Egresa el primer estudiante de la Maestría en Investigación en Ciencia de Datos de la BUAP
José de Jesús Hernández Higuera obtuvo el grado en la Facultad de Ciencias Físico Matemáticas tras desarrollar un modelo de Inteligencia Artificial enfocado en el control epidemiológico.
POR GUILLERMO LÓPEZ / FORO21
PUEBLA, Pue. — La Benemérita Universidad Autónoma de Puebla (BUAP) alcanzó un hito académico dentro de su oferta de posgrado al registrar el egreso del primer estudiante de la Maestría en Investigación en Ciencia de Datos, programa perteneciente a la Facultad de Ciencias Físico Matemáticas (FCFM).
El grado fue obtenido por José de Jesús Hernández Higuera, guiado por el Dr. Jorge Velázquez Castro, docente e investigador de la FCFM, tras defender exitosamente la tesis titulaba “Integración del aprendizaje automático para la búsqueda de estrategias de control epidemiológico”.
La investigación abordó la solución de problemas de salud pública mediante la combinación de dos ramas avanzadas del aprendizaje automático (Machine Learning): el Aprendizaje por Refuerzo (Reinforcement Learning) y el Aprendizaje Profundo (Deep Learning).
Mediante el Aprendizaje por Refuerzo, Hernández Higuera desarrolló la simulación de un ambiente epidemiológico basado en el modelo matemático SIR (Susceptibles, Infectados y Recuperados) para hallar estrategias óptimas de contención. Por su parte, el Aprendizaje Profundo permitió optimizar la eficiencia de los algoritmos mediante redes neuronales artificiales.
Asimismo, a partir de su gusto por los videojuegos, aplicó algoritmos como el Q-learning (utilizado en el entrenamiento de bots) para perfeccionar la toma de decisiones automatizada del modelo. El nuevo maestro en Ciencia de Datos destacó que su interés surgió al ver la aplicabilidad de los algoritmos informáticos de la IA en los problemas científicos más complejos e importantes de la humanidad.
PUNTOS CLAVE | PRIMER TITULADO EN CIENCIA DE DATOS BUAP
- Egresado Hito: José de Jesús Hernández Higuera (Primer graduado del programa de maestría).
- Unidad Académica: Facultad de Ciencias Físico Matemáticas (FCFM – BUAP).
- Director de Tesis: Dr. Jorge Velázquez Castro.
- Tema de Investigación: “Integración del aprendizaje automático para la búsqueda de estrategias de control epidemiológico”.
- Tecnología Aplicada: Aprendizaje por Refuerzo (modelo SIR y algoritmos Q-learning) y Aprendizaje Profundo (redes neuronales artificiales).
- Alcance del Posgrado: Formación de investigadores capacitados para la creación de herramientas computacionales y la gestión masiva de datos (Big Data).
| Componente de IA / Algoritmo | Función en la Investigación | Aplicación Práctica |
| Aprendizaje por Refuerzo | Simulación de ambientes epidemiológicos | Modelado de propagación y contención con el esquema SIR |
| Aprendizaje Profundo | Optimización del procesamiento algorítmico | Implementación de redes neuronales artificiales |
| Q-learning Algorithm | Entrenamiento de agentes y toma de decisiones | Adaptación de técnicas computacionales provenientes de videojuegos |