De los videojuegos a combatir epidemias: primer egresado de Ciencia de Datos BUAP aplica IA

• José de Jesús Hernández utilizó aprendizaje automático, redes neuronales y simulaciones matemáticas para buscar estrategias de control epidemiológico.

Las técnicas utilizadas para entrenar personajes en videojuegos pueden ayudar a enfrentar problemas sanitarios. Bajo esta premisa, José de Jesús Hernández Higuera se convirtió en el primer egresado de la Maestría en Investigación en Ciencia de Datos de la BUAP. BUAP

El estudiante obtuvo el grado con la tesis “Integración del aprendizaje automático para la búsqueda de estrategias de control epidemiológico”, desarrollada bajo la asesoría de Jorge Velázquez Castro, investigador de la Facultad de Ciencias Físico Matemáticas.

El proyecto combinó dos ramas de la Inteligencia Artificial: aprendizaje por refuerzo y aprendizaje profundo. La primera permitió simular un ambiente epidemiológico mediante el modelo matemático SIR, utilizado para representar poblaciones susceptibles, infectadas y recuperadas.

El aprendizaje profundo, por medio de redes neuronales artificiales, ayudó a mejorar la eficiencia de los algoritmos empleados para buscar posibles estrategias de control dentro de la simulación. La investigación no representa todavía una política sanitaria, sino una herramienta experimental para estudiar distintos escenarios.

Parte de la inspiración surgió de los videojuegos. Hernández Higuera retomó el entrenamiento de bots mediante un algoritmo conocido como Q-learning, capaz de aprender acciones a partir de recompensas y resultados obtenidos dentro de un entorno.

La primera titulación marca también el inicio de los resultados académicos de este posgrado de la BUAP, orientado a formar especialistas capaces de procesar grandes volúmenes de información y desarrollar herramientas aplicables a problemas científicos de alta complejidad.