La intersección entre las matemáticas y la inteligencia artificial (IA) es un terreno fértil para la innovación, la resolución de problemas complejos y la transformación social. En este escenario, el Dr. Diego Andrés Pérez Ruiz, un destacado estadístico con una sólida trayectoria académica y profesional, se ha posicionado como una figura clave en el desarrollo de modelos matemáticos avanzados aplicados a la IA. Con una formación rigurosa —licenciatura en Matemáticas Aplicadas y Ciencias de la Computación por la UNAM, maestría en Probabilidad y Estadística en el Centro de Investigación en Matemáticas (CIMAT) y doctorado en Ciencias Matemáticas por la Universidad de Manchester— el Dr. Pérez Ruiz ha dedicado su carrera a la investigación y el análisis de datos funcionales y estadística no paramétrica.
Actualmente, el Dr. Pérez Ruiz se desempeña como profesor de asignatura en el Departamento de Estadística Social de la Universidad de Manchester y ha sido reconocido con el Premio Cochran-Hansen del Instituto Internacional de Estadística (ISI) en 2019, por sus importantes contribuciones a la estadística social. Su trabajo se enfoca en el análisis y combinación de muestras para mejorar la inferencia estadística, lo que ha permitido avances significativos en el diseño y optimización de modelos predictivos.
Para el Dr. Pérez Ruiz, las matemáticas aplicadas son la base estructural de la inteligencia artificial. "El álgebra lineal es esencial en redes neuronales, la optimización matemática es clave en el entrenamiento de modelos y la teoría de probabilidad sustenta los enfoques bayesianos", explica. Esta integración de herramientas matemáticas proporciona la precisión y confiabilidad necesarias para representar fenómenos complejos y obtener resultados sólidos en la toma de decisiones.
El impacto de esta colaboración entre matemáticas e inteligencia artificial ya se observa en áreas como la salud, la economía y las ciencias sociales. Por ejemplo, la IA aplicada a la detección temprana de enfermedades ha mejorado significativamente los diagnósticos médicos, utilizando redes neuronales para el análisis de imágenes. En el ámbito económico, los modelos de series temporales y técnicas de aprendizaje profundo optimizan la predicción de mercados financieros y la gestión de riesgos. En el campo social, el procesamiento de lenguaje natural analiza grandes volúmenes de información para identificar tendencias de opinión o predecir comportamientos electorales.
Sin embargo, la aplicación de técnicas matemáticas avanzadas en IA no está exenta de desafíos. Según el Dr. Pérez Ruiz, la interpretabilidad de los modelos, la computación intensiva y la calidad de los datos son obstáculos recurrentes. Modelos como los enfoques bayesianos requieren aproximaciones avanzadas que pueden ser costosas en términos computacionales, y la disponibilidad de datos representativos sigue siendo una limitación crítica en la construcción de modelos predictivos robustos.
El uso de modelos probabilísticos en contextos de incertidumbre es otra área de oportunidad, particularmente en la gestión de recursos y la planificación estratégica. "Los modelos de inferencia bayesiana permiten actualizar predicciones en tiempo real, lo que resulta crucial en entornos cambiantes", señala el Dr. Pérez Ruiz. Además, técnicas como la programación estocástica y el aprendizaje por refuerzo ayudan a optimizar decisiones y asignar recursos eficientemente, como en la gestión de energía o la logística de distribución.
Uno de los contribuciones más innovadoras del Dr. Pérez Ruiz es su trabajo en la integración de muestras probabilísticas y no probabilísticas, una metodología que mejora significativamente la precisión de los modelos predictivos en IA. Esta combinación permite reducir sesgos de selección, aprovechar grandes volúmenes de datos y mejorar la generalización de los modelos, haciendo posible una toma de decisiones más informada y eficiente.
En cuanto a las herramientas esenciales para el desarrollo de IA eficiente, el Dr. Pérez Ruiz destaca el álgebra lineal, el cálculo multivariable, la optimización convexa y la teoría de probabilidad como pilares matemáticos fundamentales. En el aspecto tecnológico, Python, R y Julia son lenguajes indispensables, mientras que Hadoop, Spark y el uso de GPUs y TPUs permiten manejar grandes volúmenes de datos y entrenar modelos complejos con mayor velocidad y eficiencia.
Para universidades como la UNACH, el Dr. Pérez Ruiz recomienda incorporar cursos especializados en matemáticas aplicadas desde los primeros semestres, desarrollar laboratorios de datos, establecer alianzas con empresas tecnológicas y fomentar programas de educación continua en modelado matemático y aprendizaje automático. Estas acciones contribuirían a formar profesionales altamente capacitados, capaces de diseñar soluciones innovadoras y abordar problemas complejos en el ámbito local y regional.
En el contexto de Chiapas, la aplicación de la inteligencia artificial y las matemáticas aplicadas podrían transformar sectores clave como la agricultura, salud pública, desarrollo económico y sustentabilidad ambiental. Desde optimizar el uso de recursos hídricos hasta predecir brotes epidemiológicos y diseñar estrategias de mitigación climática, las herramientas desarrolladas en este campo ofrecen soluciones prácticas y efectivas para el desarrollo regional.
El Dr. Pérez Ruiz también subraya la importancia de la colaboración internacional en el fortalecimiento de la investigación en IA y matemáticas aplicadas. La creación de proyectos conjuntos, intercambios académicos y programas de cotutela entre la UNACH y universidades de prestigio como la Universidad de Manchester permitirían acelerar el desarrollo de capacidades locales, fortalecer el conocimiento técnico y generar soluciones de impacto global con una visión local.
A medida que avanzamos hacia un futuro cada vez más impulsado por la tecnología, el Dr. Diego Andrés Pérez Ruiz destaca la necesidad de formar profesionales versátiles y éticos, capaces de integrar el rigor matemático con la innovación tecnológica. Su trabajo en el desarrollo de modelos predictivos y técnicas de inferencia continúa abriendo caminos en la IA, demostrando el potencial transformador de las matemáticas aplicadas en la construcción de un mundo más inteligente, eficiente y equitativo.
Texto: Raúl Ríos Trujillo
Imágenes: Archivo Diego Andrés Pérez
