• Mario Guillermo Leguizamón, académico de la Universidad de San Luis, Argentina, trabaja desde hace más de cinco años en un proyecto con miembros del Centro de Investigaciones en Inteligencia Artificial 

Mario Guillermo Leguizamón colabora con el CIIA-UV

Paola Cortés Pérez 

31/03/19, Xalapa, Ver.- Mario Guillermo Leguizamón, profesor-investigador de la Universidad de San Luis, Argentina, opinó que los estudiantes de los posgrados del Centro de Investigaciones en Inteligencia Artificial (CIIA) de la Universidad Veracruzana (UV) tienen una buena formación académica. 

El investigador argentino comentó que ésta es la tercera visita que hace a Xalapa, en concreto al CIIA, como parte del proyecto que desarrolla en colaboración con Efrén Mezura Montes. 

Detalló que la visita incluyó tres actividades: interactuar directamente con los estudiantes de posgrado sobre los avances de sus investigaciones; colaborar e impartir clases en los cursos regulares de Mezura Montes; organizar a los alumnos que tienen en común y avanzar en el artículo que publicarán. 

“Tuve la oportunidad de convivir y escuchar a los alumnos, esto me permitió verificar su nivel, reflejaron una dedicación intensa y una productividad destacable, ya que fueron muy capaces de seguir un tema avanzado para ellos que apenas han visto. 

”Es un placer trabajar con ellos, son muy receptivos, quieren saber cómo se trabaja en la Universidad de San Luis para buscar una oportunidad de desarrollar proyectos de investigación en común.” 

Computación evolutiva 

Guillermo Leguizamón trabaja en un proyecto de investigación dirigido por Efrén Mezura, el cual trata de la aplicación de métodos basados en computación evolutiva para resolver problemas de optimización, lo que se busca es desarrollar nuevas ideas a los algoritmos para hacer más eficiente la calidad de las soluciones y también la eficiencia en el tiempo. 

La optimización es un campo amplio, en particular lo relacionado con modelos subrogados y dinámicos vinculados con la posibilidad de hacerlos más eficientes en cuanto a la evaluación de determinadas partes y módulos de los algoritmos, con el objetivo de encontrar más rápido las soluciones. 

“El tema central es la computación evolutiva, una rama de la optimización basada en algoritmos aproximados, con los que se enfrentan problemas complejos.” 

¿Cómo se aplica en la vida real? Puede ayudar en el diseño estructural en la parte de la mecatrónica; en lo relacionado con la optimización de rutas de transporte para obtener la más conveniente a bajo costo y con altos beneficios. 

“Hay muchos problemas de la vida real que se pueden resolver con este tipo de métodos; por ejemplo, se quiere ahorrar en una ruta para repartir mercancía y mediante algoritmos podemos tratar de minimizar costos usando menos cantidad de camiones y de personal.” 

En este momento, dijo, él y Efrén Mezura trabajan con alumnos de posgrado, a quienes asesoran en sus investigaciones orientadas a distintos enfoques.