Un gusto por los videojuegos terminó conectado con un problema científico de gran escala. José de Jesús Hernández Higuera, primer egresado de la Maestría en Investigación en Ciencia de Datos de la BUAP, utilizó herramientas de Inteligencia Artificial (IA) para desarrollar simulaciones orientadas a la búsqueda de estrategias de control epidemiológico.

El trabajo combina técnicas que también se emplean para entrenar agentes computacionales capaces de aprender mediante prueba y error. Hernández Higuera trasladó esa lógica a un ambiente epidemiológico simulado, donde los algoritmos analizan diferentes acciones y sus resultados.

Con su obtención de grado, el universitario se convirtió en el primer egresado de este posgrado de la Facultad de Ciencias Físico Matemáticas (FCFM), una oferta académica creada para formar especialistas capaces de aplicar matemáticas, estadística y herramientas computacionales a problemas científicos y tecnológicos.

IA para buscar estrategias frente a epidemias

La tesis lleva por nombre “Integración del aprendizaje automático para la búsqueda de estrategias de control epidemiológico” y fue desarrollada bajo la dirección del doctor Jorge Velázquez Castro, docente e investigador de la FCFM.

El proyecto utiliza dos ramas del Machine Learning: Aprendizaje por Refuerzo (Reinforcement Learning) y Aprendizaje Profundo (Deep Learning).

El primero permitió construir un ambiente epidemiológico basado en un modelo matemático SIR, que representa la evolución de una enfermedad dividiendo a la población, de manera simplificada, en personas susceptibles, infectadas y recuperadas.

Dentro de esa simulación, el algoritmo puede evaluar diferentes decisiones y aprender cuáles producen mejores resultados frente al comportamiento modelado de una epidemia.

El Deep Learning, en cambio, fue utilizado para mejorar la eficiencia de los algoritmos mediante redes neuronales artificiales, tecnología capaz de procesar relaciones complejas dentro de grandes conjuntos de información.

Los videojuegos llevaron al Q-learning

Uno de los componentes más particulares de la investigación surgió de la afición de Hernández Higuera por los videojuegos.

El universitario encontró similitudes entre el entrenamiento de bots y los problemas que quería resolver mediante aprendizaje por refuerzo. A partir de esa relación incorporó Q-learning, un algoritmo mediante el cual un agente aprende qué decisiones le ofrecen mejores resultados al interactuar repetidamente con un entorno.

En un videojuego, esa lógica puede servir para que un personaje controlado por computadora aprenda a reaccionar ante distintos escenarios. En la investigación de la BUAP, el entorno cambia: el agente trabaja dentro de una simulación epidemiológica y explora estrategias de control.

Así, una herramienta asociada con el entrenamiento de bots se convirtió en parte de un proyecto que vincula IA, matemáticas, ciencia de datos y epidemiología.

Ciencia de datos para enfrentar problemas complejos

Durante la maestría, Hernández Higuera desarrolló técnicas para trabajar con grandes volúmenes de datos, construir herramientas computacionales y utilizar métodos de ciencia de datos dentro de proyectos de investigación.

Su interés por el posgrado surgió precisamente al observar que los algoritmos de Inteligencia Artificial pueden aplicarse a problemas científicos relevantes para las personas, un punto que terminó definiendo el tema de su tesis.

La Maestría en Investigación en Ciencia de Datos exige formación en áreas como probabilidad, estadística, cálculo, álgebra lineal y programación, además de habilidades de razonamiento cuantitativo y resolución de problemas interdisciplinarios.

Primer resultado de un posgrado joven de la BUAP

El Consejo Universitario aprobó la creación de la Maestría en Investigación en Ciencia de Datos en noviembre de 2023 como parte de una nueva oferta de posgrado de la universidad. Su objetivo académico contempla la formación de recursos humanos capaces de resolver problemas de ciencia, ingeniería y actuaría mediante matemáticas, estadística y herramientas computacionales.

La FCFM incorporó posteriormente el programa a su oferta académica y mantiene actualmente la formación especializada en esta disciplina. La propia facultad cuenta además con una ruta de estudios de Doctorado en Investigación en Ciencia de Datos, enfocada en modelos estadísticos, aprendizaje automático, análisis de información y solución de problemas reales mediante herramientas computacionales.

El grado obtenido por José de Jesús Hernández Higuera marca así el primer egreso de la maestría, con una investigación que conecta una experiencia cotidiana como los videojuegos con algoritmos de aprendizaje capaces de explorar problemas científicos mediante simulación.

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