De entrenar bots a modelar epidemias: primer egresado de Ciencia de Datos BUAP aplica IA

• José de Jesús Hernández combinó aprendizaje por refuerzo, redes neuronales y un modelo matemático para buscar estrategias de control epidemiológico.

Una técnica empleada para entrenar bots en videojuegos fue trasladada al estudio de epidemias por José de Jesús Hernández Higuera, primer egresado de la Maestría en Investigación en Ciencia de Datos de la BUAP.

El universitario obtuvo el grado con la tesis “Integración del aprendizaje automático para la búsqueda de estrategias de control epidemiológico”, asesorada por 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 desarrollar una simulación epidemiológica para ensayar distintas decisiones de control.

La simulación utilizó el modelo matemático SIR, que clasifica a la población en tres grupos: personas susceptibles de contagio, infectadas y recuperadas. Esta herramienta permite observar cómo evoluciona una epidemia bajo diferentes escenarios.

Para mejorar la eficiencia de los algoritmos, Hernández Higuera incorporó redes neuronales artificiales y Q-learning, método con el que un sistema aprende mediante recompensas después de realizar acciones dentro de un entorno.

Su afición por los videojuegos ayudó a identificar la posible aplicación científica del entrenamiento de bots. El trabajo representa una herramienta experimental para analizar escenarios, no una estrategia sanitaria implementada ni un sustituto de las decisiones médicas.

La primera titulación también marca el inicio de los resultados académicos de este posgrado de la BUAP, orientado al manejo de grandes volúmenes de información y al desarrollo de soluciones para problemas científicos complejos.

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