Científicos deben mantener la búsqueda de algoritmos claros, no “cajas negras”.
ENSENADA.- Con el objetivo de involucrar en actividades de investigación a estudiantes de instituciones de educación superior que cursan carreras afines a las ciencias computacionales; dar a conocer los programas de posgrado y las líneas de investigación que se cultivan en el Departamento de Ciencias de la Computación del CICESE, e incentivar a los estudiantes para que cursen un posgrado con vocación científica, del 8 al 12 de noviembre, se realizó la 6ª. Escuela de Otoño en Ciencias de la Computación organizada por el CICESE en formato virtual.
De acuerdo con el Dr. Ubaldo Ruiz López, investigador Cátedra Conacyt adscrito a dicho departamento y organizador de esta Escuela, en México los estudiantes de ingeniería en sistemas, ciencias de la computación o matemáticas tienen pocas oportunidades de conocer los detalles detrás de avances científicos y tecnológicos de frontera en áreas especializadas en computación.
“En la mayoría de los programas curriculares, se hace hincapié en los aspectos prácticos de la producción de software, la administración de sistemas o las metodologías de diseño; en matemáticas y ciencias de la computación, aunque se tratan los aspectos teóricos de análisis de algoritmos, pruebas de consistencia o problemas abstractos en matemáticas discretas o computación científica, falta la conexión entre estos aspectos y la investigación de frontera. Por ello, la escuela busca mostrar a los estudiantes cómo estos enfoques pueden interactuar en la solución de problemas que permitan incrementar el conocimiento científico”, comentó el Dr. Ruiz López.
La sexta edición de esta Escuela en Ciencias de la Computación sumó la participación de 20 estudiantes –17 hombres, 3 mujeres– de ingenierías en computación, sistemas computacionales, software, robótica, mecatrónica, biónica, y la licenciatura en ciencias físico-matemáticas, adscritos a universidades y tecnológicos públicos y privados de once entidades: Baja California, Ciudad de México, Estado de México, Jalisco, Michoacán, Oaxaca, Puebla, Sinaloa, Sonora, Veracruz y Zacatecas.
La Escuela organizada por el Departamento de Ciencias de la Computación, bajo la coordinación de los doctores Ubaldo Ruiz y Carlos Brizuela, incluyó un programa de siete pláticas a cargo de investigadores del CICESE en temas representativos de los grupos de investigación del departamento, cuatro talleres impartidos por investigadores y estudiantes del posgrado, y un encuentro entre estudiantes; todas, actividades enfocadas a conocer el estado del arte en temas de frontera y experimentar con problemas y técnicas de actualidad en diferentes ámbitos de las ciencias computacionales.
La bienvenida al evento estuvo a cargo del Dr. Gilberto López Mariscal, coordinador del posgrado en el área, quien recordó que este programa comenzó en el Departamento de Ciencias de la Computación en el 2000, pertenece al Programa Nacional de Posgrados de Calidad del Conacyt (nivel consolidado) y cuenta con una matrícula actual de 37 estudiantes inscritos (27 de maestría y 10 de doctorado) y 388 egresados (331 de maestría y 57 de doctorado). En la breve ceremonia también sumó su mensaje de bienvenida, la Dra. Ana Isabel Martínez, jefa del Departamento de Ciencias de la Computación.
Interrogados acerca del estatus y los retos actuales en las ciencias computacionales, cuatro conferencistas de la 6ª. Escuela de Otoño en Ciencias de la Computación comparten sus puntos de vista. Para el Dr. Edgar Leonel Chávez González, el panorama de las ciencias de la computación está poblado de aplicaciones tipo "caja negra" donde no se sabe cómo un algoritmo arriba a una conclusión, lo cual ha provocado multitud de sesgos algorítmicos; por ejemplo, que un sistema asigne un riesgo crediticio alto a una persona por razones racistas y, también, abusos de grandes corporaciones, como los movimientos antivacunas solapados por Facebook.
“Como científicos debemos mantener la búsqueda de los llamados algoritmos claros, en donde pueda ser analizado cada aspecto de una solución. Por poner un símil histórico, las redes neuronales profundas son el equivalente a la alquimia y los algoritmos claros son el equivalente a la química. Nuestro reto en investigación es tomar las lecciones aprendidas en la práctica y transformarlas en conocimiento científico”, señala el investigador del CICESE.
Por su parte, el Dr. Carlos Alberto Brizuela Rodríguez, respecto a su área de estudio, la biología computacional, recuerda que las proteínas juegan un rol fundamental en varios padecimientos como el covid-19, el cáncer y las enfermedades neurodegenerativas; por ello, conocer las estructuras de las proteínas es clave para entender y enfrentar estos padecimientos.
“Desafortunadamente, si bien se conoce la secuencia de millones de proteínas, menos de 200 mil de éstas tienen una estructura conocida. A mediados de 2020, Deepmind, una empresa de Google, presentó un procedimiento basado en inteligencia artificial (IA) capaz de predecir la estructura de proteínas con una precisión comparable a la lograda por los laboriosos métodos experimentales como la cristalografía de rayos X. Un gran desafío en Biología Computacional es entender cómo potenciar esta nueva propuesta basada en IA para entender mejor los padecimientos mencionados y diseñar potenciales fármacos para los mismos”, reflexiona el investigador del Departamento de Ciencias de la Computación.
En opinión de la Dra. Mónica Tentori Espinoza, las ciencias de la computación es un campo de estudio que evoluciona rápidamente; sus retos actuales están ampliamente influenciados por las tendencias y la adopción pervasiva del tipo de tecnologías que utilizamos en la vida diaria. Las tendencias incluyen el análisis y uso de grandes cantidades de información que estamos generando derivados de la interacción diaria con dispositivos de cómputo y el contenido de diferentes plataformas sociales como Facebook, Twitter, etc. Por lo tanto, las áreas que han cobrado más auge en los últimos años incluyen ciencia de datos, inteligencia artificial, cómputo en la nube e interfaces inteligentes.
Durante la Escuela en Ciencias Computacionales, el Dr. Hugo Hidalgo Silva, investigador del CICESE, participó con el tema “Redes neuronales y filtros en imágenes” que plantea la aplicación de estas redes como una técnica de filtrado dentro de un algoritmo de restauración de imágenes en general. “Esta tecnología tiene aplicaciones en todas las áreas con problemas para recuperar información en forma de imágenes, obtenida mediante señales externas al objeto de estudio, es decir, puede aplicarse a tomografía médica, tomografía sísmica y modelado en geociencias, entre otras”.
Además de los investigadores citados, también impartieron conferencias los doctores Vitaly Kober, César García y Hussein López. Coordinaron los talleres los doctores Alberto Fernández, Alejandro Flores, Ana Martínez, Jesús Favela, Ubaldo Ruiz, Hussein López, el M. en C. Angello Hoyos y la Ing. Michelle Sainos.