Pablo Goloboff recibió un Konex de Platino

Un representante de la ciencia y la tecnología en el Noroeste Argentino recibió recientemente un Konex de Platino por sus importantes contribuciones al campo de las Ciencias de la Información y de la Inteligencia Artificial. La mención es para el investigador superior del CONICET NOA Sur en la Unidad Ejecutora Lillo (UEL, CONICET –Fundación Miguel Lillo), Pablo Goloboff, que se suma a la nómina de premiados que integran científicos y científicas del país, especialistas en diferentes ramas del conocimiento.

En este sentido, la Fundación Konex y el Gran Jurado que la conforma seleccionaron en cada uno de los quintetos de las 21 disciplinas relacionadas con la ciencia y la tecnología (Aquí todos los premiados y todas las premiadas) a la personalidad que ostenta la trayectoria más significativa de la última década (2013-2022). Y como se señaló anteriormente, el investigador de la UEL fue elegido como principal en la categoría mencionada.

Goloboff destaca este tipo de distinciones, porque considera que son un reconocimiento para los apasionados que, desde el primer día que se iniciaron en la investigación científica –como en el caso del especialista, hace más de treinta años-, continúan “enganchados” con su trabajo y con incursionar en nuevos proyectos. “Siempre hay nuevos temas e investigaciones que se pueden seguir mejorando”, afirma. De hecho, el biólogo y taxónomo –sus profesiones de base- dedicó el primer semestre del año a analizar –y paliar- uno de los problemas con los que cuenta el análisis filogenético; relacionado con que todos los métodos que existen requieren que los caracteres sean independientes. Es decir, que no tengan correlación unos con otros, lo cual claramente –explica- no siempre se cumple en la realidad.

Pero para entender mejor el trabajo del investigador, es importante aclarar que hace ya algunas décadas que direcciona sus estudios al ámbito de la bioinformática, en la que consiguió -entre otros importantes avances y hallazgos- desarrollar métodos y programas computacionales cuantitativos, precisamente, de análisis filogenético, que sirven para establecer las relaciones evolutivas que los seres vivos tienen entre sí, y que utilizan académicos y especialistas de diversas disciplinas en todo el mundo.

Más sobre el trabajo del científico que recibió la distinción

A uno de los más conocidos programas computacionales lo comenzó a desarrollar en 1998, y es conocido como TNT (Tree analysis using New Technology): un sistema capaz de establecer con inmensa agilidad y eficiencia relaciones evolutivas entre seres vivos, pero también entre objetos inanimados como planetas, y hasta entre cuestiones abstractas, como las lenguas. La primera versión se empezó a distribuir en 2003, y ya aparece en más de 9 mil citas en trabajos académicos que reconstruyen relaciones filogenéticas. Desde entonces, el experto trabaja en perfeccionar este programa, que además le sirve como plataforma para poner a prueba nuevos métodos e ideas para resolver problemas de análisis filogenético todavía no contemplados.

Algo a destacar de TNT es que encuentra disponible online para su descarga gratuita, y que su última actualización se realizó hace muy poco, a principios de abril de este año. “Este software permite evaluar muchos árboles muy rápidamente -a razón de cientos de millones de árboles por segundo-, de manera de quedarse finalmente con el que mejor se ajuste a los datos”, explica Goloboff, y agrega: “Los análisis filogenéticos requieren de cálculos cada vez más complicados a medida que se estudian matrices más grandes, ya que la cantidad de árboles que hay que examinar en una búsqueda aumenta de manera explosiva con el número de especies que se necesita incluir en el árbol. TNT puede hacer análisis en base a datos moleculares, morfológicos o una mezcla de ellos”. En definitiva, lo que hace TNT, disponiendo de los datos necesarios, es buscar árboles que permitan explicar las similitudes entre los seres vivos en términos de compartir una ancestralidad común, mediante un árbol que ilustre los vínculos evolutivos del modo más sencillo posible.