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Para estudiantes del INAOE, primer y segundo premioS por las mejores tesis doctorales en inteligencia artificial en México

En el marco de la 16ª Conferencia Internacional Mexicana en Inteligencia Artificial realizada del 23 al 28 de octubre en Ensenada, Adrián Pastor López Monroy y Lázaro Bustio Martínez, egresados del posgrado en Ciencias Computacionales del INAOE, obtuvieron el primer y segundo premios respectivamente a las mejores tesis doctorales en inteligencia artificial (IA) que otorga la Sociedad Mexicana de Inteligencia Artificial (SMIA).

La tesis de Adrián Pastor López Monroy se titula "Image classification through text mining techniques", y fue asesorada por los doctores Manuel Montes y Gómez, Hugo Jair Escalante y Fabio A. González.

En un correo electrónico enviado desde la Universidad de Houston donde actualmente labora, el doctor Adrián Pastor López Monroy comenta acerca del trabajo doctoral que le valió el primer premio de la SMIA: En mi investigación de doctorado trabajé en el problema de clasificación de imágenes, que es una tarea importante para la organización y el análisis de la información visual. La investigación se centró en estudiar características específicas que se extraen de las imágenes, y que sirven de base para diseñar nuevos métodos inspirados en minería de textos que capturen información visual discriminativa. De esta manera se logran obtener métodos más efectivos en tareas específicas de clasificación visual. Por ejemplo, en imágenes de histopatología es posible mejorar la efectividad de métodos para la identificación de enfermedades específicas en la piel (e.g., carcinoma). Esta investigación realizada en el INAOE nos acerca un paso más en la integración de métodos de aprendizaje máquina de distintas áreas (lenguaje y visión), lo cual es un paso importante para el entendimiento y nuevas propuestas en problemáticas multimodal que puedan abordar problemas a través de soluciones con rigor científico.

Adrián Pastor López Monroy (der.) obtuvo el primer lugar. En la imagen posa con el Dr. Hugo Jair Escalante, uno de sus asesores. Foto: cortesía de Adrián P. López Monroy.

Cabe recordar que, en 2013, el Dr. López Monroy obtuvo, junto con los doctores Manuel Montes y Gómez y Hugo Jair Escalante, un premio otorgado por el Laboratorio de Lingüística Forense de la Universidad Pompeu Fabra de Barcelona, por un proyecto de inteligencia artificial para determinar los perfiles de los usuarios en una red social.

Por otra parte, Lázaro Bustio Martínez obtuvo el segundo premio con la tesis titulada "Hardware Acceleration of Frequent Itemsets Mining on Data Streams", la cual desarrollo bajo la dirección de los doctores René Cumplido Parra, investigador del INAOE, y el doctor Raudel Hernández León, del Centro de Aplicaciones de Avanzada (CENATAV) en Cuba. Actualmente, el doctor Bustio colabora con el laboratorio de FPGAs y Computación de Alto Desempeño en el INAOE.

Lázaro Bustio obtuvo el segundo premio otorgado por la SMIA. Foto: archivo INAOE.

En entrevista, Lázaro Bustio explicó que su tesis doctoral trata del descubrimiento de conjuntos frecuentes de ítems en flujos de datos. "El tema suena un poco rimbombante pero no es tan complicado. El ejemplo clásico en esto es el patrón de compras de las personas. Cuando las personas van a los mercados compran casi siempre los mismos productos y además los compran juntos. De esta manera, se puede predecir el comportamiento de las demás personas a partir de los patrones ya analizados. Luego, se pueden establecer estrategias de mercado y así incrementar las ventas. Pero también tiene otras utilidades: una de ellas es para hacer resúmenes automatizados de textos, que ayudan a determinar de qué se está hablando en un documento. También se puede utilizar en cuestiones de seguridad donde, por ejemplo, si estamos escuchando las conversaciones donde aparecen mucho las palabras bombas y atentado, se pueden emitir alertas y tomar medidas. Otras aplicaciones pueden ser en turismo para predecir el flujo de turistas e incrementar las capacidades hoteleras en determinadas zonas, y en mediciones meteorológicas, analizando redes de sensores. El descubrimiento de conjuntos frecuentes es un paso inicial para tareas más complicadas como la generación de reglas de asociación y la clasificación de datos mediante reglas de asociación. En mi trabajo de tesis se proponen algoritmos nuevos: dos de ellos fueron mejoras del estado del arte y uno fue una aportación. Según los experimentos realizados, se vio que estos algoritmos son más rápidos y eficientes bajo las condiciones específicas para las cuales fueron creados. En mi trabajo de tesis se propone la teoría, el know how, la que luego puede ser empleada en diversas aplicaciones que pueden tomar esos algoritmos, mejorarlos, e implementarlos directamente en aplicaciones de uso práctico".