• María Guadalupe Martínez Peñaloza, egresada del Doctorado en Inteligencia Artificial, obtuvo el Premio “Arte, Ciencia, Luz” 

María Guadalupe Martínez creó un algoritmo para la solución de problemas de optimización multiobjetivo dinámico

Claudia Peralta Vázquez 

18/12/2019, Xalapa, Ver.- Por la creación de un algoritmo bioinspirado para resolver problemas de optimización multiobjetivo dinámico, María Guadalupe Martínez Peñaloza, egresada del Doctorado en Inteligencia Artificial del Centro de Investigación en Inteligencia Artificial (CIIA) de la Universidad Veracruzana (UV), recibió el pasado 6 de diciembre el Premio “Arte, Ciencia, Luz”, correspondiente al Área Académica Técnica (AAT). 

Para obtener esta distinción –que no esperaba–, María Guadalupe Martínez se esforzó por días, meses y años en la práctica y estudio que la llevó a la generación de un nuevo conocimiento, útil para su aplicación en el ámbito de la industria, ingeniería y área médica, sólo por citar algunas. 

También implicó mucha perseverancia para alcanzar el objetivo, siempre acompañada de la orientación su asesor de tesis, Efrén Mezura Montes, investigador del CIIA. 

La inteligencia artificial (IA) posee grandes ventajas, aun cuando se pensaba que remplazaría al humano; sin embargo, actualmente se ve como una herramienta de apoyo en la toma de decisiones, dijo. Un ejemplo de ello es el desarrollo de algoritmos, generados para la solución de problemas complejos. 

Guadalupe narró que estudió la Licenciatura en Informática en la UV, y con una sola experiencia educativa (EE) sobre IA, que cursó a lo largo de su formación, decidió involucrarse y optar por la investigación dentro de esta área. 

Opinó que hoy en día, la IA aún no representa un área de mucho interés para las mujeres, pero poco a poco se ha ido modificando esa idea respecto a los programas educativos (PE) de licenciatura y posgrado del Área Académica Técnica (AAT). Cada vez son más las mujeres que deciden cursar un posgrado en el CIIA-UV. 

Comentó que el desarrollo de este trabajo de investigación le ha traído muchas satisfacciones, desde la publicación en revistas científicas nacionales e internacionales, presentación en congresos, simposios, hasta su reciente incursión como candidata en el Sistema Nacional de Investigadores (SNI) del Consejo Nacional de Ciencia y Tecnología (Conacyt). 

El algoritmo requirió la utilización de herramientas que no habían sido empleadas en la solución de problemas complejos 

Respecto a este estudio, María Guadalupe Martínez señaló que las investigaciones para solucionar problemas asociados a la ingeniería o industria, siempre se traducirán en optimización. 

Sin embargo, la mayoría de los problemas del mundo real son complejos y no se plantea alcanzar un solo objetivo, sino varios, a lo cual se le conoce como optimización multiobjetivo. “Quiere decir que si se diseñan piezas para un sistema mecatrónico se piensa en disminuir su costo y, al mismo tiempo, en que el diseño sea más pequeño”. 

Por lo tanto, se habla de dos cosas distintas: que el costo se reduzca y el tamaño no impacte; son dos objetivos los que intervienen y entran en conflicto. Ahí es donde puede explicarse la contribución del estudio de investigación, pero en situaciones un poco más complejas denominadas: optimización dinámica. 

Lo anterior significa que en un determinado tiempo se alcanzarán unos objetivos, pero con el paso del tiempo éstos serán diferentes. 

La investigadora dio a conocer que estos problemas fueron resueltos a partir de la metaheurística, pues se trata de algoritmos evolutivos en los que trabaja Efrén Mezura; es decir, se empleó un algoritmo evolutivo conocido como evolución diferencial que antes no se había ocupado para resolver este tipo de problemas. 

“Es como el primer diseño de un algoritmo basado en evolución diferencial para problemas dinámicos, lo hicimos como un algoritmo híbrido inspirándonos en lo que se conoce como sistema inmune artificial.” 

Explicó que de ambos algoritmos se tomaron ventajas, tanto de evolución diferencial como del sistema inmune artificial. 

Al final, se analizó en distintas funciones de prueba y problemas con características complejas del mundo real. 

Desde la Maestría en Inteligencia Artificial, la joven, originaria de Coatepec, empezó a trabajar con la optimización multiobjetivo, de ahí surgió la idea de expandir el trabajo hacia esta área que ha sido poco estudiada. 

“Considero que dentro de la IA este trabajo tiene alto impacto, pues su principal contribución es el desarrollo de un algoritmo que utiliza herramientas que no habían sido empleadas para este tipo de problemas. 

”Un algoritmo evolutivo tiene la ventaja de que puede alcanzar una solución óptima en muy poco tiempo, en comparación con técnicas clásicas. Me siento contenta de haber aceptado este tema, me ha dado muchos frutos.”