El Centro de Investigación en Inteligencia Artificial (CIIA) de la Universidad Veracruzana (UV) realizó el 5° Seminario de Aprendizaje Computacional, con el propósito de dar a conocer las investigaciones que realizan sus estudiantes de posgrado, así como recibir a investigadores de otras entidades que comparten sus proyectos.
El seminario es organizado por el cuerpo académico (CA) Investigación y Aplicaciones de la Inteligencia Artificial; Efrén Mezura Montes, integrante del CA, dio la bienvenida a los estudiantes y académicos que se dieron cita en el Auditorio “Emilio Gidi Villarreal”, así como a los ponentes invitados.
Agradeció al CA la organización del evento y destacó: “La intención del seminario es dar a conocer la actividad de investigación que se está dando en el CIIA, particularmente la que realizan nuestros estudiantes y esto se complementa muy bien con las personas que nos visitan para enriquecer nuestros conocimientos sobre aprendizaje computacional”.
Señaló que, si bien la inteligencia artificial es un tema de múltiples ámbitos, “realmente una de las áreas que domina dentro de las aplicaciones hoy en día es precisamente el aprendizaje computacional”.
En el mismo sentido, recalcó que divulgar las investigaciones que realizan los alumnos de posgrado cumple con una función desmitificadora de lo que significa la IA e incide en la generación de conocimiento y desarrollo de herramientas útiles.
Mario Graff, académico del Infotec, habló sobre los algoritmos bioinspirados
A continuación, Mezura Montes dio la bienvenida a Mario Graff Guerrero, académico del Centro de Investigación e Innovación en Tecnologías de la Información y Comunicación (Infotec), perteneciente a la Red de Centros Públicos de Investigación del Consejo Nacional de Ciencia y Tecnología y que se localiza en Aguascalientes, quien impartió la conferencia “Algoritmos bioinspirados en clasificación de texto”.
Habló sobre las técnicas que se utilizan para clasificar los atributos de un texto mediante programas informáticos y explicó que se busca saber a qué categoría corresponde, tomando en cuenta que dichas categorías se han establecido previamente; dentro de este proceso se pueden encontrar tareas habituales como el análisis de sentimiento, identificando si un texto es positivo, negativo o neutral”.
También se pueden clasificar a partir de emociones o detectar agresividad, lo que es común en las redes sociales a través de las publicaciones y comentarios.
Otras tareas en las que se aplica la clasificación de texto se relacionan con “el perfilado de autores, donde lo que te interesa saber es si la persona que lo escribió es un hombre o una mujer, en qué rango de edad se encuentra, su variedad en el lenguaje, entre otros elementos”.
Al dirigirse a los estudiantes, remarcó que sobre “el cómputo bioinspirado no existen 10 millones de artículos, al contrario hay muy pocos”.
Comentó que el análisis de las noticias falsas o fake news también puede considerarse como un problema de clasificación, al igual que los análisis gramaticales de las oraciones, dado que se pueden clasificar en correctas e incorrectas, o en falso y verdadero para el caso de las noticias.
Por: David Sandoval Rodríguez
