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José de Jesús Henández Higuera es el primer egresado de la Maestría en Investigación en Ciencia de Datos de la BUAP, perteneciente a la oferta educativa de la Facultad de Ciencias Físico Matemáticas (FCFM).
Guiado por el doctor Jorge Velázquez Castro, docente e investigador de FCFM, el grado lo obtuvo tras presentar la tesis “Integración del aprendizaje automático para la búsqueda de estrategias de control epidemiológico”.
Las técnicas usadas para el desarrollo de su tema provienen del aprendizaje automático, conocido también como aprendizaje de máquina o Machine Learning, una rama de la Inteligencia Artificial (IA), constituida por varios tipos de aprendizaje, pero el trabajo se basa en la combinación de dos de ellos: el Aprendizaje por Refuerzo (Reinforcement Learning) y el Aprendizaje Profundo (Deep Learning).
El Aprendizaje por Refuerzo (Reinforcement Learning) le permitió desarrollar la simulación de un ambiente epidemiológico (basado en un modelo matemático conocido como SIR) para poder hallar las estrategias de control; mientras que el Aprendizaje Profundo (Deep Learning) tuvo la función de mejorar la eficiencia de los algoritmos utilizados por medio del uso de redes neuronales artificiales.
A partir de su gusto por los videojuegos, visualizó inventivas que aplicó en tema de aprendizaje por refuerzo, basándose en el uso de entrenamiento de bots, realizado por medio de un algoritmo conocido como Q-learning.
Durante su paso por el posgrado aprendió técnicas de ciencias de datos aplicadas a la investigación, así como la creación de nuevas herramientas que permiten manejar grandes volúmenes de datos asociados a proyectos de gran magnitud en diferentes ámbitos.
El interés por estudiar la maestría surge a partir de ver cómo los algoritmos computacionales, principalmente los de la IA, son aplicables en algunos de los problemas más importantes para los humanos dentro de la ciencia.
