- La revista científica es considerada la tercera mejor a nivel internacional, en cuanto a factor de impacto en la categoría de inteligencia artificial
- El artículo de Gustavo Adolfo Vargas Hákim aborda dos áreas relevantes de la Inteligencia Artificial: las redes neuronales artificiales y el cómputo evolutivo
Gustavo Adolfo Vargas expresó que la publicación de su artículo representa una gran satisfacción académica, personal y profesional
Paola Cortés Pérez
Xalapa, Ver.- Gustavo Adolfo Vargas Hákim, estudiante de maestría en el Instituto de Investigaciones en Inteligencia Artificial (IIIA) de la Universidad Veracruzana (UV), publicó un artículo en la revista IEEE Transactions on Evolutionary Computation y en el ACM Genetic and Evolutionary Computation Conference (Gecco) 2021, publicaciones relevantes a nivel internacional en materia de computación evolutiva.
Cabe mencionar que la revista es considerada la número tres en cuanto a factor de impacto en la categoría de inteligencia artificial (IA) en el Journal Citation Reports del Web of Science, por lo tanto es muy complicado que sean aceptados los artículos para su publicación.
En tanto, el Gecco es el congreso más importante del área de computación evolutiva, donde también es difícil que acepten los artículos para su publicación.
El alumno de la Maestría en Inteligencia dijo que es un reto publicar en esta revista, considerada la tercera de mayor ranking a nivel internacional, ya que el arbitraje es muy estricto. El artículo fue enviado a revisión en julio de 2020 y en 2021 recibió la noticia de que fue aceptado.
“El trabajo surgió del semestre del año pasado, cuando ya establecido mi tema de tesis, empezando a revisar las posibilidades de investigación en neuroevolución mis directores de tesis y yo nos dimos cuenta que había un nicho muy fértil y casi inexplorado llamado representaciones de redes neuronales evolucionales para neuroevolución.
”Junto con Efrén Mezura Montes y Héctor Acosta Mesa propusimos un artículo de review que hiciera un compendio de toda la literatura que había hasta el momento sobre el tema.”
El estudiante expresó que la publicación de este artículo representa una gran satisfacción académica, personal y profesional; como estudiante de posgrado es muy importante ver que el esfuerzo realizado llega a ser visible.
“Ver que tu trabajo es aprobado por comités a nivel internacional, que son parte de un arbitraje muy estricto, es una gran satisfacción; nos deja ver que en México y en la UV tenemos todas las capacidades para hacer ciencia de alta calidad.”
Redes neuronales evoluciónales
Gustavo Vargas explicó que el artículo publicado es sobre dos áreas de la IA que tradicionalmente han estado separadas, pero hace pocos años ha ganado auge la idea de que pueden combinarse para lograr cosas interesantes: redes neuronales artificiales (algoritmos que están atrás de todas las aplicaciones, traductores en línea, detectores de rostro) y el cómputo evolutivo (algoritmos inspirados en la naturaleza, en la evolución de los seres vivos).
Aunque funcionen para muchas cosas, diseñar las redes neuronales artificiales no es fácil, requiere mucha experiencia, prueba-error, la idea es utilizar algoritmos evolutivos para optimizar el trabajo.
“El algoritmo genético lo que hace es evolucionar un conjunto de redes candidatas y a través de la cruza y mutación –tal como ocurre en la teoría de la evolución de Darwin– se obtienen redes o una población de redes que son más aptas para un determinado problema.”
Entonces, detalló que el artículo se centra en una parte muy específica de lo que se conoce como neuroevolución –redes neuronales y cómputo evolutivo–, que es la parte denominada representaciones para redes neuronales artificiales; es decir, cómo se representa una arquitectura de red neuronal para que una computadora pueda entenderla y manipularla a través de un algoritmo y pueda generarse una red.
Descubrieron que existen varias formas de hacerlo, sin embargo, hasta el momento no había una taxonomía, una especie de bestiario, sobre las diferentes maneras de representar estas redes, esto fue lo que hicieron con este artículo.
“Revisamos toda la literatura, vimos todos los métodos de neuroevolución que hay y cómo los autores representaron sus redes, agrupamos por nichos y propusimos una taxonomía de cómo representar una red neuronal.”
Expuso que gran parte de la investigación científica de redes neuronales se lleva a cabo en bases de datos de prueba, son muy experimentales.
“Este conocimiento puede aplicarse, por ejemplo, en imágenes médicas. Mi tesis consiste en clasificar el Covid-19 en imágenes de rayos X, y diseñar una red neuronal a mano es complicado porque generalmente es probar una y otra vez.
”Entonces, la idea es que con la neuroevolución se tiene la oportunidad de acelerar la aplicación de estas técnicas en imágenes médicas, reconocimiento de voz.”
Vargas Hákim mandó un mensaje a la comunidad estudiantil: “Si están interesados en la rama de investigación como profesión, sin importar el área o disciplina en la que se desempeñen, deben empezar cuanto antes con lecturas sobre el tema de su interés, esto les permitirá encontrar una propuesta.
Por último, dijo que este artículo es uno de varios que demuestra la calidad de los investigadores y de los estudiantes del IIIA de la UV. “Invito a la gente interesada en el área de la IA a que se acerque a este espacio, porque siempre hay alguien trabajando un tema que les puede llamar la atención o les interese”.