Tijuana, B.C, 10 de diciembre de 2018., TecNM/DCD.  El Tecnológico Nacional de México campus Tijuana asistió a la reunión de Casos de Éxito y Repensando la Evaluación Científica, con el proyecto “Predicción de Rendimiento y Dificultad de Problemas en Programación Genética”. El evento fue organizado por el Consejo Nacional de Ciencia y Tecnología(CONACYT) en la ciudad de México.

El proyecto fue dirigido por Leonardo Trujillo Reyes, profesor e investigador del Departamento de Ingeniería Eléctrica y Electrónica de campus Tijuana, con la ayuda de alumnos de doctorado y maestría.

La temática de la investigación se enfocó en el estudio y desarrollo de técnicas de Aprendizaje de Máquina (Machine Learning, ML) con técnicas de cómputo evolutivo, un paradigma conocido como Programación Genética (Genetic Programming, GP). Se implementó una metodología para construir modelos capaces de predecir el rendimiento de la GP en problemas de aprendizaje, esto sin tener que efectuar el proceso de aprendizaje, un resultado único en el área.

Asimismo, se desarrollaron nuevas variantes de GP, que fueron aplicadas a diversos problemas del mundo real. La calidad del trabajo permitió la publicación de 24 artículos en revistas de calidad científica y académica cuya evaluación es proporcionada por el Journal Citation Report (JCR), además de siete capítulos de libro y 17 artículos en memorias de congresos internacionales.

El citado proyecto dio pauta a colaboraciones estrechas con diversas instituciones nacionales como el Centro de Investigación Científica y de Educación Superior de Ensenada, Centro de Investigación y de Estudios Avanzados del Instituto Politécnico Nacional, e Instituto Nacional de Astrofísica, Óptica y Electrónica, en México.

Además, en el extranjero con las Universidades de Extremadura, en España, Lisboa, Portugal, Burdeos e “Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique”, en Francia, Hampshire College en EUA y Trinity College Dublin, en Irlanda.

El Instituto Tecnológico campus Tijuana al llevar a cabo este tipo de aportaciones, se sometió, aprobó y concluyó el proyecto “Analysis and classification of mental states of vigilance with evolutionary computation” que fue apoyado a través del programa 7th Framework Programme for Research, Technological Development and Demonstration – Marie Curie Actions IRSES, financiado por la Comisión Europea.

Se espera la aprobación del proyecto “Aprendizaje evolutivo a gran escala” en la convocatoria de Fronteras de la Ciencia 2015-2 de CONACYT, que pertenece a la continuación del presente proyecto.

Cabe mencionar, se generó una colaboración estrecha con investigadores del CINVESTAV para organizar anualmente el “Numerical and Evolutionary Optimization” (NEO) Workshop, un foro anual que al momento se ha celebrado seis veces, cuyos resultados han sido publicados en tres libros. atec/gml