La afición por los videojuegos llevó a José de Jesús Hernández Higuera a explorar una herramienta que hoy utiliza con fines científicos: la inteligencia artificial. Su investigación busca identificar estrategias para el control de epidemias mediante algoritmos de aprendizaje automático.
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 perteneciente a la Facultad de Ciencias Físico Matemáticas (FCFM).
Para obtener el grado presentó la tesis “Integración del aprendizaje automático para la búsqueda de estrategias de control epidemiológico”, trabajo que realizó bajo la dirección del doctor Jorge Velázquez Castro, docente e investigador de la FCFM.
La propuesta parte de una pregunta central: cómo aprovechar las herramientas computacionales para analizar escenarios epidemiológicos y encontrar posibles medidas de control. Para ello, el investigador recurrió al aprendizaje automático, una rama de la inteligencia artificial que permite a los sistemas aprender a partir de datos y experiencias.
Su investigación combinó dos técnicas: aprendizaje por refuerzo (Reinforcement Learning) y aprendizaje profundo (Deep Learning).
Mediante el aprendizaje por refuerzo, Hernández Higuera desarrolló una simulación de un ambiente epidemiológico basado en el modelo matemático SIR, que permite representar la dinámica de una enfermedad considerando a las personas susceptibles, infectadas y recuperadas.
Dentro de este escenario virtual, el algoritmo puede experimentar con diferentes acciones para identificar aquellas que ofrecen mejores resultados en el control de la propagación de una enfermedad.
En este proceso tuvo un papel importante el Q-learning, un algoritmo de aprendizaje por refuerzo que permite al sistema aprender cuáles decisiones son más convenientes a partir de las consecuencias obtenidas. La idea guarda cierta similitud con el entrenamiento de los bots utilizados en los videojuegos, ámbito que despertó el interés del investigador.
“Entrenar” a una máquina para tomar decisiones en un entorno virtual puede parecer lejano a la epidemiología; sin embargo, el principio puede trasladarse a otros escenarios. En este caso, las acciones y resultados se relacionan con un modelo epidemiológico que permite estudiar posibles estrategias de control.
Por otra parte, el aprendizaje profundo fue utilizado para mejorar la eficiencia de los algoritmos mediante redes neuronales artificiales, herramientas capaces de procesar grandes cantidades de información y reconocer patrones complejos.
La combinación de estas técnicas permitió abordar el problema desde la perspectiva de la ciencia de datos, disciplina que en los últimos años ha adquirido mayor relevancia debido a la cantidad de información que generan las investigaciones científicas.
Durante su formación en la Maestría en Investigación en Ciencia de Datos, Hernández Higuera adquirió conocimientos para aplicar técnicas computacionales a problemas de investigación, además de desarrollar herramientas destinadas al manejo y análisis de grandes volúmenes de datos.
Para el investigador, uno de los principales atractivos de esta área es precisamente la posibilidad de utilizar algoritmos computacionales para estudiar problemas que tienen impacto en la sociedad.
Su interés por ingresar al posgrado nació de observar cómo la inteligencia artificial puede trascender campos como el entretenimiento y convertirse en una herramienta para la investigación científica.
El resultado de su trabajo representa también uno de los primeros pasos de una nueva generación de especialistas formados en la BUAP para trabajar en la intersección entre las matemáticas, la computación y la ciencia de datos.
Así, una tecnología asociada frecuentemente con videojuegos, aplicaciones y sistemas digitales encuentra en la investigación epidemiológica un nuevo campo de aplicación. Desde un entorno simulado, los algoritmos pueden aprender a tomar decisiones y ayudar a los investigadores a explorar alternativas frente a problemas complejos.
Con su tesis, José de Jesús Hernández Higuera no sólo obtuvo el grado de maestro, sino que abrió el camino como primer egresado de este programa de posgrado de la BUAP, mostrando el potencial de la inteligencia artificial y la ciencia de datos para generar nuevas herramientas al servicio de la investigación.
