Centro de Investigación de Inteligencia Artificial
Por Dioreleytte Valis
Xalapa, Veracruz. 16 de noviembre de 2016 (Agencia Informativa Conacyt).- Con el afán de enriquecer el área de investigación de las tecnologías informáticas y disciplinas científicas como la mecánica, electrónica y física, la Universidad Veracruzana (UV) creó el Centro de Investigación de Inteligencia Artificial (CIIA) en el 2004. Desde entonces, la entidad investigativa se ha encaminado en realizar proyectos enfocados en el análisis y solución de problemáticas en el área de salud y educación, mediante sistemas inteligentes.
Carlos de la Mora, coordinador general del CIIA, en entrevista con la Agencia Informativa Conacyt, explicó que la inteligencia artificial abarca una serie de tecnologías computacionales con actividades que son consideradas inteligentes por el ser humano. Estas nuevas técnicas proveen de opciones para resolver problemas, cuando los métodos tradicionales no son capaces, debido a que los sistemas inteligentes son competentes para procesar gran cantidad de datos con resultados certeros.
Actualmente, el Centro de Investigación de Inteligencia Artificial cuenta con dos posgrados adscritos al Programa Nacional de Posgrados de Calidad (PNPC) del Consejo Nacional de Ciencia y Tecnología (Conacyt), en donde se encuentran treinta estudiantes en formación.
De programa a centro de investigación
Antes de instaurarse como el Centro de Investigación de Inteligencia Artificial, inició como un programa de maestría en inteligencia artificial en colaboración con el Laboratorio Nacional de Informática Avanzada (Lania); posteriormente, en 1997, formó parte de la Facultad de Física de la UV. En el 2014, fue presentado como un centro de investigación independiente de la Facultad de Física, dando lugar al CIIA, que integraba el doctorado y maestría en inteligencia artificial.
El CIIA cuenta con 15 profesores investigadores de tiempo completo que, a su vez, conforman tres cuerpos académicos: Investigación y Aplicaciones de la Inteligencia Artificial, Aplicaciones de la Robótica Inteligente y Física Estadística de los Sistemas Complejos.
La planta docente del CIIA está formada por ocho miembros del Sistema Nacional de Investigadores (SNI), siete con nivel I y uno con nivel II.
Cada año, el CIIA celebra la Semana de Inteligencia Artificial, convocando a la comunidad estudiantil y público en general a que sean partícipes del conocimiento generado en la entidad académica. De acuerdo con el coordinador general del CIIA, el propósito del evento es vincular a estudiantes e investigadores de las distintas áreas y difundir los proyectos que se realizan.
Proyectos de beneficio social
“Los proyectos generados por el CIIA están enfocados en resolver mediante el análisis de datos, problemáticas en áreas como educación y salud. En el sector salud, la inteligencia artificial permite procesos paralelos al diagnóstico para la detección temprana de enfermedades; y en educación, se pueden clasificar los atributos de los estudiantes”, detalló el maestro Carlos de la Mora.
El coordinador general precisó que las líneas de investigación están dirigidas a cubrir las necesidades de distintas áreas, tal es el caso de Investigación y Aplicaciones de la Inteligencia Artificial destinada a desarrollar investigación de punta en el área de aprendizaje, agentes y tecnologías web y aplicar este conocimiento para la resolución de problemas complejos. Asimismo, Aplicaciones de la Robótica Inteligente está dirigida al desarrollo de sistemas robóticos capaces de resolver problemas complejos de manera robusta y eficiente.
Finalmente, la línea de investigación Física Estadística de los Sistemas Complejos, conocida también como Econofísica, estudia los procesos económicos como la distribución de la riqueza, la descripción matemática de las variaciones de las bolsas de valores, modelos de mercados financieros y asignación de precios de opciones, entre otros. Estos problemas son susceptibles de ser tratados con las herramientas de la física estadística, lo cual ha generado resultados prometedores para poder comprender en un futuro el comportamiento de las economías.
Tecnología aplicada a la salud
El doctor Héctor Gabriel Acosta Mesa, profesor e investigador del CIIA y miembro nivel I del SNI, actualmente trabaja en el proyecto denominado Análisis del comportamiento espectral del epitelio escamoso normal del cérvix y el epitelio acetoblanco por infección de virus del papiloma, mediante el procesamiento digital de imágenes colposcópicas usando un modelo dinámico lineal, financiado por el Fondo Sectorial de Investigación en Salud, SSA/IMSS/ISSSTE-Conacyt.
En entrevista con la Agencia Informativa Conacyt, el investigador explicó que la colposcopía dirigida al diagnóstico de cáncer cervicouterino, habitualmente se realiza por medio de una visualización microscópica baja, en donde se aplica un reactivo (ácido acético) para resaltar las células que presentan una estructura distinta, es decir, núcleos más grandes.
Comentó también que la reacción provocada por el ácido acético (C2H4O2) coagula el núcleo de las células impidiendo el paso de la luz, de esta forma, los especialistas determinan las posibles lesiones cancerígenas.
El inconveniente con este proceso de diagnóstico radica en que la reacción dura un periodo estimado de 10 minutos, por lo que es método cualitativo.
El proyecto presentado por el doctor Acosta Mesa propone analizar y clasificar patrones temporales extraídos de imágenes colposcópicas para caracterizar lesiones cervicouterinas. El análisis utiliza técnicas de procesamiento digital de imágenes, aprendizaje automático y minería de datos.
“El proceso se realiza mediante el análisis digital de imágenes grabadas de la colposcopía, lo que permite cuantificar los cambios presentados. Este algoritmo aprende y relaciona patrones, por lo que fácilmente detecta cambios de tonalidad, tipos de tejidos y segmenta las lesiones. De esta forma, se elimina la subjetividad del proceso de diagnóstico habitual”, aseguró el investigador.
Derivado de sus investigaciones, publicó el artículo “Application of Time Series Discretization Using Evolutionary Programming for Classification of Precancerous Cervical Lesions” y “An Image Registration Method for Colposcopic Images”, en la revista especializada Computational and Mathematical Methods in Medicine.
Robótica e inteligencia artificial
Por otra parte, en los laboratorios del CIIA trabajan el proyecto Robótica basada en el sistema nervioso central, liderado por el profesor Fernando Martín Montes González.
El doctor Montes González es miembro nivel I del SNI y coordinador del doctorado en inteligencia artificial de la UV. Su proyecto es financiado por Promep (Programa para el Desarrollo Profesional Docente) y consiste en el diseño de una arquitectura para el control de robots, basada en el mecanismo centralizado existente en el cerebro.
El proyecto describe la arquitectura de un robot que incluye un sistema motor-sensorial similar a los ganglios basales, que permiten generar secuencias de selección a un agente autónomo.
Producto de esta investigación, Fernando Montes González publicó en 2013 el artículo “The Evolution of Motivated and Modulated Robot Selection” en la International Journal of Advanced Robotic Systems. En el texto describe el desarrollo de un modelo de selección que permite a un robot seleccionar el comportamiento preevolucionado en un entorno motivado. Una tarea se encuentra en un escenario donde el robot Khepera tiene que recoger cilindros, que simulan los alimentos. Por lo tanto, tiene dos motivaciones básicas, etiquetadas como "obesidad" y "anorexia", que afectan la selección del repertorio conductual.
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