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Daniel Moreno Boza, profesor titular del Departamento de Ingeniería Térmica y de Fluidos, ha obtenido una de las becas en el área de Ingeniería Industrial para desarrollar su proyecto "Fires and Whirls". Esta investigación parte de una pregunta clave: por qué un fuego aparentemente normal puede transformarse, de pronto, en un fenómeno extremo, errático y peligroso. En concreto, se centra en los denominados fire whirls o remolinos de fuego: pequeños tornados que se forman cuando el calor liberado por la llama aspira aire del entorno y forma una columna giratoria. La propuesta busca construir un marco teórico y numérico que ayude, en el futuro, a mejorar la predicción de escenarios de riesgo en incendios severos.  “El proyecto pretende identificar qué modos de inestabilidad dominan la dinámica de la llama, cómo compiten entre sí cuando aparece circulación en el entorno, y qué zonas del flujo son más sensibles a pequeñas perturbaciones externas”, apunta el investigador. 

En el área de Matemáticas, Estadística y Ciencia de Datos, Vanesa Guerrero Lozano, profesora titular del Departamento de Estadística, ha sido galardonada por la investigación titulada "Predictive and prescriptive analytics for complex data: Cost-sensitive data acquisition with applications in oenology", que busca optimizar las decisiones basadas en datos complejos. En sectores como la industria o la agricultura los datos para la toma de decisiones se recopilan de diferentes fuentes y lugares. Aunque estos datos suelen estar relacionados entre sí, los métodos actuales los analizan por separado, dando lugar a resultados menos fiables. El objetivo del proyecto es desarrollar herramientas estadísticas y de aprendizaje automático que unifiquen toda esa información para obtener resultados más eficientes y útiles. “En la práctica, algunos datos son fáciles y baratos de obtener, mientras que otros requieren, por ejemplo, análisis invasivos o equipos especializados. El objetivo es poder decidir qué información conviene recopilar en cada caso para obtener los mejores resultados posibles [...] y aprovechar la información disponible de forma más eficiente, teniendo en cuenta las relaciones entre los distintos datos y las limitaciones prácticas a la hora de recogerlos.”, explica la investigadora. 

Por su parte, Alicia García-Sierra, profesora ayudante doctora en el Departamento de Ciencias Sociales, ha obtenido una beca en el área de Economía y Ciencias Sociales (subárea Sociología) con su proyecto "La brecha entre talento y habilidades: un nuevo marco empírico para analizar la desigualdad de oportunidades en España". Su propuesta plantea repensar la meritocracia y separar el talento inicial (el potencial latente con el que se nace) de las habilidades que finalmente se desarrollan. “El objetivo es responder en qué medida la brecha entre el talento y los logros en la vida adulta está condicionada por el origen socioeconómico [...] Queremos usar estas herramientas para aislar el peso de los factores sociales y demostrar cómo la estructura de oportunidades de nuestro país condiciona, frena o potencia el talento de las personas. Es un puente necesario entre la biología y la sociología para entender mejor la justicia social”, señala la profesora. Para ello, el estudio analizará indicadores de la primera infancia y bases de datos con información genética, lo que permitirá aislar el peso del entorno social y medir la brecha existente entre el potencial inicial y los logros alcanzados en la edad adulta. 

El programa de becas Leonardo ofrece flexibilidad en el modelado, ejecución y presentación de los resultados, con un margen de desarrollo de entre 12 y 18 meses y una financiación máxima de 50.000 euros. Desde 2014, las Becas Leonardo constituyen una apuesta estratégica de la Fundación BBVA para apoyar el conocimiento de excelencia en todas sus formas, tanto científicas como creativas.