José de Jesús Hernández Higuera se convirtió en el primer egresado de la Maestría en Investigación en Ciencia de Datos de la BUAP, con una investigación que combina aprendizaje automático y modelos epidemiológicos.

José de Jesús Hernández Higuera se convirtió en el primer egresado de la Maestría en Investigación en Ciencia de Datos de la Benemérita Universidad Autónoma de Puebla (BUAP), programa perteneciente a la oferta educativa de la Facultad de Ciencias Físico Matemáticas (FCFM).

Guiado por el doctor Jorge Velázquez Castro, docente e investigador de la FCFM, Hernández Higuera obtuvo el grado tras presentar la tesis “Integración del aprendizaje automático para la búsqueda de estrategias de control epidemiológico”, investigación en la que exploró el potencial de la Inteligencia Artificial (IA) para encontrar estrategias de control ante escenarios epidemiológicos.

Para desarrollar su trabajo recurrió a técnicas de aprendizaje automático o Machine Learning, una rama de la Inteligencia Artificial que permite a los sistemas aprender a partir de datos. En particular, combinó dos modalidades: Aprendizaje por Refuerzo (Reinforcement Learning) y Aprendizaje Profundo (Deep Learning).

El Aprendizaje por Refuerzo permitió desarrollar la simulación de un ambiente epidemiológico basado en el modelo matemático SIR, con el objetivo de encontrar estrategias de control. Por su parte, el Aprendizaje Profundo contribuyó a mejorar la eficiencia de los algoritmos mediante el empleo de redes neuronales artificiales.

Uno de los elementos que influyeron en la propuesta fue el gusto del egresado por los videojuegos. A partir de esta afición, identificó posibilidades para aplicar conceptos relacionados con el entrenamiento de bots al aprendizaje por refuerzo, utilizando un algoritmo conocido como Q-learning.

Durante su formación en el posgrado, Hernández Higuera adquirió conocimientos y herramientas de ciencia de datos aplicados a la investigación, además de desarrollar capacidades para trabajar con grandes volúmenes de información asociados con proyectos de distintas áreas.

Su interés por cursar esta maestría surgió de observar cómo los algoritmos computacionales, particularmente los relacionados con la Inteligencia Artificial, pueden utilizarse para abordar algunos de los problemas más importantes para la humanidad desde la ciencia.

La investigación representa además un ejemplo de la aplicación interdisciplinaria de la ciencia de datos, al combinar Inteligencia Artificial, matemáticas y epidemiología para explorar nuevas alternativas en el análisis y control de fenómenos que impactan a la sociedad.