Espero servir de inspiración a otras mujeres para que se involucren en disciplinas STEM.
Babel Raïssa Guemdjo Kamdem es docente e investigadora en la Escuela Avanzada de Ciencias Económicas y Comerciales de la Universidad de Duala (Camerún) desde 2021. En mayo de 2025 se incorporó al grupo DataLab del ICMAT, liderado por David Ríos (ICMAT-CSIC), gracias al programa de cooperación científica Science by Women, de la Fundación Mujeres por África, que este año celebra 10 ediciones. Guemdjo trabajará en el Instituto hasta el próximo mes de octubre en un proyecto sobre análisis de datos, aprendizaje automático (machine learning) y series temporales.
Laura M. Iraola (LMI) ¿Cómo está siendo la experiencia hasta ahora en el ICMAT?
Babel Raïssa Guemdjo Kamdem (BRGK) De momento, ha sido muy fácil porque David Ríos y su equipo, el grupo DataLab, me han acogido muy bien. Estoy un entorno muy estimulante intelectualmente, estoy segura de que mi proyecto se verá enriquecido por una gran variedad de perspectivas gracias al carácter internacional y multidisciplinar del ICMAT.
(LMI) ¿En qué área se engloba su trabajo?
(BRGK) Mi área de investigación es el análisis de datos, el aprendizaje automático (machine learning) y las series temporales. El aprendizaje automático es una rama de la inteligencia artificial que permite resolver problemas a partir de datos. Entre los que actualmente se plantean, están el reconocimiento de imágenes –cómo puede una inteligencia artificial reconocer, por ejemplo, a un gato en una foto–, la comprensión del lenguaje humano –uno de sus usos es entrenar asistentes de voz–, predicciones y recomendaciones al usuario –publicidad dirigida o recomendaciones de películas–, detección de anomalías –para prevenir fraudes como los bancarios– o la conducción autónoma –identificación de carreteras, señales de tráfico, peatones…–, entre otros.
(LMI) ¿Qué tipo de problemas está abordando, en colaboración con en el grupo DataLab del ICMAT, liderado por David Ríos?
(BRGK) Nuestro proyecto se centra en combinar la clasificación adversaria y la transformación Kernel Null Foley-Sammon (KNFST) para entrenar a los sistemas de aprendizaje automático a detectar objetos desconocidos. Por ejemplo, si un sistema de reconocimiento facial está preparado para reconocer a individuos concretos, cuando aparezca uno nuevo, según la clasificación tradicional, podría asignarlo en una categoría establecida de manera incorrecta. Con nuestro nuevo enfoque, sin embargo, sería detectado como un perfil desconocido.
(LMI) ¿Qué herramientas matemáticas emplean para enfrentar estos problemas?
(BRGK) Las herramientas que utilizamos son variadas y dependen del tipo de problema, del enfoque adoptado y de los datos disponibles. Por un lado, para el análisis exploratorio de datos, empleamos la estadística y modelos probabilísticos. Por otro lado, del álgebra lineal también utilizamos la manipulación de matrices y vectores y transformaciones lineales.
Por último, empleamos las técnicas específicas del aprendizaje automático, como métodos de conjuntos, reducción de dimensión y métodos bayesianos.
(LMI) ¿Qué es lo que más le gusta de su campo de investigación?
(BRGK) Me fascina el poder predictivo de la estadística porque permite situarnos en el futuro con una base sólida. La estadística transforma conjuntos de datos brutos en información comprensible y útil, permite detectar tendencias, correlaciones y patrones invisibles a simple vista. Por ejemplo, comprender cómo evoluciona el comportamiento humano, analizar el impacto del cambio climático o seguir las tendencias económicas es posible gracias a la estadística.
(LMI) ¿Cuándo y cómo se empezó a interesar por las matemáticas?
(BRGK) Mi interés por las matemáticas se despertó al terminar el bachillerato científico. Por eso, decidí matricularme en la Facultad de Ciencias de la Universidad de Duala (Camerún) y elegir la rama de Matemáticas y Economía, dentro del Departamento de Matemáticas.
(LMI) ¿Por qué solicitó la beca del programa Science by Women de la Fundación Mujeres por África?
(BRGK) Porque la misión del programa de apoyar a las mujeres científicas y promover su liderazgo en las disciplinas STEM me resulta muy inspirador, ya que está alineada con mis propios valores y objetivos.
(LMI) ¿De qué forma cree que va influir en su carrera esta estancia en el ICMAT?
(BRGK) La excelencia académica y la interdisciplinariedad del ICMAT creo que proporcionan un entorno único para que pueda profundizar en mi investigación y desarrollar soluciones innovadoras y de impacto global. Esta estancia también me va a permitir reforzar mis competencias, enriquecer mi red científica internacional y contribuir al desarrollo de la ciencia en mi comunidad. Espero servir de inspiración a otras mujeres para que se involucren en disciplinas STEM.
También me gustaría tender puentes entre el ICMAT y las instituciones científicas de mi región de Camerún, Litoral, y que se pongan en marcha proyectos de investigación conjuntos.
(LMI) Además de su trabajo, ¿qué otra actividad le gusta realizar en Madrid?
(BRGK) Madrid ofrece una experiencia completa que combina historia, cultura, naturaleza y gastronomía. Estoy disfrutando de la ciudad, enriqueciendo mis conocimientos, descubriendo sus sabores y relajándome en lugares emblemáticos. Estas experiencias me parecen una excelente forma de equilibrar la vida laboral y personal mientras que estoy aquí.
Nota 1 (del ICMAT)
10 ediciones de Science by Women, de la Fundación Mujeres por África
Guemdjo es la novena científica africana que realiza su estancia en el ICMAT, dentro de Science by Women, de la Fundación Mujeres por África, que este año celebra 10 ediciones. “Como institución pública, tenemos el deber de contribuir activamente al desarrollo de las carreras científicas de personas que provienen de entornos menos favorecidos o pertenecen a colectivos tradicionalmente infrarrepresentados en la ciencia”, comentaba Javier Aramayona, director del ICMAT, en el acto de celebración del décimo aniversario del programa.
Nota 2
Este artículo es una colaboración del Instituto de Ciencias Matemáticas (ICMAT) con Mujeres con ciencia.
El artículo Babel Raïssa Guemdjo Kamdem: “Espero servir de inspiración a otras mujeres para que se involucren en disciplinas STEM” ha aparecido en las Noticias del ICMAT el 24 de septiembre de 2025.
Sobre la autora
Laura M. Iraola es doble graduada en Periodismo y Comunicación Audiovisual por la Universidad Carlos III de Madrid y Máster en Periodismo Cultural y Nuevas Tendencias por la Universidad Rey Juan Carlos de Madrid. Es miembro de la oficina de comunicación y divulgación del Instituto de Ciencias Matemáticas (CSIC-UAM-UC3M-UCM).