica per al teu grup de recerca i té alguna dificultat d’ús pel qual un altre investigador extern no la pot utilitzar, és relativament igual, però quan la poses al mercat estableixes una garantia de qualitat, una metodologia per a desenvolupar eines per a l’anàlisi de dades o per bases de dades que no apliques en el dia a dia de la recerca.

No es fa milionària i torna a Harvard. Per què?

Trobo a faltar la recerca i l’experiència start-up em va ajudar molt, perquè a l’Institut de Ciències Socials Quantitatives volien que el meu equip desenvolupés una plataforma per a compartir dades de recerca i vaig crear un equip de professionals d’enginyeria, matemàtiques, programació, etcètera, que havien de desenvolupar una aplicació per a altres, no només per a nosaltres mateixos. L’objectiu era que els investigadors poguessin usar dades que altres havien creat o compartir les pròpies i no només dins de Harvard sinó en una plataforma oberta a la comunitat científica de les ciències socials: economia, sociologia, polítiques, psicologia, geografia social, antropologia, demografia. Oberta també a la recerca del món corporatiu i el business management, al dret i a les humanitats com la història o l’arqueologia. Després es va anar ampliant a biomedicina, astronomia…

PUBLICITAT

El poder de la computació al servei de les humanitats?

Aquesta idea de separar lletres i ciències em sembla bastant equivocada. Hem de fer les coses de manera més transversal i aplicar tecnologia a les ciències socials i les humanitats, i viceversa. La ciència no es defineix per la matèria que estudies sinó pel mètode: rigor, verificació de resultats, evidència empírica, model conceptual que t’expliqui aquesta evidència. Aquest mètode d’inferència, que és la ciència, pot estar al servei de l’astronomia o de la història. Al BSC estem començant un projecte molt interessant. He après dels medievalistes que tenim una història molt documentada a Catalunya, una riquesa impressionant en arxius del segle XIII al XV, en alguns casos comencen al X.

«Si potenciéssim el pilar de la ciència, que és el comportament i el raonament científic, arribaríem a més noies i nois.»

Només l’Arxiu General de Protocols de Barcelona té 17 kilòmetres de volums d’arxius. Si hi anem afegint altres arxius professionals, nacionals, comarcals, locals, biblioteques, tenim una gran quantitat de textos històrics. Alguns estan digitalitzats, però tenir-ho digitalitzat no vol dir que puguem fer directament una anàlisi del text, primer hem d’aplicar models d’intel·ligència artificial, de reconeixement d’imatge o patrons, per fer-ne la transcripció. Tota aquesta riquesa textual per a mi són dades que podem analitzar amb mètodes computacionals per extreure’n la informació més rellevant de l’època.

La investigadora i física Mercè Crosas, al Centre Nacional de Supercomputació a Barcelona, davant la sala del súper ordinador MareNostrum 5. Fotografia de José A. Santos

El llenguatge cientificotecnològic no és complex per als que són més de lletres?

A Harvard vaig treballar amb molts científics socials i humanistes, allà en deien humanitats digitals, i fer aquesta traducció del món tecnològic a la seva temàtica va anar bé, va ser fàcil, perquè hi havia molta disposició a fer-ho possible. És important recalcar que necessitem l’expert en la temàtica i això de vegades es perd si només es fa ciència des d’una perspectiva, si només la mirem des del món tecnològic o només donem importància al mètode aplicat, perquè deixem de banda l’important, la recerca: què volem aprendre que no sabem?

Si no tenim la teoria, si no hi ha investigadors que sàpiguen llegir i interpretar la cal·ligrafia d’arxius notarials del segle XIV, per exemple, la màquina no pot aprendre. El que té valor és combinar investigadors de ciències socials i humanitats amb científics computacionals. El problema és quan només es fa des d’una perspectiva.

De què parlem quan parlem de ciència, recerca i dades obertes?

Hem definit la ciència oberta al comitè per a l’Estratègia Catalana de la Ciència Oberta, per exemple. Per a mi, és la ciència que apropa la recerca a la societat i que permet que sigui reutilitzable per avançar en el coneixement. Hi ha diferents nivells. D’una banda, que les publicacions siguin obertes a tothom, que no haguem de pagar per accedir-hi. De l’altra, que el mètode científic sigui públic. Vull dir que el procediment utilitzat per arribar a aquella conclusió sigui reutilitzable i reproduïble per verificar-ne els resultats i continuar avançant en el coneixement. Aquest punt és el pilar de la ciència.

Per fer ciència oberta, tenim l’accés a les publicacions, mètodes i procediments, les infraestructures i les dades i codis. Quan parlem de dades obertes cal tenir present que no podem incloure dades privades sensibles. L’obertura està en tensió amb la privacitat, però podem trobar la manera de fer anàlisis amb dades confidencials que no es puguin reidentificar. Hi ha solucions per a fer-les servir de forma segura per a fer recerca.

Com d’obertes poden ser les dades?

Tan obertes com es pugui i tan privades com sigui necessari, en funció de cada cas particular que s’ha d’estudiar. Sempre que parlo de ciència oberta, parlo d’obertura, però també de responsabilitat. No podem parlar-ne sense tenir presents els límits de la privacitat. Però tot i que hi hagi aquesta tensió, no vol dir tot o res. I de vegades aquest és el problema, perquè no podem usar dades de l’Administració per a fer recerca que podrien ser molt útils fins i tot per a la política pública.

A quines es refereix?

Una cosa és l’estadística agregada i l’altra, les microdades anonimitzades. Ja disposem de dades públiques obertes de forma agregada, però de vegades no són prou útils per a fer recerca, ens cal un nivell més gran de granularitat. Però si comencem a tenir moltes variables que ens ajudin a entendre per què succeeix allò que estem estudiant, doncs podríem reidentificar una persona en concret malgrat que hàgim anonimitzat el nom, edat o direcció. Així doncs, es tracta d’establir un mecanisme per tenir accés a microdades anonimitzades de manera segura.

Com ho van fer a Harvard?

A Harvard vam treballar amb el Dataverse, l’aplicació per compartir dades obertes de recerca, i amb cinc nivells de seguretat per a dades privades i sensibles, i amb eines de privacitat diferencial per no poder reidentificar dades pseudoanonimitzades. Sembla que d’entrada només és això, però té molt al darrere, perquè segueix els principis FAIR, que responen a les sigles en anglès de Findable (trobable), Accessible, Interoperable i Reutilitzable.

Què permeten aquests principis dels quals és coautora?

Si posem un conjunt de dades de recerca en obert, una cosa és que sigui en qualsevol punt de la web i l’altra, que sigui fàcil de trobar. Aquest conjunt de dades ha de tenir una descripció estandarditzada i estructurada, unes metadades, perquè altres que no el coneguin el puguin entendre i analitzar, no només humans, sinó màquines.

La descripció permet que el conjunt de dades sigui indexat pels sistemes de cercadors d’Internet i un programari el trobi, l’entengui i en faci l’anàlisi. I si anem baixant en altres estàndards de metadades de diferents nivells (ontologies, vocabularis controlats i altres artefactes semàntics) que descriuen el contingut, doncs fan que sigui interoperable i reutilitzable.

La I i la R de FAIR és la part més interessant: podem integrar, creuar conjunts de dades, un de demografia amb un d’economia, així es fa possible fer preguntes que abans no podíem plantejar amb cadascun de manera individual. I si afegim a les dades de recerca les de l’Administració, sector privat i indústria, bancs i sistema financer, aigües de Barcelona o mobilitat del RACC, etcètera, si pots combinar les dades de fonts diferents amb mètodes computacionals, podem millorar el coneixement de com funciona la nostra societat.

Administració i empreses estan disposades a compartir les seves dades si és el seu saber fer?

És el que intentem, part del programa que hem iniciat al BSC parlant amb alguns grups i que des del Quantitative Social Science Center de Harvard i moltes altres institucions vam impulsar fa quasi vint anys: accés a microdades anonimitzades per a fer recerca aplicant mètodes computacionals. Si tornem a la ciència oberta, aquest coneixement ha de poder ser reutilitzat. Amb beneficis per als diferents sectors, el coneixement s’ha de compartir. Però, has de començar per l’accés a les dades, perquè si no tens dades, no tens accés a les observacions.

Què vol dir?

Durant molts anys, la recerca en ciències socials ha fet servir estadístiques oficials, entrevistes i enquestes. És informació valuosa, el self reporting d’un mateix: m’està passant això en un tema d’educació o de pobresa. Vull dir que és una percepció, però no és una dada observacional. Des de fa quinze o vint anys tenim moltes dades que d’alguna manera són la traça digital del comportament humà. Del que ens passa dia a dia o fem segon a segon. Totes aquestes dades permeten l’observació del que està passant. I si el que volem fer són models teòrics que ens expliquin aquest comportament, entendre per què passa, hem de fer primer un model conceptual i després una simulació utilitzant les dades observacionals anonimitzades, respectant la privacitat.

Doncs si ara ho connectem amb la física, que és on vaig començar, allà teníem partícules que es mouen, interaccionen, i, per exemple, segueixen la segona llei de termodinàmica o l’augment o conservació de l’entropia, però en aquest cas, les partícules són gent que pensa, i això és molt més complex. Però tens les observacions per modelar aquesta relació entre persones, entre gent dins d’una xarxa social, entre empreses dins d’un mercat econòmic.

PUBLICITAT

No tindrem mai un model de tota la societat, que ens ho expliqui tot, perquè és, crec, impossible, però a diferents nivells i en funció de quina pregunta fem, podem entendre millor per què hi ha aquest comportament, quins escenaris podríem tenir, quina política pública o quin canvi podríem aplicar perquè hi hagi una millora en la desigualtat, una millora en l’educació…

La filosofia de la ciència oberta es pot aplicar en la governança?

Sempre podem fer ciència, tenir un comportament i raonament científic, per definir i proposar possibles solucions, això segur. Tanmateix, una cosa és tenir una resposta científica a un problema, i l’altra, la seva implementació. Per això crec que en les ciències socials el context és tan important, perquè quan modelem unes possibles solucions a un problema, no podem fer-ho només d’una forma cientificotècnica sinó que hem d’incloure molts altres factors que són part important de la governança, de la legislació o de l’acceptació social.

«Solem identificar la ciència més amb unes temàtiques que amb unes altres i ens equivoquem.»

Durant l’etapa en el Govern, a més de complir la part de transparència, que és un dret de la ciutadania, posava l’èmfasi a obrir més les dades de l’Administració perquè es pugui fer més investigació, compartir informació entre departaments i la resta del sector públic. També posava l’accent en la participació ciutadana. Si en la ciència oberta es tracta de més accés lliure i obert a les publicacions, dades i codis que es facin servir, involucrant la societat en la ciència que fem, en el govern obert una mica és el mateix: amb objectius clars de cada procés, possibilitar les contribucions de la ciutadania cap a aquesta nova normativa o política i fomentar la col·laboració publicoprivada tal com es definí als Estats Units en temps d’Obama.

Dinava amb l’expresident nord-americà a la Casa Blanca?

He, he. Havia anat a una reunió precisament sobre infraestructures de dades. Però tornant al govern obert les claus són transparència, dades obertes, participació i també col·laboració, cocrear conjuntament amb la ciutadania, amb la recerca, i amb el sector públic i el privat. Al final el benefici de compartir el coneixement científic és per a tota la societat.

L’exposició sobre intel·ligència artificial (IA) coproduïda pel BSC ha estat la segona més visitada de la història del CCCB. La primera és una sobre Stanley Kubrick, director de l’Odissea a l’espai. HAL era un superordinador que feia por. Li té, li hem de tenir por a la IA?

Si res em fa por, ho afronto, ho intento entendre, això d’entrada. Cal també diferenciar bé els diferents models d’intel·ligència artificial, perquè ja fa anys, dècades, que és una realitat en investigació científica, per exemple, en l’anàlisi de textos a través d’aprenentatge automàtic que fem en ciències socials.

En aquest darrer cas seria com témer un model estadístic. Si el conec bé, l’aplico responsablement, amb dades de qualitat i entenc que els resultats tenen una incertesa associada; si fem ciència com s’ha de fer, de forma rigorosa, amb un conjunt de dades representatives del que volem estudiar i quan obtenim una conclusió, sabem quin error hi ha associat, és exactament la mateixa manera de fer que al començament de la meva carrera en física i astrofísica, que utilitzàvem un model, una simulació de Monte Carlo per modelar el transport radiatiu de les estrelles.

Parlem d’una eina matemàtica, uns algoritmes, que fem servir per analitzar dades, moltes, que ens ajuden a reconèixer patrons. No vol dir que sigui la solució per a tot, però en alguns casos és molt útil. Una altra cosa és la IA generativa basada en models de grans llenguatges i el ChatGPT de la qual hi ha ara una explosió. És important tenir reglaments com la llei europea. És només un començament, però s’ha fet. Criticable, perquè cal fer molta feina. Saber com s’avaluarà o es farà complir, ja que si no es pot identificar, potser la normativa no serà aplicable.

Què vol dir?

Una cosa és tenir un reglament que les empreses, la indústria o els centres d’investigació compleixin. Però què passa amb els que no ho fan? Com identifiques què està generat per IA? De moment, el sistema és prou dolent, però quan millori, no serà fàcil. I per a aconseguir-ho s’han d’anar sempre desenvolupant eines que ajudin a aquesta identificació.

I no vull dir que estigui en contra d’aplicar la IA generativa en ciència, models de grans llenguatges per fer anàlisi de dades de les xarxes socials, per exemple, sempre que el procediment o la metodologia que fem servir sigui científica, és a dir pública, transparent i oberta. En qualsevol cas, aquest tema de les regulacions i l’ètica de la IA és molt complex i no soc experta ni en conec la millor solució. Aquí hi ha investigadors com l’Ulises Cortés que en saben molt més de tot això.

Només el 16 % dels professionals en ciència, tecnologia i enginyeria són dones. Un informe recent deia que les nenes s’autoeliminen en matemàtiques. Què podem fer?

Tant de bo tingués una resposta. Fa una estona deia que solem identificar la ciència més amb unes temàtiques que amb unes altres i ens equivoquem. Si potenciéssim el pilar de la ciència, que és el comportament i raonament científic, arribaríem a més noies i nois. L’important és la manera d’aprendre allò que desconeixem.

Basar-se en l’evidència empírica i la verificació de resultats. I això no vol dir ser físic o químic sinó raonar científicament. Fa anys que provem sense gaire èxit fórmules per millorar la presència de les dones en els camps científics i tecnològics, però no ho hem fet d’una manera metòdica per entendre què funciona i què no. I aquest és precisament un dels temes que ens agradaria treballar en el programa de ciències socials computacionals del BSC. Tenim moltíssim interès. Vull dir que estudiem millor, fem més ciència, per entendre per què ens passa això i què podem fer per canviar. Potser hi ha factors que ens ho expliquen i que marquen diferències amb altres països. Estudiem-ho bé per desenvolupar polítiques que funcionin. El que no pot ser és que ens quedem com si això fos tot.

L’exconseller delegat de Google deia fa anys que Europa tenia les universitats i els centres de recerca per a ser una potència cientificotecnològica, però que li mancava permetre el fracàs. Ho comparteix?

Això és una mica veritat tot i que als Estats Units tenen molts problemes. A Europa hi ha molts valors que no existeixen als Estats Units. Això sí, quant a igualtat de gènere, trobes moltes més dones en l’àmbit de direcció i lideratge en centres de recerca i a la universitat, el tema ha millorat molt més que aquí. No està solucionat ni de bon tros, però hi trobes moltes més dones, i hi ha comportaments aquí que allà ja no hi són.

És la primera presidenta de CODATA des de la seva creació els anys seixanta. És un món d’homes?

Va ser impulsat per investigadors de la ciència més tradicional, físics i químics, i tots els presidents han estat homes fins ara, sí.

Com ho viu?

En quasi tota la meva trajectòria professional he estat de les poques dones que hi havia. A les classes de física, al doctorat, en temes de programació i informàtica. Ho he viscut molt això i no em sorprèn. Molta gent em felicita per haver-ho aconseguit, però jo mateixa no li dono gens d’importància perquè no hi hauria d’haver cap diferència, faré la mateixa feina sent dona que si fos home.

Falten molts sostres de vidre per trencar?

Sí, Encara en falten moltíssims, i tant, però tot el que puguem fer, de mica en mica, serà molt benvingut.

La geopolítica sembla mesurar-se també pel control i l’accés als microprocessadors. Tindrem xip europeu?

És un dels projectes que el director del BSC, Mateo Valero, impulsa de fa temps i pot ser un canvi importantíssim per a Europa: Tenir un xip europeu i a més basat en codi obert seria impressionant.