• Se realizará en junio, en Wellington, Nueva Zelanda; es uno de los más importantes a nivel mundial 
• Impartirán tutorial sobre “Optimización dinámica con restricciones con algoritmos evolutivos” 

Efrén Mezura Montes, del CIIA

Claudia Peralta Vázquez 

 23/03/19, Xalapa, Ver.- Efrén Mezura Montes y María Yaneli Ameca Alducin, investigador y egresada del Centro de Investigación en Inteligencia Artificial (CIIA) de la Universidad Veracruzana (UV), impartirán un tutorial dentro del Congreso sobre Computación Evolutiva 2019, a realizarse en junio en Wellington, Nueva Zelanda. 

Se trata de uno de los foros más importantes a nivel mundial en el área de computación evolutiva e inteligente, y es organizado desde 1999 por el Instituto de Ingenieros Eléctricos y Electrónicos (IEEE, por sus siglas en inglés), dedicado a la estandarización y desarrollo en áreas técnicas. 

El lunes 10 de junio, previo a las conferencias técnicas y charlas magisteriales del congreso, ambos expondrán en idioma inglés el tutorial “Optimización dinámica con restricciones con algoritmos evolutivos”. 

Efrén Mezura, investigador de tiempo completo del CIIA, cuyas líneas de investigación están orientadas al diseño, análisis y aplicación de algoritmos bioinspirados para resolver problemas complejos de optimización, destacó que este tutorial está dirigido a investigadores, profesionales y estudiantes que trabajan en optimización numérica utilizando algoritmos inspirados en la naturaleza. 

Particularmente en problemas del mundo real, que por lo general están restringidos y donde la función objetivo y/o las restricciones pueden cambiar con el tiempo. 

Celebró que por primera vez, la propuesta en conjunto de un investigador y de una egresada del Doctorado en Inteligencia Artificial (DIA) del CIIA-UV, en este caso de María Yaneli, haya sido aprobada por el comité organizador del congreso al que asisten más de 700 investigadores de este campo de estudio. 

Mezura Montes, quien también es miembro del Comité Técnico de Computación Evolutiva de la Sociedad de Inteligencia Computacional del IEEE, hizo hincapié en el reconocimiento nacional e internacional que hoy día han logrado estudiantes del CIIA, a partir de sus trabajos de investigación y propuestas de calidad. 

“Nuestros egresados tienen capacidad para trabajar incluso en el extranjero, generamos recursos humanos capaces de destacar en esta área de investigación”, expresó. 

Cabe mencionar que desde hace dos años, María Yaneli es investigadora de la Universidad de Adelaida, en Australia, donde desarrolla las líneas de investigación: optimización numérica restringida, optimización dinámica restringida y optimización multi-objetivo. 

Vía electrónica, Ameca Alducin manifestó su orgullo de participar en el congreso, pues además de que se reúnen investigadores, estudiantes y profesionales de diferentes partes del mundo, es una oportunidad para posibles colaboraciones a futuro. 

“Uno de mis retos era impartir un tutorial, porque sólo expertos en el área son aceptados, eso indica que tu investigación va por buen camino.” 

Compartió que cuando fue estudiante de doctorado en la UV ya tenía ese sueño en mente, pero le resultaba un poco inalcanzable. 

Finalmente, cumplió esa aspiración y reconoció que sin el respaldo de Mezura Montes, coautor del tutorial y supervisor de la Maestría y Doctorado en Inteligencia Artificial, no hubiera sido posible. 

Con relación al tema del tutorial, señaló que en literatura especializada en algoritmos inspirados en la naturaleza para resolver problemas de optimización, la optimización estática restringida ha sido ampliamente investigada; sin embargo, la optimización dinámica restringida (donde la función objetivo y/o las restricciones pueden cambiar con el tiempo) ha sido poco tratada, a pesar de que muchos problemas que modelan situaciones reales presentan algún tipo de dinamismo. 

 Es ahí donde subyace la importancia de este tutorial, cuyo objetivo es introducir los conceptos de optimización dinámica restringida, así como problemas del mundo real que presentan algún tipo de dinamismo. 

Además, en él se muestra cómo se han desarrollado los algoritmos inspirados en la naturaleza que resuelven optimización dinámica restringida desde su aparición en 2008. 

Finalmente, se presenta un marco de trabajo mediante un software para generar problemas con restricciones dinámicas lineales, mismo que ha desarrollado en conjunto con su grupo de investigación de la Universidad de Adelaida. 

Subrayó que durante su formación en la UV, donde también cursó la carrera de Informática, adquirió muchos conocimientos y habilidades que fueron claves para ser aceptada en la universidad australiana. 

“Aprendí las bases del método científico y algo que me sirvió mucho fueron los seminarios quincenales con estudiantes de mi grupo de investigación de algoritmos evolutivos, donde se presentan los avances de nuestros temas de estudio con diapositivas y reportes, todo en inglés.” 

Mencionó además que pudo cursar materias optativas, cuya finalidad es la publicación de artículos en congresos especializados cuyas memorias están indexadas en ISI o Scopus (plataformas de información científica y referencias bibliográficas). 

“En general, en el DIA se forma a los estudiantes para hacer investigación original y de manera independiente”, comentó y destacó que con la ayuda de Mezura Montes seleccionó un tema de investigación que ha resultado de mucho interés en la actualidad y atrae la atención de la comunidad especializada. 

También consideró que el número de publicaciones derivadas de sus estudios de doctorado, además del factor de impacto de las revistas y el ranking de los congresos en los que publicó, le dieron la visibilidad necesaria para competir y ganar una posición en la Universidad de Adelaida, que buscaba a alguien con experiencia en optimización dinámica restringida. 

Ameca Alducin refirió que uno de sus retos futuros es colaborar con la industria minera y energética en Australia; más adelante espera consolidarse como investigadora y regresar a México para contribuir en la formación de recursos humanos y unirse a algún grupo de investigación en el área de inteligencia artificial.