• David Herrera desarrolla investigación que se basa en la teoría evolutiva para mejorar la capacidad de análisis visual en computadora 

• Su trabajo actualmente se aplica en comparación de tejidos con daño hepático en ratas de laboratorio 

David Herrera, alumno del Doctorado en Inteligencia Artificial del Instituto de Investigaciones en Inteligencia Artificial

David Sandoval Rodríguez 

Fotos: César Pisil Ramos

25/03/2025, Xalapa, Ver.- Mediante la aplicación de la teoría evolutiva de Charles Darwin en algoritmos computacionales, David Herrera Sánchez, alumno de octavo semestre del Doctorado en Inteligencia Artificial (IA) que imparte la Universidad Veracruzana (UV), realiza una investigación enfocada en la detección y clasificación de imágenes. 

Su trabajo recepcional se titula “Auto Machine Learning basado en programación genética para clasificación de imágenes”, y tiene a los académicos del Instituto de Investigaciones en Inteligencia Artificial (IIIA) Héctor Gabriel Acosta Mesa y Efrén Mezura Montes, como director y codirector de tesis, respectivamente. 

Egresado de la Maestría en Inteligencia Artificial del mismo IIIA, Herrera Sánchez fue entrevistado en el Laboratorio de Cómputo Bioinspirado, donde actualmente realiza su investigación. 

“Prácticamente lo que estamos haciendo es diseñar una herramienta en donde se analizan imágenes de manera automática, y a partir de ello, ya sea mediante regresión o clasificación, el análisis de imágenes permite hacer esta parte de ingeniería: extraer características específicas de las imágenes para poder clasificarlas o estimar de manera más precisa”, explicó. 

Esta tarea involucra técnicas de clasificación de imágenes, de visión por computadora y extracción de características útiles para la misma tecnología de cómputo. 

Su aplicación permite la existencia de varias funciones y métodos, agregó; “esta herramienta hace una búsqueda, de manera automática y sin interacción humana, para realizar mejor procesamiento de imágenes, con ello mejora su proceso de clasificación y permite que sea más precisa la herramienta”.

El doctorando explicó que su software se basa en la aplicación de la teoría evolutiva de Darwin a los algoritmos

En el último trabajo que publicó el universitario menciona el desarrollo de una aplicación específica en donde se analizaron imágenes de hígados de rata de laboratorio, estimando el valor o el daño hepático que han tenido los modelos murinos. 

“Aquí no fue necesaria la interacción humana, son imágenes de hígados ex vivo; a partir de esas imágenes o fotografías se hace la estimación del grado de daño que tiene el hígado y la herramienta que se está adoptando es para que no sea necesario un proceso químico en el que tiñen el hígado para ver cómo está dañado.” 

La ventaja que brinda su proyecto es que evita la necesidad de teñir los tejidos, pues permite observar imágenes a color, a diferencia de dispositivos existentes que lo hacen en escala de grises, incluso su proyecto puede combinar ambos formatos. 

“Algo innovador de mi herramienta es que utiliza imágenes a color, lo que permite extraer características en ese espectro, porque por lo regular en algunos métodos solamente usan imágenes a escala de grises; la herramienta tiene esa flexibilidad que nos ha permitido involucrar espacios de color para extraer más características de cada uno de ellos y les da una mayor precisión”, abundó.

Teoría de la evolución biológica aplicada a la computación
El doctorando explicó que su método de trabajo está basado en un paradigma de proceso evolutivo que permite al software mejorar con el tiempo. 

“Empieza con soluciones, por así decirlo, que no son tan buenas en cuanto al desempeño, pero con el paso del tiempo van mejorando; este proceso de búsqueda está basado en la teoría de la evolución de Charles Darwin y permite el desarrollo del modelo hasta el punto en que llega a mejorar el desempeño, este cómputo bioinspirado aporta muchas soluciones posibles y obviamente el proceso evolutivo también involucra la parte de la selección natural, en donde mejores individuos son los que pasan de generación tras generación.”

El análisis de imágenes permite extraer características específicas para poder clasificarlas

Esto mismo ocurre con el software que corre la computadora en donde se generan varias soluciones y solamente las mejores avanzan a lo largo del tiempo, como resultado se genera un modelo ya evolucionado que puede atender una tarea en específico. 

Herrera Sánchez comentó que actualmente las redes neuronales son las que dominan el campo de la visión por computadora y para su trabajo optó por la programación genética, que “involucra parte de flexibilidad y también pueden llamársele modelos que son interpretables, es decir, que la solución la podemos visualizar de manera más eficiente y conocer cómo es que se va llevando a cabo en la extensión de características”. 

Destacó además que el posgrado le ha permitido realizar publicaciones de acuerdo con su tema de investigación; a la fecha tiene dos artículos publicados, uno en la revista Neural Computing y otro en Matematical Computational Applications. Asimismo, ha participado en 2022, 2023 y 2024 en la International Conference on Soft Computing and Machine Intelligence (ISCMI). 

“A final de cuentas creamos herramientas para ahorrar tiempo, dinero y recursos, y dar a los expertos una mejor precisión o soporte en la toma de decisiones; entonces, es muy bonita esta parte porque podemos colaborar con diferentes áreas y adaptarnos a ello; a través de la colaboración solucionamos problemas que enfrenta la sociedad”, afirmó el entrevistado.