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Alumnos premiados en el Congreso Mexicano de Inteligencia Artificial

 

Por Diego Armando Cuautle/@dcuautle

Con el trabajo “Un videojuego educativo basado en la optimización con colonia de hormigas”, alumnos de la Benemérita Universidad Autónoma de Puebla (BUAP) obtuvieron el tercer lugar en el 8vo. Congreso Mexicano de Inteligencia Artificial que se llevó a cabo en las instalaciones del Instituto Nacional de Astrofísica, Óptica y Electrónica (INAOE).

Abraham Sánchez, Martín García, Miguel Angel Jara y José Estrada realizaron una investigación que adapta el algoritmo de la colonia de hormigas que se basa en su comportamiento natural para buscar una solución a los problemas que requieren adaptabilidad y trabajo cooperativo.

Sus características más importantes son la optimización de los cálculos para mejorar la fluidez del videojuego y una arquitectura que permite al videojuego servir como educador para los usuarios interesados en conocer los aspectos generales de esta metaheurística.

En entrevista, Alicia Morales, investigadora del INAOE comentó que con la participación en el congreso, los chicos conocen el trabajo que otros hacen y a partir de ello tienen una interacción e interés para continuar su formación académica en ciencias computacionales, particularmente en inteligencia artificial. Además, se promueve un intercambio de experiencias y que establezcan vínculos”.

Destacó que el primero lugar fue “Modelo de comportamiento de una turbina eólica”, de Uriel A. García, Pablo H. Ibargüengoitia, Alberto Reyes y Mónica Borunda, del Instituto de Investigaciones Eléctricas (IIE), en el que presentan cómo el mecanismo de las redes bayesianas puede ser utilizado para aprender un modelo probabilista del comportamiento. A través de este trabajo se describe el comportamiento de una turbina eólica y los experimentos preliminares para identificar desviaciones al comportamiento normal.

Mientras que el artículo “Acoplamiento molecular basado en ligando por complejidad LMC”, de Mauricio Martínez y Miguel González Mendoza, del Instituto Tecnológico y de Estudios Superiores de Monterrey (ITESM) que obtuvo el segundo lugar, propone la utilización del concepto de complejidad LMC como medida de relevancia para identificar moléculas que por comparación con compuestos activos puedan ser propuestas como candidatos a medicamentos.

Para ello diseñaron un algoritmo de medición de similitud por complejidad de LMC, cuyos resultados muestran que la aplicación de este concepto sobre los compuestos activos es más informativa que la búsqueda individual de los mejores candidatos a medicamentos.

Sobre el congreso, la investigadora comentó que la importancia radica en la interrelación que tienen estudiantes de licenciatura y posgrado, así como académicos de la región, con el propósito de que presenten sus trabajos, conozcan el que realizan otros y tejan redes de colaboración.

Explicó que la inteligencia artificial es la ciencia que busca hacer que los sistemas computacionales imiten la inteligencia humana en la resolución de problemas complejos, a través del desarrollo de algoritmos.

“El alcance de esta disciplina no se limita solo al razonamiento humano sino que también se inspira en procesos biológicos, como la evolución natural, que sean aplicados a la vida cotidiana, y esto a su vez permite llevar modelos complejos de la inteligencia artificial a plataformas con mayor capacidad de cómputo, con el propósito de desarrollar aplicaciones en diferentes áreas, como la salud y la industria”, finalizó.

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