Alejandra Foggia es Lic. en Física de la FaMAF. Hace un par de años tomó un rumbo distinto respecto a sus compañeras y compañeros y empezó a cursar el Master en High Performance Computing (MHPC) un programa conjunto entre el SISSA y el ICTP en Trieste, Italia. Le consultamos acerca de la relación entre su título de grado y este nuevo campo de estudio.
CCAD: Hola Alejandra. Contanos cual es tu título de grado y que estás haciendo actualmente.
Alejandra Foggia: ¡Hola! Soy Licenciada en Física desde hace un año y medio aproximadamente. Ahora estoy terminando una maestría en High Performance Computing (MHPC). La maestría es «corta» porque dura sólo 12-15 meses (en general los masters suelen ser de 2 años), y los cursos son todos prácticos, uno aprende haciendo, literal.
CCAD: El cambio de tema parece radical. ¿Qué te costó más y que te costó menos para hacer la MHPC con tu formación de base en física?
AF: Sí, es un gran cambio, sobre todo porque, como decía, es todo práctico. Estaba muy acostumbrada a primero leer sobre un tema y tener clases teóricas y después hacer ejercicios. Acá (y creo que en esta área) no es así, los ejercicios son la forma de aprender, leer material bibliográfico es sumamente recomendado pero no es esencial. Esa forma de trabajar me gusta.
Respecto de los temas tratados acá, no tuve grandes dificultades porque en la FaMAF tuve en el último año un muy buen curso de Análisis Numérico (dejé esa materia para casi el final) en el cual aprendimos no solo los algoritmos sino a programar correctamente, particularmente en Fortran, siguiendo las «prácticas del buen programador». Una vez que uno sabe eso para un lenguaje es aplicable a todos. Lo que más me costó de todas las cosas que aprendí fue el concepto de puntero en C, porque en Fortran no es algo que surja naturalmente, mientras que en C es muy normal. Pero estaba casi obligada a programar en C, entonces eventualmente lo empecé a manejar sin problemas. El resto de los temas fueron fáciles de comprender, siento que la formación en física nos da capacidad de abstracción y de extrapolación que permite cambiar de tema de trabajo fácilmente sin grandes complicaciones.
CCAD: No sos la primera física que se especializa en HPC, pero tal vez dentro de FaMAF-UNC la experiencia no sea de lo más común. ¿Qué mensaje le darías a los estudiantes de los últimos años de carreras de ciencias duras respecto a tu experiencia?
AF: Me dí cuenta que más allá de la investigación, hay mucho mucho más en lo que uno puede aplicar la formación en física (en particular, porque es mi rama) y los conocimientos y habilidades relacionados al HPC. Cuando terminé la carrera para mí el siguiente paso era empezar un doctorado, no había otra, pero no es así. La investigación no es para todo el mundo, puede que haya muchas personas que terminan la carrera y no quieran seguir en lo académico, pero que no tienen idea de qué otras cosas se pueden hacer. Es la respuesta que nunca podía dar cuando me preguntaban: ¿Y qué hace un físico cuando se recibe? En mi experiencia, durante la carrera no se habla de estas otras posibilidades entonces uno no sabe ni cómo ni dónde buscar. Mi mensaje en parte es sobre esto, existen infinidad de cosas para hacer a parte de la investigación, lo que sí, para descubrirlas muchas veces uno tiene que pasarse varias horas al frente de la compu visitando páginas de empresas de software/hardware, de universidades (porque muchas veces las universidades tienen acuerdos con empresas y hacen investigaciones aplicadas), de proyectos (como bibliotecas de álgebra lineal, de elementos finitos, graficadores, por decir algunos), etc. No es la única forma de hacerlo pero, según mi experiencia y la de mi entorno, es la más común.
En particular hablando de la investigación, depende de lo que uno haga dentro de su ciencia, pero para mí es muy claro que, si uno no hace algo experimental, e incluso en esos casos puede ser necesario también, saber hacer simulaciones eficientemente es muy muy importante. Los problemas que actualmente son investigados suelen tratar de sistemas complejos, de muchas variables, que requieren de mucha memoria y muchas horas de cómputo para correr, y si uno apunta a esos sistemas los conceptos asociados al HPC son un requerimiento.
Mi modo de verlo (y después del máster lo puedo confirmar) es que las grandes simulaciones, y por grandes me refiero al volumen de datos y al tiempo de ejecución, son claves tanto en la ciencia como en la industria. Por eso, el conocimiento de los conceptos relacionados al HPC es un complemento, una herramienta, de mucho uso y peso para una persona con formación en ciencias duras.
CCAD: ¿Nos contás de que estás planeando a futuro? ¿HPC, física, ambas?
AF: Me gustaría hacer un doctorado en el área de la física, algo así como física con biología, para probar la «experiencia académica», y me gustaría hacerlo en algo donde el HPC sea un componente fuerte de mi trabajo.
CCAD: Muchas gracias Alejandra por tu tiempo
AF: Gracias a ustedes por la entrevista, espero que sirva para visibilizar estas cosas.
Actualización
Poco después de esta entrevista, el 19 de febrero de 2019 en la ceremonia de graduación, Alejandra obtuvo el premio al mejor trabajo final de la MHPC.
¡Felicitaciones!
