Inteligencia Artificial ayuda a optimizar procesos

*Investigadores de tres disciplinas distintas coincidieron en sus beneficios *Debe alimentarse con variables de información adecuada, advirtieron

Boletín | Xalapa | 05 Jun 2025

Por David Sandoval Rodríguez

Fotos: Luis Fernando Fernández

El uso de la Inteligencia Artificial (IA) en distintos campos científicos facilita la optimización de procesos, sin embargo, debe haber un conocimiento previo de la información con la que se alimentan estos modelos informáticos, comentaron tres investigadores de diferentes áreas en su participación dentro de la Feria Internacional del Libro Universitario (FILU) 2025.

En el evento, organizado por la Universidad Veracruzana (UV), participaron en el Foro Académico “Vivir en tiempos de Inteligencia Artificial: relaciones humanas, medio ambiente y tecnologías”, dentro de la mesa “La Inteligencia Artificial en el quehacer de las disciplinas”, que tuvo lugar en el Auditorio “Domingo García Ramos” de la Facultad de Arquitectura.

Arick Castillo Landero, egresado de la UV e investigador en el Instituto Mexicano del Petróleo; José Antonio Vázquez Mata, físico y astrónomo en el Instituto de Astronomía de la Universidad Nacional Autónoma de México (UNAM), y Gibrán Fuentes Pineda, investigador del Instituto de Investigaciones en Matemáticas Aplicadas y en Sistemas de la UNAM, fueron moderados por Luis Arturo Vázquez Honorato, director general del Área Académica Técnica.

Castillo Landero expresó su gusto por regresar a la institución a sembrar el interés en los jóvenes en esta tecnología que permite una mejor implementación de acciones, en particular destacó su aporte en la generación de soluciones orientadas a las energías limpias y a los procesos que buscan reducir las emisiones contaminantes, también en la creación de modelos matemáticos de biocombustibles.

Vázquez Mata comentó que el desarrollo informático en el campo de la astronomía ha sido enorme, “pasamos de observar cientos de objetos a millones de ellos”.

Para poder analizar semejante cantidad de datos tuvo que aprender el manejo de las redes neuronales de IA, “que son ideales para trabajar con numerosas imágenes” y ejemplificó al decir que el nuevo observatorio de rayos gama cósmicos, que se construye en Chile, tiene proyectado captar cuatro terabytes de información por noche. Cabe aclarar que un terabyte equivale a 1,024 gigabytes (GB) de información.

Por su parte, Gibrán Fuentes consideró entre los retos más importantes para la adopción de la IA el costo económico y de infraestructura que implica contar con los equipos adecuados para “correr” los modelos y algoritmos.

También planteó que se debe reflexionar acerca del papel que tendrán los investigadores y cómo se modificarán sus actividades con el apoyo de la IA en las etapas de sus investigaciones, por ello, instó a los universitarios a conocer sobre programación y bases de datos, modelos de IA y redes neuronales, porque serán una herramienta de trabajo habitual en los años venideros.