JEAN-MICHEL MOREL

Está obsesionado con encontrar patrones, o algoritmos, que permitan analizar enormes cantidades de fotos: para diferenciar billetes falsos o un ladrón en el metro de París. Y esa pasión se la contagia a los uruguayos.

Los números entran por los ojos aunque, paradójicamente, no se los vea. Donde la mayoría observa la cara de una bonita mujer sonriendo o una familia festejando un cumpleaños, el matemático Jean-Michel Morel percibe fórmulas, pixeles y guarismos. Es que detrás de las imágenes que nos rodean, o más bien de las que captan las cámaras digitales, hay cientos de algoritmos que mejoran el contraste o el color; que permiten distinguir un billete falso entre los verdaderos, o que captan cuando un auto se pasa de velocidad en la rambla por más que por allí circulen miles al día.

En el laboratorio de París de este matemático, uno de los más sobresalientes de estos tiempos y a quien no le quedaría grande un Nobel si hubiese uno para su disciplina, se habla español. O mejor dicho, uruguayo. Las ensaladas se condimentan con aceite de oliva de Maldonado, las tostadas se acompañan con dulce de leche y se sigue más la trayectoria de Edinson Cavani que la del resto del PSG.

Un tercio de los alumnos de posgrado que tiene Morel (64), en la École Normale Supérieure de Cachan, salieron de la Universidad de la República. Ese vínculo, sumado a que formuló algunos de los algoritmos que están detrás del procesamiento de imágenes, le valieron a este científico francés el doctor honoris causa de la UdelaR; el número 89 que entrega esta institución desde 1936.

Aunque la "excusa" era la premiación, Morel pasó más de dos semanas en Montevideo trabajando con sus colegas del Instituto de Ingeniería Eléctrica de la UdelaR. El equipo está avanzando en la idea de generar avisos cuando una imagen sale de la norma.

Mejor, un ejemplo. La cámara de seguridad está encendida en el local toda la noche. La mayor parte del tiempo no sucede nada, no hay movimientos extraños. De pronto, un hombre entra a robar y aparece en el cuadro de la filmación. Al día siguiente, el dueño del negocio quiere ver las imágenes del hurto. Pero revisar las más de ocho horas de filmación no parece lo más acertado. Y es ahí cuando ingresa el ingenio de quienes trabajan con Morel.

"Mediante fórmulas matemáticas podemos generar alarmas para que cuando cambia una imagen porque sucedió algo extraño como ese robo, inmediatamente se dispare un aviso". Esto, cuenta el científico, "ya se aplica en el metro de París". Las cámaras suelen detectar si alguien dejó un bolso tirado en la estación, no se mueve y es viable que contenga un explosivo.

—En el procesamiento de imágenes siempre ha estado el liderazgo de la industria armamentista o las multinacionales del tipo de Google. ¿Qué rol juega la universidad pública?

—Las agencias espaciales han comenzado con este tema, sobre todo por las imágenes satelitales hace 40 años. Muchos de nosotros, yo incluido, hemos comenzado trabajando para la policía. En mi caso tuve que colaborar con la policía de Los Ángeles para analizar la escena o mejorar la calidad de un video a través de la matemática. Pero, en realidad, hoy lo importante es detectar y analizar para un sinfín de industrias, incluso para la medicina. Por tanto, el campo es enorme y las universidades tienen tierra fértil.

—¿Las imágenes serán nuestra huella digital del mañana?

—Hoy es viable identificar el iris del ojo y que eso, por ejemplo, permita abrir la cuenta del banco. Pero también es fácil de replicar la imagen del iris y cometer una estafa. Los bancarios con los que he conversado son reacios a salir de la lógica de los códigos secretos o los PIN. Lo que sí cada vez es más viable es que la policía identifique las imágenes del rostro en lugar de la huella. El gran problema con la cara es que cambia mucho; por lo tanto es más para complemento que como identificación sistemática.

—¿Es esperable que la tecnología esté incorporada al cuerpo humano?

—Es como los lentes que permiten procesar las imágenes en el momento. Muchos ejércitos usan gafas para ver en la oscuridad o en un terreno complejo. Por ahora nadie usaría eso en el día a día, pero a lo mejor sí suceda en un futuro.

—¿No hay reparos éticos? ¿No es un problema para la privacidad?

—En una democracia el pueblo decide lo que prohíbe y lo que autoriza. El Corán prohíbe la reproducción de imágenes y en el islam se han replanteado si pueden, o no, mirar televisión. Y al final se quedaron con la tele (risas).

—¿Qué, como humanidad, no hemos logrado ver?

—Cada vez se va logrando mejorar el alcance; sucede en la Astronomía por aquello que está muy lejos, sucede en la Biología por aquello que es muy pequeño. Pero el desafío para el procesamiento de imágenes es cómo analizar automáticamente una cantidad enorme de imágenes. Un biólogo en su laboratorio puede obtener miles de imágenes, por ejemplo sobre el virus que ocasiona una enfermedad. Si tuviera que analizar a simple vista cada una, le llevaría mucho tiempo y el propio cansancio le haría perderse de lo importante. Esa tarea la tendrá que sustituir el procesamiento automático. Incluso en una imagen de miles y miles de pixeles, un humano no vería nada si no la procesa automáticamente.

—¿Los algoritmos son más efectivos que una persona?

—Hay elementos que para una computadora son muy elementales. Pero en aquellas cuestiones en las que hay que leer entrelineado o comprender el contexto, el humano es insustituible. Las computadoras son máquinas muy tontas a las que, en el fondo, hay que decirles todo. Le voy a dar un ejemplo: las compañías de seguro necesitan las imágenes para analizar si la fisura en una pared reviste gravedad o no. El problema es que tienen tantas imágenes para analizar que no cuentan con los profesionales suficientes para ir casa por casa. Una máquina, si uno le establece criterios, sí puede hacer ese trabajo, porque no exige demasiada capacidad crítica.

—¿La automatización va a desplazar el trabajo humano?

—Cuando yo era chico, en el metro de París había un señor cuyo único trabajo era cortar el boleto. En este sentido, es bueno que ese tipo de tareas las haya sustituido la máquina. Es bueno que la máquina sustituya tareas, es parte de la evolución, de ser cada vez más humanos.

—¿La matemática también irá evolucionando?

—Todo en la ciencia va cambiando, incluso la matemática. Hay modelos que yo estudié y se dieron por perdidos. Hoy esos modelos se vuelven a usar. Surgen nuevos. Hoy el trabajo científico, como todo trabajo, está bajo mucha presión. El domingo, aunque sea mi día libre, recibo trabajo de los chinos o israelíes que tienen ese día laborable. Todo cambia.