Algoritmos que superan la forma en que los humanos resuelven sus problemas

La inteligencia artificial nació con la idea de emular al humano y pareciera que en lugar de converger esta área divergió, ya que ha desarrollado métodos que cada vez se contraponen más a la forma de cómo trabaja el humano, destaca Erik Valdemar Cuevas Jiménez, investigador de la Universidad de Guadalajara.

Toda persona al tomar una decisión intenta con un conjunto de datos o números obtener la mayor ganancia posible. Por ejemplo, cuando un individuo conduce siempre busca la mejor trayectoria, el camino con menos tráfico vehicular, con mayor confort o menor gasto de gasolina. Sin razonarlo como tal, esa persona hace algoritmos matemáticos, privilegia ciertas variables y encuentra una mayor ganancia, tal como opera el cómputo evolutivo —una rama de la inteligencia artificial (IA).

El cómputo evolutivo puede contribuir a que los seres humanos encuentren soluciones en el menor tiempo posible en ingeniería, administración, finanzas y un sinnúmero de actividades productivas, indicó Erik Valdemar Cuevas Jiménez, investigador del Centro Universitario de Ciencias Exactas e Ingeniería (Cuceci) de la Universidad de Guadalajara. Las expectativas de este campo interdisciplinario de estudio que busca optimizar procesos son muchas.

Cuevas Jiménez indicó que “la IA nació con la idea de emular al humano y pareciera que en lugar de converger esta área divergió, ya que ha desarrollado métodos que cada vez se contraponen más a la forma de cómo trabaja el humano; paradójicamente, esa forma es más eficiente y rápida”.

El profesor del Departamento de Electrónica agregó que “si queremos producir algún producto al mejor costo con menores bajas, se tiene que usar un método de optimización”.

En la actualidad el investigador desarrolla nuevos algoritmos de cómputo evolutivo utilizando métodos y modelos preexistentes. “Èstos permiten encontrar una solución en el menor tiempo posible pero todavía no existe un método que resuelva todo de forma aceptable y ese es el anhelo, encontrar un método universal que garantice en la mayor parte de los casos hallar una solución en el menor tiempo posible”. Para ello, Valdemar Cuevas ha introducido técnicas de Data Science y Machine Learning, los cuales han venido a refrescar el campo de estudio.

Destacó que en años pasados desarrolló el algoritmo de las arañas sociales, en el que la idea esencial es la cooperación que existe en ciertas especies para garantizar la supervivencia del grupo.

Hay un tipo de araña que es social y se junta con otras para mejorar sus capacidades en muchos procesos biológicos, por ejemplo, cuando se juntan cazan presas más grandes. En colonia logran más cosas que en los individual, con la capacidad de comunicarse entre ellas para asignarse tareas específicas y evitar duplicaciones.

“Ese método que se desarrolló ha sido utilizado en muchísimas cosas, ignoro si ha sido capaz de resolver aspectos o situaciones en otros países, pero al menos en la literatura científica ha sido utilizado para ahorro de energía, manejo de imágenes, optimización de una organización humana, etcétera”, comentó el integrante de la Academia Mexicana de Ciencias.

Formado en el campo de la electrónica, Cuevas Jiménez destacó que este conjunto de métodos en donde se entrelazan distintas disciplinas que van desde las matemáticas, estadística y las ciencias exactas generan métodos que resuelven problemas que no soluciona la matemática determinística o tradicional.

“Estudié el doctorado en IA en la Universidad Libre de Berlín, Alemania tras observar que algunos métodos eran superiores para ciertas aplicaciones y veía, por el número de publicaciones, que el tema era fuerte y se iba a consolidar en el futuro”, dijo.

Su asesor fue el doctor Raúl Rojas González, miembro correspondiente de la AMC, de quien aprendió muchos conceptos que ahora enseña a sus alumnos del Cucei. En el grupo de investigación de Rojas se desarrollaron robots sobre ruedas que estaban programados para jugar futbol de manera autónoma bajo ciertas reglas.

Una vez colocados en el terreno de juego el humano no podía intervenir; luego cambiaron a prototipos vípedos, lo que hacía más complicada la locomoción en el juego. Después Rojas González y su equipo crearon un automóvil que no requiere de un conductor humano.

“La evolución de la inteligencia artificial en un robot diseñado para jugar un partido de futbol a un coche que se maneja solo, desde el punto de vista metodológico, no presenta grandes diferencias, y el doctor Rojas pudo hacer ese cambio de manera muy natural, porque ya tenía una vasta cantidad de algoritmos que hacían que el robot jugara de manera autónoma”.

Sobre esta evolución, el investigador consideró que los prototipos cambian de tamaño, pero en esencia los métodos son los mismos, y agregó que en febrero de este año realizará una estancia de investigación con Raúl Rojas, su ahora colega, en la Universidad Libre de Berlín.