Cambió la NFL por las matemáticas... y resuelve un problema de hace décadas

En agosto de 2015, John Urschel, jugador entonces de los Baltimore Ravens, sufrió una conmoción cerebral grave, pero continuó jugando. Sin embargo, dos años después, el canadiense optó por abandonar el fútbol americano tras conocer las consecuencias de la encefalopatía traumática crónica (ETC), una enfermedad cerebral degenerativa que afecta a muchos exjugadores de ésta y otras disciplinas, debido a los golpes durante los encuentros. Urschel decidió entonces centrarse en sus estudios de matemáticas en el prestigioso Instituto Tecnológico de Massachusetts (MIT), los que había empezado cuando jugaba en la NFL. Ahora, con un doctorado, imparte clases sobre la materia en las mismas aulas en las que estudió. Pero su nombre trascendió en el mundo académico tras publicar hace unos días un artículo titulado 'Sobre el factor de crecimiento de matrices aleatorias', en el que el canadiense explica cómo ha encontrado la solución a un problema matemático que permanecía sin resolver desde la década de 1990, cuando llegaron los algoritmos. Ese algoritmo, conocido como eliminación gaussiana, había generado soluciones con éxito en millones de aplicaciones prácticas, pero para los matemáticos eso no es suficiente, ya que ellos deben determinar si los métodos o conceptos funcionan en todos los casos posibles. Urschel demostró matemáticamente las condiciones exactas que garantizan esa fiabilidad. “Resulta muy interesante que el algoritmo más importante que tenemos en este campo no lo entendamos del todo”, dijo Urschel al 'Washington Post'. “Me encanta esta pregunta del por qué frente al cómo, y esta idea de comprender qué está sucediendo”.