José de Jesús Hernández Higuera se convirtió en el primer egresado de la Maestría en Investigación en Ciencia de Datos de la Benemérita Universidad Autónoma de Puebla (BUAP), programa que forma parte de la oferta educativa de la Facultad de Ciencias Físico Matemáticas (FCFM).
El nuevo maestro obtuvo el grado con la tesis “Integración del aprendizaje automático para la búsqueda de estrategias de control epidemiológico”, trabajo desarrollado bajo la dirección del doctor Jorge Velázquez Castro, docente e investigador de la FCFM.
De los videojuegos a la investigación científica
Uno de los aspectos más llamativos de su investigación es que parte de una afición que seguramente resulta familiar para muchos: los videojuegos. Hernández Higuera encontró en las técnicas utilizadas para entrenar bots una inspiración para desarrollar su trabajo en aprendizaje por refuerzo.
Su investigación empleó un algoritmo conocido como Q-learning, una técnica de aprendizaje por refuerzo que permitió explorar estrategias para enfrentar escenarios epidemiológicos mediante simulaciones computacionales.
El proyecto combina dos ramas del aprendizaje automático: el Aprendizaje por Refuerzo (Reinforcement Learning) y el Aprendizaje Profundo (Deep Learning), ambas vinculadas con el campo de la inteligencia artificial.
IA para buscar estrategias contra epidemias
En su investigación, el Aprendizaje por Refuerzo permitió desarrollar una simulación de un ambiente epidemiológico basado en el modelo matemático SIR, con el objetivo de encontrar estrategias de control.
Por su parte, el Aprendizaje Profundo permitió mejorar la eficiencia de los algoritmos mediante el uso de redes neuronales artificiales. De esta manera, la investigación muestra cómo herramientas que muchas veces asociamos con aplicaciones tecnológicas o videojuegos también pueden utilizarse para estudiar problemas relacionados con la salud pública.
Ciencia de datos para enfrentar grandes problemas
Durante su formación en la BUAP, José de Jesús Hernández Higuera adquirió conocimientos y técnicas de ciencia de datos aplicadas a la investigación, además de desarrollar herramientas para trabajar con grandes volúmenes de información en proyectos de diferentes áreas.
Su interés por cursar esta maestría surgió precisamente de observar el potencial de los algoritmos computacionales, particularmente los relacionados con la inteligencia artificial, para contribuir en la búsqueda de soluciones a algunos de los problemas más importantes de la humanidad desde la ciencia.
Su egreso representa además un paso importante para la propia Maestría en Investigación en Ciencia de Datos de la BUAP, al convertirse en el primer grado obtenido dentro de este programa y mostrar una de sus posibilidades de aplicación: utilizar los datos y la inteligencia artificial no solamente para procesar información, sino para generar nuevas estrategias frente a problemas científicos complejos.
Estamos en todas partes. 📍 Ciencia, inteligencia artificial y nuevas ideas desde la BUAP en estamosalaire.com
