1
00:00:08,580 --> 00:00:10,940
Buenos días,
bienvenidos a un nuevo episodio de este.

2
00:00:10,940 --> 00:00:14,360
Somos UPM, el podcast Random
de la Universidad Politécnica de Madrid.

3
00:00:14,360 --> 00:00:15,800
Hoy tenemos con nosotros

4
00:00:15,800 --> 00:00:19,980
a un invitado polivalente que combina
la docencia con la investigación,

5
00:00:19,980 --> 00:00:23,700
con el mundo de la empresa
e incluso saca tiempo para la música.

6
00:00:23,900 --> 00:00:27,180
Ha sido elegido en varias ocasiones
y de eso también le vamos a preguntar

7
00:00:27,380 --> 00:00:31,080
como el mejor profesor de su escuela,
de la Escuela de Industriales de aquí

8
00:00:31,080 --> 00:00:32,660
de la Universidad Politécnica de Madrid.

9
00:00:32,660 --> 00:00:35,280
Es un placer tener con nosotros
hoy a Pablo Garrido.

10
00:00:35,280 --> 00:00:37,260
Bienvenido Pablo,
Es un placer tenerte por aquí.

11
00:00:37,260 --> 00:00:38,240
Muchas gracias.

12
00:00:38,240 --> 00:00:39,960
Un placer estar aquí con vosotros hoy.

13
00:00:39,960 --> 00:00:41,880
¿Bueno,
pues con esta carta de presentación

14
00:00:41,880 --> 00:00:43,620
por lo primero que te tengo que preguntar,
sin duda

15
00:00:43,620 --> 00:00:46,700
es por ese premio que has recibido,
además en varias ocasiones consecutivas

16
00:00:46,980 --> 00:00:51,360
como mejor profesor de tu escuela, Cómo
se vive eso que te cuentan los alumnos?

17
00:00:51,360 --> 00:00:53,960
¿Cómo? ¿Cómo te lo esperabas?
¿No te lo esperabas?

18
00:00:53,960 --> 00:00:58,300
Realmente uno no se espera un premio
y para mí es muy especial,

19
00:00:58,320 --> 00:01:03,320
pero no por el hecho del reconocimiento
y que el resto lo pueda haber,

20
00:01:03,740 --> 00:01:05,300
sino por el significado que tiene.

21
00:01:05,300 --> 00:01:09,320
¿No el hecho de estar en la docencia
por pura vocación,

22
00:01:09,320 --> 00:01:13,440
como es mi caso, impartiendo una materia
que aunque nadie me crea,

23
00:01:13,440 --> 00:01:16,940
es bonita, útil, sencilla y divertida,

24
00:01:17,660 --> 00:01:23,120
pues hace que si los alumnos reconocen
el trabajo de simplificar esa materia

25
00:01:23,120 --> 00:01:26,800
y hacerles ver esa belleza,
pues yo me sienta muy gratificado, no?

26
00:01:26,820 --> 00:01:31,380
Entonces para mí lo fundamental
es pensar que mi trabajo sirve

27
00:01:31,380 --> 00:01:35,360
y les revierte en algo a los estudiantes
que vienen conmigo a clase.

28
00:01:35,760 --> 00:01:39,260
Además, tú, que no lo hemos especificado,
enseñas matemáticas.

29
00:01:39,260 --> 00:01:40,160
Que es verdad

30
00:01:40,160 --> 00:01:43,580
que ahora que se habla mucho de la falta
de vocaciones tecnológicas, será también

31
00:01:43,580 --> 00:01:46,680
mucho de la falta de buenos profesores
que sepan enseñar las ciencias.

32
00:01:46,920 --> 00:01:50,660
No sé si tú estás un poco
de acuerdo en esta afirmación

33
00:01:50,840 --> 00:01:53,520
que hay que hacer
para llegar a los alumnos. Totalmente.

34
00:01:54,500 --> 00:01:56,000
Yo, por ejemplo, en el colegio

35
00:01:56,000 --> 00:01:59,760
disfrutaba mucho de una buena
clase de literatura, de filosofía

36
00:02:00,200 --> 00:02:03,360
y yo creo que influye mucho
cómo cuentan las cosas y además

37
00:02:04,440 --> 00:02:07,500
no solo tienes que tener conocimientos,
sino que es muy importante

38
00:02:07,500 --> 00:02:11,680
ponerse en la piel de los alumnos
y ver cómo ejemplificar

39
00:02:11,680 --> 00:02:15,120
y cómo estructurar la explicación
de tal manera que les pueda llegar.

40
00:02:15,520 --> 00:02:19,160
Yo tengo muy comprobado
que el mayor de los secretos es,

41
00:02:19,160 --> 00:02:22,880
aparte de contarlo de una manera dinámica
y hacerlo participativo.

42
00:02:23,360 --> 00:02:25,040
Es el hecho de que llegan a entenderlo.

43
00:02:25,040 --> 00:02:28,760
El cómo trabajar tú como profesor
con todos los alumnos

44
00:02:29,240 --> 00:02:31,820
para que en conjunto lleguen
no a aprenderse

45
00:02:31,820 --> 00:02:36,340
las cosas, sino a entenderlas de verdad,
porque ahí descubres que les gusta.

46
00:02:36,360 --> 00:02:36,800
Y es que,

47
00:02:36,800 --> 00:02:40,440
como digo siempre, las matemáticas
es imposible que no te gusten.

48
00:02:40,440 --> 00:02:40,920
Lo que pasa es que

49
00:02:40,920 --> 00:02:44,000
hay que descubrir esa belleza
y trabajar mucho para llegar a entenderla.

50
00:02:44,900 --> 00:02:49,020
No sé si tienes alguna anécdota de clase,
de algún comentario que te hayan hecho

51
00:02:49,020 --> 00:02:50,160
y que te hayas sentido

52
00:02:50,160 --> 00:02:53,580
especialmente satisfecho o que te haya
que te haya llegado de alguna manera.

53
00:02:54,080 --> 00:02:56,640
Bueno, cuando empecé a dar clase,
que fue hace ya bastantes años,

54
00:02:56,640 --> 00:03:00,380
el primer día me preguntó uno
que si era alumno, repetidor o

55
00:03:01,460 --> 00:03:03,660
Y salvo ese comentario,

56
00:03:03,660 --> 00:03:07,180
pues a mí me gusta tener mucha relación
también personal, pues

57
00:03:07,200 --> 00:03:11,060
con todos los alumnos y alumnas que puedes
al final son muchos y no puedes entablar

58
00:03:11,520 --> 00:03:15,980
pues un nivel de conversación
equiparable con todos,

59
00:03:16,520 --> 00:03:20,780
pero me llena mucho también,
no solo que sean un número de matrícula,

60
00:03:20,780 --> 00:03:24,200
sino que son personas
y que puedes hablar con ellos,

61
00:03:24,200 --> 00:03:27,840
tener feedback, recibir ese feedback
de cara a tus clases, de cara

62
00:03:28,160 --> 00:03:31,700
a cómo hacerles más entendible
la asignatura, animarles.

63
00:03:32,000 --> 00:03:35,000
Yo a veces me siento con ellos
como un hermano mayor.

64
00:03:35,540 --> 00:03:39,600
Está claro que soy el profesor
y ahí hay una línea indivisible

65
00:03:39,600 --> 00:03:41,060
entre su trabajo y mi trabajo.

66
00:03:41,060 --> 00:03:45,020
Pero entendiendo el trabajo de ambos,
también se puede dar

67
00:03:45,020 --> 00:03:48,020
ese paso adicional y de hacer ese

68
00:03:48,860 --> 00:03:51,300
ese equipo conjunto como te pueda pasar

69
00:03:51,300 --> 00:03:54,660
en cualquier otro trabajo y que ellos
sientan que te preocupas por ellos.

70
00:03:54,660 --> 00:03:58,440
Yo creo que eso es fundamental y
que les anime, les empujes hacia adelante.

71
00:03:58,440 --> 00:04:00,360
Y oye, ellos tienen que entender

72
00:04:00,360 --> 00:04:03,380
que hay que trabajar, esforzarse
y conseguir unos resultados.

73
00:04:03,840 --> 00:04:05,100
¿Y de hecho siempre me lo dicen, no?

74
00:04:05,100 --> 00:04:09,260
Que luego yo soy muy exigente
con los exámenes, pero es precisamente

75
00:04:09,260 --> 00:04:12,420
por profesionalidad
y porque siento que mi deber es

76
00:04:12,420 --> 00:04:15,780
sacar lo mejor
de todos los que vienen a mis clases.

77
00:04:16,160 --> 00:04:18,260
¿Y para ello
tengo que exigir ese nivel, no?

78
00:04:18,260 --> 00:04:21,420
Claro, no está reñido el entender
el esfuerzo que ellos hacen con el después

79
00:04:21,420 --> 00:04:24,940
exigir o el ser un poco más
cercano, quizá con el después exigirles.

80
00:04:24,940 --> 00:04:27,940
Eso y el hecho de ser cercano
creo que ayuda mucho.

81
00:04:28,260 --> 00:04:30,680
¿Ayuda mucho
porque también sienten como un apoyo, no?

82
00:04:30,680 --> 00:04:34,520
Sobre todo en mi caso,
que doy clase en primero de carrera.

83
00:04:34,520 --> 00:04:36,720
Pues hombre,
llegamos todos a la universidad,

84
00:04:36,720 --> 00:04:39,720
pues como llegué
yo más perdidos que un burro en un garaje

85
00:04:39,800 --> 00:04:43,260
y entonces encontrar a alguien en el
que puedes confiar o contarle un poco

86
00:04:43,260 --> 00:04:47,940
como te va, pues así que me haya pasado,
pues tanto buenas y malas,

87
00:04:47,940 --> 00:04:51,840
malas situaciones para ellos, no el que te
sientan un apoyo y venirte a llorar

88
00:04:51,840 --> 00:04:54,840
porque no han aprobado ninguna,
porque creen que no valen,

89
00:04:55,220 --> 00:04:58,200
que luego descubren
que tienen que confiar en sí mismo,

90
00:04:58,200 --> 00:05:00,800
como luego cuando aprueban todas,
pues vienen y te lo cuentan.

91
00:05:00,800 --> 00:05:04,760
A mí el hecho de que me escriban
o vengan a verme y me digan oye,

92
00:05:04,760 --> 00:05:07,380
pues me va bien, no me va. ¿También
oye, qué me recomiendas?

93
00:05:07,380 --> 00:05:10,380
Que sientan ese apoyo para mí
es lo que no tiene precio.

94
00:05:10,860 --> 00:05:13,920
Combinas además la docencia también
con la investigación y de hecho también

95
00:05:13,920 --> 00:05:15,900
has recibido recientemente
un premio de la Real

96
00:05:15,900 --> 00:05:17,900
Academia de Ingeniería,
el Premio Juan Peñalver,

97
00:05:17,900 --> 00:05:21,120
que se da a investigadores
menores de 40 años

98
00:05:21,360 --> 00:05:23,280
que están haciendo
una contribución importante

99
00:05:23,280 --> 00:05:25,860
o que tienen un impacto importante
en el mundo de la ingeniería.

100
00:05:25,860 --> 00:05:26,820
Tú estás investigando,

101
00:05:26,820 --> 00:05:30,240
si no me equivoco, en aplicar
la inteligencia artificial a la movilidad.

102
00:05:30,620 --> 00:05:32,900
Eso no sé si me puedes contar un poquito
en este sentido.

103
00:05:32,900 --> 00:05:34,800
¿En qué estás trabajando ahora? Sí.

104
00:05:34,800 --> 00:05:38,280
Pues mira, generamos mucha información
en nuestro días,

105
00:05:38,280 --> 00:05:41,180
Todos lo conocemos
y hay una falta de análisis

106
00:05:41,180 --> 00:05:43,640
y estructuración
de la información muy grande.

107
00:05:43,640 --> 00:05:47,280
Entonces ahí la inteligencia artificial
es una herramienta muy potente

108
00:05:47,640 --> 00:05:50,960
para ayudar a estructurar esa información
y a extraer lo que verdaderamente

109
00:05:50,960 --> 00:05:53,340
nos interesa,
lo que se llama inteligencia.

110
00:05:53,340 --> 00:05:56,520
Al final, los servicios de inteligencia
o todo el trabajo

111
00:05:56,520 --> 00:05:59,520
que se hace,
trabaja la información para extraer valor.

112
00:05:59,520 --> 00:06:02,660
Eso es lo fundamental que la
inteligencia artificial nos está ayudando.

113
00:06:03,260 --> 00:06:07,560
En el caso de la movilidad, que además
hice estas investigaciones para completar

114
00:06:07,560 --> 00:06:11,580
mi doctorado, tiene varios ámbitos
de aplicación en los que estoy trabajando.

115
00:06:12,180 --> 00:06:14,640
El primero de ellos
en predecir los movimientos

116
00:06:14,640 --> 00:06:17,780
de las personas por telefonía móvil
y por las antenas.

117
00:06:17,780 --> 00:06:21,560
Sabemos más o menos cómo nos movemos
en las distintas ciudades,

118
00:06:21,900 --> 00:06:23,880
entre provincias y demás.

119
00:06:23,880 --> 00:06:25,640
Entonces lo que hicimos

120
00:06:25,640 --> 00:06:28,800
fueron unos algoritmos
para intentar predecir esos movimientos

121
00:06:29,100 --> 00:06:32,940
de tal manera que conozcamos, por ejemplo,
en una región como pueda ser en España,

122
00:06:33,320 --> 00:06:36,200
cómo se mueven las personas,
porque sí sabemos cómo se mueven.

123
00:06:36,200 --> 00:06:39,200
Esa demanda de transporte, de transporte.

124
00:06:39,200 --> 00:06:42,720
Podemos ofrecer el transporte adecuado
desde el gobierno,

125
00:06:42,720 --> 00:06:44,960
desde las distintas instituciones.

126
00:06:44,960 --> 00:06:48,740
Entonces estamos haciendo
esas predicciones de tal manera

127
00:06:48,740 --> 00:06:52,020
que a ver si podemos ajustar
oferta y demanda de transporte y así

128
00:06:52,400 --> 00:06:55,400
pues no poner el AVE de Córdoba
de los martes

129
00:06:55,460 --> 00:06:58,140
a las 11, que no hace falta,
pero poner en doble

130
00:06:58,140 --> 00:07:01,460
el de las 16:30 de la tarde,
no llegar a intentar ajustar esos niveles.

131
00:07:01,880 --> 00:07:07,020
Eso por un lado y luego como más relevante
que además en Talgo también

132
00:07:07,020 --> 00:07:11,280
estamos trabajando esto en la parte
del mantenimiento predictivo, es decir,

133
00:07:12,000 --> 00:07:16,080
como trabajar con toda la información
y datos que genera el tren por segundo.

134
00:07:16,680 --> 00:07:20,360
Y con todo ello y unos algoritmos
para aprendizaje automático

135
00:07:20,360 --> 00:07:25,400
y nuestro histórico de datos, ser capaces
de hacer un mantenimiento predictivo

136
00:07:25,400 --> 00:07:28,400
de tal manera
que te puedes adelantar a los fallos

137
00:07:28,460 --> 00:07:30,900
e incluso saber
cuánto tiempo le falta al tren

138
00:07:30,900 --> 00:07:34,980
para que un componente crítico que
pueda afectar a fiabilidad o a seguridad,

139
00:07:35,360 --> 00:07:40,340
pues levante la mano y te haga que el tren
tenga una parada de emergencia

140
00:07:40,680 --> 00:07:44,300
o que tenga que limitar la velocidad
y por tanto incurra en penalizaciones.

141
00:07:44,700 --> 00:07:47,340
Entonces toda la parte del
mantenimiento predictivo es donde más

142
00:07:47,340 --> 00:07:51,320
nos estamos enfocando a día de hoy
en la empresa y que yo particularmente

143
00:07:51,500 --> 00:07:52,940
he hecho unas publicaciones

144
00:07:53,960 --> 00:07:55,560
relacionadas con tanto las

145
00:07:55,560 --> 00:07:58,820
aceleraciones como las temperaturas
que monitorizamos en los trenes.

146
00:07:58,920 --> 00:07:59,060
O sea.

147
00:07:59,060 --> 00:08:02,300
Que al final se trata un poco de aplicar
toda esta tecnología, hacer el transporte

148
00:08:02,300 --> 00:08:07,320
un poco más seguro, más adaptado, un poco
así también a la demanda de los.

149
00:08:07,320 --> 00:08:10,320
Usuarios
y también incrementar la fiabilidad.

150
00:08:10,340 --> 00:08:13,920
Yo siempre lo digo, si tienes un sistema
de transportes, por ejemplo de cercanías,

151
00:08:14,300 --> 00:08:17,300
donde tienes que coger tres cercanías
antes por si acaso

152
00:08:17,700 --> 00:08:20,880
el sistema no es fiable, claro,
entonces sí tenemos unos mecanismos

153
00:08:20,880 --> 00:08:21,680
por los cuales más

154
00:08:21,680 --> 00:08:24,920
que la seguridad a la seguridad,
por supuesto, y se da por sentada,

155
00:08:25,320 --> 00:08:28,320
pero sobre todo a nivel de fiabilidad,
el decir

156
00:08:28,380 --> 00:08:31,340
voy a ver si puedo prevenir
cuando tengo un problema en el tren

157
00:08:31,340 --> 00:08:33,260
que me haga tener
una parada de emergencia.

158
00:08:33,260 --> 00:08:35,720
Entonces ser capaces
de adelantarnos al fallo

159
00:08:35,720 --> 00:08:39,800
tal que podamos completar el servicio,
el viaje y ya poder llevarlo a taller.

160
00:08:40,100 --> 00:08:44,280
Eso es fundamental por fiabilidad,
además de reforzar la parte de seguridad.

161
00:08:44,640 --> 00:08:47,520
Y además de todo esto, trabajas también
en empresa, que me imagino

162
00:08:47,520 --> 00:08:50,760
que además es algo que también
los estudiantes valoran.

163
00:08:50,760 --> 00:08:54,560
Y ahora creo que estás trabajando justo en
Talgo en un proyecto bastante especial

164
00:08:54,900 --> 00:08:57,260
que está relacionado,
creo, con una locomotora. Sí,

165
00:08:58,380 --> 00:08:59,360
Actualmente soy

166
00:08:59,360 --> 00:09:03,400
jefe de proyecto de los nuevos trenes
de alta velocidad de Alemania,

167
00:09:03,920 --> 00:09:08,340
entonces estamos muy contentos en Talgo
porque además es el mayor contrato

168
00:09:08,340 --> 00:09:13,020
de toda nuestra historia y además
la primera vez que hacemos una locomotora.

169
00:09:13,020 --> 00:09:16,040
Por eso los de la locomotora de doble
responsabilidad.

170
00:09:16,280 --> 00:09:17,460
¿Doble responsabilidad?

171
00:09:17,460 --> 00:09:20,840
Sí, sí, pero vamos, gracias a Dios
tengo un equipazo,

172
00:09:21,300 --> 00:09:24,300
como digo siempre, al final

173
00:09:24,780 --> 00:09:29,760
entre todos sabemos lo que ninguno sabe
y gracias a que todo el equipo

174
00:09:29,760 --> 00:09:32,760
estamos día a día esforzándote,
trabajando,

175
00:09:33,200 --> 00:09:36,600
vamos cumpliendo hitos
y avanzando en el proyecto.

176
00:09:36,600 --> 00:09:39,600
¿Y cómo se diseña desde cero
una locomotora?

177
00:09:39,780 --> 00:09:42,440
Pues con mucha paciencia, mucho trabajo.

178
00:09:42,440 --> 00:09:43,200
Bueno, pues la verdad es que

179
00:09:43,200 --> 00:09:46,680
es un contrato, un proyecto muy exigente,
muchísimos requisitos.

180
00:09:46,980 --> 00:09:48,860
Además
es la primera vez que hacemos en Talgo

181
00:09:48,860 --> 00:09:52,220
una locomotora a nivel serie como elemento
aislado.

182
00:09:52,640 --> 00:09:56,220
Nosotros hemos hecho cabezas motrices,
que la diferencia es que va integrado

183
00:09:56,220 --> 00:10:00,400
en el propio tren, pues todos conocemos
el pato, el tren de alta velocidad, pues

184
00:10:00,440 --> 00:10:01,800
tiene las cabezas motrices

185
00:10:02,820 --> 00:10:03,960
integrados en el propio

186
00:10:03,960 --> 00:10:06,960
tren, en la locomotora
es un elemento aislado

187
00:10:06,960 --> 00:10:10,680
que puede llevar detrás vagones
de mercancías o de viajeros.

188
00:10:10,680 --> 00:10:13,080
Entonces es un elemento distinto.

189
00:10:13,080 --> 00:10:14,900
Para mí
es una de las mayores motivaciones del

190
00:10:14,900 --> 00:10:18,320
proyecto el desde cero,
diseñar nuestra primera locomotora.

191
00:10:18,800 --> 00:10:22,300
¿Y quizás creéis que no soy objetivo,
pero va a ser la mejor

192
00:10:22,320 --> 00:10:26,360
locomotora que tenga Europa
circulando a 230 kilómetros por hora

193
00:10:26,360 --> 00:10:27,600
en distintos países?

194
00:10:27,600 --> 00:10:28,200
Seguro que sí.

195
00:10:28,200 --> 00:10:30,320
¿Seguro que sí,
porque con el empeño que le echas

196
00:10:30,320 --> 00:10:33,780
seguro que sale
la mejor locomotora del mercado, eh?

197
00:10:33,900 --> 00:10:37,280
Dentro de Talgo, además
eres Project manager de la Cátedra Talgo,

198
00:10:37,280 --> 00:10:41,180
que es una cátedra universidad
empresa es un tipo de colaboración

199
00:10:41,180 --> 00:10:42,420
entre la universidad y la empresa

200
00:10:42,420 --> 00:10:45,080
para tratar de acercar un poco
este mundo a los estudiantes

201
00:10:45,080 --> 00:10:46,920
y ofrecer sinergias conjuntas.

202
00:10:46,920 --> 00:10:49,320
¿Qué ventajas
tienen este tipo de colaboraciones?

203
00:10:49,320 --> 00:10:52,220
¿Tú, que las vives muy de cerca?
Yo creo que son fundamentales

204
00:10:52,220 --> 00:10:55,200
en la universidad
y creo que nos pasaba a todos.

205
00:10:55,200 --> 00:10:58,320
Siempre queremos que la empresa
está muy alejada y viceversa.

206
00:10:59,040 --> 00:11:01,140
Estamos en una sociedad

207
00:11:01,140 --> 00:11:04,740
con unas tecnologías muy cambiantes,
con un escenario muy cambiante.

208
00:11:05,120 --> 00:11:07,320
Ni quiere ni ni que decir tiene.

209
00:11:07,320 --> 00:11:10,220
Como estamos a nivel geopolítico.

210
00:11:10,220 --> 00:11:14,760
Entonces yo creo que es muy importante
estrechar lazos, universidad, empresa

211
00:11:14,760 --> 00:11:18,320
y además seguir ejemplos de otros países
que ya han avanzado en esta materia.

212
00:11:19,460 --> 00:11:20,480
Es fundamental

213
00:11:20,480 --> 00:11:23,880
para que el alumno sienta que las empresas
no están tan lejos,

214
00:11:24,360 --> 00:11:28,560
para que entiendan que están haciendo
las empresas que están demandando

215
00:11:28,560 --> 00:11:32,100
y sobre todo, qué perfiles quieren que
van a tener que hacer el día de mañana.

216
00:11:32,700 --> 00:11:35,360
Y por nuestro lado,
acercarnos a la universidad

217
00:11:35,360 --> 00:11:39,920
para transmitir qué vamos a necesitar
en los próximos años y sobre todo,

218
00:11:39,920 --> 00:11:44,760
contribuir, contribuir a avanzar
en la investigación en las empresas.

219
00:11:44,760 --> 00:11:47,780
No podemos hacer investigación,
nos tenemos que apoyar

220
00:11:47,780 --> 00:11:50,780
en centros de investigación
y en universidades para ir avanzando.

221
00:11:51,120 --> 00:11:52,400
Y en la universidad

222
00:11:52,400 --> 00:11:55,880
tendrán que ponerse encima de la mesa
los problemas que tenemos en las empresas

223
00:11:56,220 --> 00:11:59,540
para que ayuden a avanzar con esa
investigación y vayamos juntos de la mano.

224
00:11:59,900 --> 00:12:02,900
Entonces creo que es fundamental
esta relación

225
00:12:03,140 --> 00:12:06,660
y estamos sacando bastantes proyectos
que pasan,

226
00:12:06,660 --> 00:12:08,480
pues desde el fomentar las STEM,

227
00:12:08,480 --> 00:12:11,480
que creo que es algo muy importante
en nuestros días,

228
00:12:11,540 --> 00:12:15,780
como darnos a conocer
como cátedra, Talgo, Fundación, Talgo

229
00:12:15,780 --> 00:12:19,100
y Talgo dentro de la universidad y así
por fomentar

230
00:12:19,100 --> 00:12:22,140
proyectos, fines de carrera que eso nos
está funcionando muy bien.

231
00:12:22,500 --> 00:12:25,680
Cogemos varios alumnos o alumnas
que estén interesados

232
00:12:25,680 --> 00:12:27,540
en hacer el proyecto fin de carrera

233
00:12:27,540 --> 00:12:31,940
y aunque no tengan tiempo o disponibilidad
para estar todo los días en Talgo.

234
00:12:31,940 --> 00:12:34,980
Pero si buscamos unos temas que igual
no son muy confidenciales

235
00:12:35,280 --> 00:12:38,940
pero que podemos trabajar de la mano
y entonces ventaja para Talgo

236
00:12:38,940 --> 00:12:41,480
porque avanzamos en algo
que nos puede ser de interés

237
00:12:41,480 --> 00:12:44,840
y ventaja para el alumnado
porque trabaja en algo real.

238
00:12:44,840 --> 00:12:45,620
Con una empresa

239
00:12:45,620 --> 00:12:49,400
le podemos formar en algo en específico,
puede venir cuando quiera vernos.

240
00:12:49,440 --> 00:12:53,920
Entonces esa parte de los TFG y TFM
es muy interesante para ellos.

241
00:12:53,960 --> 00:12:55,640
Además
me imagino que será toda una experiencia

242
00:12:55,640 --> 00:12:58,740
porque ya es entrar como en el mundo
laboral, ver un poco lo que van a hacer.

243
00:12:58,940 --> 00:13:03,080
Exactamente es abrirse un poquito
la puerta y ver qué clase de cómo.

244
00:13:03,120 --> 00:13:06,120
Cómo funciona una empresa
aunque sea unas horitas.

245
00:13:06,600 --> 00:13:11,060
Y luego tenemos otras actividades
en las que tratamos de hacer seminarios

246
00:13:11,280 --> 00:13:12,900
y queremos ahora trabajar mucho en la

247
00:13:12,900 --> 00:13:15,900
línea de investigación,
en abrir una línea de investigación

248
00:13:15,960 --> 00:13:16,700
para tomarnos

249
00:13:16,700 --> 00:13:20,600
en serio junto con varios departamentos
de la escuela en algunos temas

250
00:13:20,900 --> 00:13:24,560
como puedan ser el
desgaste de las ruedas o el avance

251
00:13:24,560 --> 00:13:27,060
con el mantenimiento predictivo
o nuevos algoritmos

252
00:13:27,060 --> 00:13:29,460
para optimizar los recursos
que necesitamos.

253
00:13:29,460 --> 00:13:32,460
El mantenimiento de los trenes,
buscar esos nichos

254
00:13:32,600 --> 00:13:35,600
en los cuales la universidad
nos puede aportar y ayudar muchísimo

255
00:13:35,880 --> 00:13:39,080
y nosotros podemos aportar
nuestra experiencia del día a día

256
00:13:39,380 --> 00:13:41,480
y en este caso en el sector ferroviario,

257
00:13:41,480 --> 00:13:45,140
y que ayuden a empujar
estas investigaciones y a liberarlas.

258
00:13:45,500 --> 00:13:48,600
¿Y qué tipo de profesionales va a demandar
el sector en los próximos años?

259
00:13:48,600 --> 00:13:50,180
¿Tú, que lo estás viviendo muy al día?

260
00:13:51,240 --> 00:13:52,920
A Esta pregunta es complicada.

261
00:13:52,920 --> 00:13:55,620
Es complicado, por decir algo abstracto.

262
00:13:55,620 --> 00:13:59,300
Yo, como digo últimamente,
digo alguien que sepa leer, escribir

263
00:13:59,880 --> 00:14:05,680
y razonar bien, ya tiene el 50, el 60
y me atrevo a decir el 80%.

264
00:14:05,700 --> 00:14:06,000
Es verdad.

265
00:14:06,000 --> 00:14:09,060
Que muchos dicen eso en la capacidad
de razonar el pensamiento crítico,

266
00:14:09,140 --> 00:14:10,800
eso es muy comentado, mucho en este.

267
00:14:10,800 --> 00:14:14,940
Muy importante, o sea, el pensamiento
crítico, la capacidad de análisis,

268
00:14:15,260 --> 00:14:17,600
el entender
que tienes un problema muy complejo,

269
00:14:17,600 --> 00:14:21,060
que tienes que discernir
entre diversas alternativas, estudiar las

270
00:14:21,060 --> 00:14:24,060
y analizarlas
para tomar la mejor decisión.

271
00:14:24,300 --> 00:14:27,300
Es fundamental eso como concepto y yo creo

272
00:14:27,740 --> 00:14:31,440
y afortunadamente puedo decir que
en la Universidad Politécnica de Madrid

273
00:14:31,440 --> 00:14:34,320
estoy muy orgulloso,
que es una faceta que consigue

274
00:14:34,320 --> 00:14:37,920
y tenemos que seguir trabajando
en que los alumnos y alumnas

275
00:14:37,940 --> 00:14:40,940
hagan con esa perspectiva
de pensamiento crítico

276
00:14:41,180 --> 00:14:44,540
y luego como perfiles
específicos de desarrollo software.

277
00:14:44,540 --> 00:14:45,600
Por ejemplo.

278
00:14:45,600 --> 00:14:49,140
Hay mucho perfil que a veces el tren,
como digo yo no digo el tren,

279
00:14:49,140 --> 00:14:50,960
pero digo cualquier máquina

280
00:14:50,960 --> 00:14:54,260
es más software que hardware
y nos pasa en nuestros coches,

281
00:14:54,260 --> 00:14:57,420
que ya casi mato por pantalla
un montón de software

282
00:14:57,420 --> 00:15:00,500
y la parte mecánica siempre está,
pero cada vez coge menos peso.

283
00:15:01,020 --> 00:15:04,200
Entonces perfiles de software,
perfiles matemáticos

284
00:15:04,200 --> 00:15:07,220
y de análisis de datos
están siendo muy demandados.

285
00:15:07,740 --> 00:15:09,140
Eso es fundamental.

286
00:15:09,140 --> 00:15:12,720
Y luego en Ingenieros
se sigue necesitando en todos lados

287
00:15:12,720 --> 00:15:15,420
porque tenemos una
formación muy transversal,

288
00:15:15,420 --> 00:15:18,920
con esa capacidad de análisis y bueno,
pues al final

289
00:15:18,920 --> 00:15:22,160
te vas especializando en una rama,
pero el ámbito de la ingeniería

290
00:15:22,520 --> 00:15:26,100
siempre va a ser demandando,
porque seguimos avanzando en la sociedad,

291
00:15:26,480 --> 00:15:28,940
construyendo, diseñando

292
00:15:28,940 --> 00:15:32,060
y como digo siempre, la ingeniería
está para resolver problemas

293
00:15:32,060 --> 00:15:34,920
que tiene la sociedad,
para hacer nuestro día a día más fácil.

294
00:15:34,920 --> 00:15:36,560
Esa es nuestra labor como ingenieros.

295
00:15:36,560 --> 00:15:39,060
Como recuerdas tú tu experiencia aquí.

296
00:15:39,060 --> 00:15:44,460
Bien, pues me descolocó tanto la nota
media, es decir, me me gustó aterrizar.

297
00:15:44,460 --> 00:15:47,480
Había un salto que me ayudó
a ponerme las pilas.

298
00:15:47,480 --> 00:15:50,640
Yo no había estudiado matemáticas
en mi vida y de repente

299
00:15:50,640 --> 00:15:54,620
entendí en primero de carrera que había
que sentarse a estudiar matemáticas,

300
00:15:54,620 --> 00:15:58,080
que no valía solo con lo de clase
y hacer un par de ejercicios.

301
00:15:58,640 --> 00:16:01,500
Entonces bueno,
esa es la anécdota que tengo de primero.

302
00:16:01,500 --> 00:16:04,220
Y por lo demás
recuerdo una época muy bonita,

303
00:16:04,220 --> 00:16:07,280
muy bonita, con sus buenos
y no tan buenos momentos.

304
00:16:07,280 --> 00:16:12,000
Hay que esforzarse y trabajar,
pero es lo mismo que digo en clase

305
00:16:12,000 --> 00:16:15,000
que le digo a todo el alumnado
y digo en Talgo.

306
00:16:15,140 --> 00:16:18,380
Digo sí, cuesta
y a veces sufres y te caes.

307
00:16:18,380 --> 00:16:22,020
Lo importante en la ingeniería
es saber que te vas a levantar

308
00:16:22,160 --> 00:16:24,980
y si te caes a la primera te levantas
y vas a por la segunda.

309
00:16:24,980 --> 00:16:29,700
Y si te vuelves a caer vas a por
la tercera, pero nunca tiréis la toalla.

310
00:16:29,700 --> 00:16:33,180
Es el mensaje que les doy
siempre, tanto en Talgo

311
00:16:33,180 --> 00:16:36,960
como en la universidad,
porque luego se ve todo recompensado.

312
00:16:36,960 --> 00:16:42,200
Y como seres humanos siempre pensamos a
corto plazo y me pasan Talgo.

313
00:16:42,480 --> 00:16:45,840
Hay días que dicen madre mía que cosas
tenemos que hacer o problemas,

314
00:16:46,200 --> 00:16:51,260
pero luego ven la locomotora en el anillo
de pruebas a 200 o ahí como en mi caso

315
00:16:51,660 --> 00:16:55,520
en la propia locomotora dices esto
es una pasada, merece mucho la pena.

316
00:16:55,980 --> 00:16:59,000
Por lo mismo en la ingeniería,
que al final parece que suspendes

317
00:16:59,000 --> 00:17:02,300
una asignatura o varias,
o parece que no avanzas

318
00:17:02,660 --> 00:17:04,840
y tienes que tener esa cabeza
fría de decir

319
00:17:04,840 --> 00:17:07,300
venga, que esto tiene que salir
y va a salir y al final

320
00:17:07,300 --> 00:17:10,940
tienes tu recompensa,
tu título de grado o tu título de máster.

321
00:17:11,220 --> 00:17:15,480
Entonces es lo que recuerdo que aprendí
de las cosas que aprendí en la escuela,

322
00:17:15,620 --> 00:17:19,300
que no siempre sale todo a la primera,
que no hay que frustrarse,

323
00:17:19,300 --> 00:17:22,300
pero que con empeño y esfuerzo
todo acaba saliendo.

324
00:17:22,520 --> 00:17:24,560
Pues con ese mensaje para los estudiantes

325
00:17:24,560 --> 00:17:27,560
vamos a tener que ir terminando
porque se nos está acabando el tiempo.

326
00:17:28,060 --> 00:17:30,500
Sí que te quería preguntar
cómo hacemos con todos los invitados

327
00:17:30,500 --> 00:17:33,620
que vienen en nuestro podcast
por ese nominado o nominada

328
00:17:33,620 --> 00:17:36,580
que quieras que venga,
pues a sentarse a contarnos aquí un poco

329
00:17:36,580 --> 00:17:38,880
su experiencia o su relación
con la universidad.

330
00:17:38,880 --> 00:17:40,260
¿Cuál es tu nominado nominada?

331
00:17:40,260 --> 00:17:44,080
Pues quiero nominar a mi compañero y amigo
Manolo Mendoza,

332
00:17:44,720 --> 00:17:48,680
que también es un profesor
asociado del departamento de Matemáticas

333
00:17:48,800 --> 00:17:51,800
con mucha experiencia,
que trabaja en Iberdrola

334
00:17:51,920 --> 00:17:55,320
y es una persona fantástica en todos los
sentidos.

335
00:17:55,340 --> 00:17:58,760
Muy divertido y seguro que os cuenta
cosas muy interesantes.

336
00:17:58,760 --> 00:18:01,820
Pues con el emplazamiento a Manolo Mendoza
para que venga a sentarse

337
00:18:01,820 --> 00:18:05,540
en nuestro podcast que queda ya anotado,
Nos vamos a despedir.

338
00:18:05,540 --> 00:18:08,420
Muchísimas gracias de verdad
por venir a contarnos un poco.

339
00:18:08,420 --> 00:18:11,480
Pues tu trabajo, tu día a día
en la universidad ha sido una experiencia

340
00:18:11,480 --> 00:18:16,280
súper enriquecedora y a todos vosotros
os esperamos en un nuevo capítulo de este.

341
00:18:16,280 --> 00:18:19,920
Somos UPM, el podcast Random
de la Universidad Politécnica de Madrid.