El profesor investigador del Departamento de Mecánica de Medios Continuos y Teoría de Estructuras de la Universidad de Sevilla, José Reinoso, Premio Juan Carlos Simó 2019 al mejor Investigador Joven, ha destacado hoy la importancia de las matemáticas predictivas a la hora de completar el trabajo de la ingeniería.
En una entrevista con Efe, Reinoso ha explicado las claves del premio que le distingue como el mejor de su campo a sus 37 años, pero además premiando la trayectoria, porque no solo se cuenta el periodo predoctoral, sino la trayectoria posterior, y pone de manifiesto no solo la carrera investigadora, sino todo lo que se hace cuando se acaba la tesis.
El galardón destaca su capacidad en métodos numéricos en Ingeniería, es otorgado de forma anual por la Sociedad Española de Métodos Numéricos en Ingeniería (SEMNI), y supone el primero de estas características que se entrega a una persona que ha desarrollado su tesis al completo en la Universidad de Sevilla.
Un distintivo que permite "que investigadores jóvenes se labren su propio camino, que su trabajo tenga impacto internacional, para establecer nuevas líneas de conocimiento con otras universidades e instituciones", a la vez que pone en el escaparate la importancia de las matemáticas en una carrera y trabajo universitarias que, en principio, parece algo más práctico que teórico.
"Desde el desarrollo de los ordenadores, existe cada vez más algo en desarrollo que es la predicción, que lo vemos en todos los órdenes de la vida, desde simplemente el hecho de la predicción meteorológica, que se hace con modelos matemáticos, y a partir de los años 80 estos métodos productivos se empiezan a incorporar a carreras de ingeniería, como mecánica, civil o naval, entre otros, y se empieza a desarrollar una escuela a medio camino entre las matemáticas y la ingeniería", ha explicado.
Así, se pueden hacer trabajos de investigación más sostenibles y menos costosos, ya que "hay ensayos mecánicos que son caros, difíciles de llevar a cabo, consideraciones que hace que el precio se incremente, pero una buena herramienta predictiva es capaz de someter a estructuras a cargas mucho más completas, de forma que, aunque estamos limitados, la simulación numérica es mucho más completa".
Sobre el premio en sí, señala que "da visibilidad al talento y las capacidades que existen en Andalucía, y a la necesidad de apoyarlos", subrayando que "es la obligación de todos conseguir que las capacidades de tantos no queden en anécdota".
La Universidad de Sevilla, y más concretamente la Escuela Técnica Superior de Ingeniería (ETSI), es un referente nacional Métodos Numéricos en Ingeniería desde 1980, "un logro por el que se debe seguir luchando y fomentando, y como lo acreditan el impacto de las labores de investigación llevadas a cabo en la ETSI, este centro ha sido un espacio de investigación excelente durante todos estos años, y hoy debe ser también un espacio que apueste por los nuevos investigadores", subraya.
Por eso, reivindica "el papel de nuestra labor investigadora, y que es imprescindible desarrollar una estrategia andaluza por la sociedad del conocimiento, que vaya más allá de los deseos y las palabras, con los medios personales y las infraestructuras necesarias, también con medidas de inclusión e igualdad, una sociedad del conocimiento capaz contribuir de forma decisiva a la sociedad del presente y del futuro".
El doctor Reinoso consiguió el doctorado en 2012, y es miembro del Grupo de Elasticidad y Resistencia de Materiales de la Hispalense, además de dirigir dos tesis doctorales con Mención Internacional y con seis adicionales en curso.
Es autor de 52 artículos en revistas internacionales tres monografías, cinco capítulos de libro y más de 80 contribuciones a congresos y conferencias nacionales e internacionales, así como la activa participación en proyectos de investigación.
Sus principales líneas de investigación se centran en el desarrollo de modelos numéricos para el modelados de estructural laminares de material compuesto y modelos de daño interlaminar e intralaminar en materiales compuestos.
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