Científico mexicano crea algoritmos inspirados en la naturaleza

02 Dic 2014.




La teoría de la evolución indica que las especies se desarrollaron a partir de pequeñas transformaciones producidas en cada nueva generación y mediante la selección natural del más fuerte. Aplicando estos principios para la elaboración de algoritmos, Carlos A. Coello Coello, investigador del Departamento de Computación del Cinvestav, fue reconocido con la Cátedra de Investigación Marcos Moshinsky 2013-2014, en el área de matemáticas.



“La computación evolutiva multiobjetivo involucra el diseño e implementación de algoritmos inspirados en procesos de la naturaleza ─como el de la evolución natural de las especies, con base en el principio de la supervivencia del más apto─, los cuales se usan para resolver problemas de alta complejidad, con un gran número de variables”, sostuvo el investigador, quien es doctor en Ciencias de la Computación por la Universidad de Tulane, en Louisiana, Estados Unidos.

Para encontrar solución a problemas complejos, Coello diseña algoritmos con base en metáforas biológicas, no sólo sustentadas en la evolución, sino también en cuestiones tales como el movimiento de un grupo de aves que busca alimento.

Otras de las metáforas biológicas que ha adoptado en su trabajo Carlos A. Coello se basan en el sistema inmune natural del ser humano y en el comportamiento de colonias de hormigas. Todas estas metáforas biológicas se simulan en una computadora, con el objetivo de resolver problemas de optimización.

“Con base en estos conceptos se toma un grupo de posibles soluciones a un problema (nuestra ‘población’) y se les somete a un proceso de selección con base en una medida de calidad (o sea las ‘aptitudes’ de nuestros individuos)”, expuso el investigador.

Además dijo que “las soluciones seleccionadas para ser padres se recombinan para generar ‘hijos’ que se busca que tengan un mejor valor de aptitud que sus padres. Dichos hijos se someten posteriormente a pequeños cambios en su configuración (usando un operador llamado ‘mutación’), y se vuelve a repetir el ciclo evolutivo”.

Por lo tanto, al generar mutaciones durante varias generaciones (que corresponden a interacciones en una computadora), durante un cierto periodo de tiempo, se logra obtener una solución que constituye una aproximación a la óptima de un problema de alta complejidad.

“En mi área de investigación en particular, nos interesa resolver problemas que tienen dos o más funciones objetivo, las cuales suelen estar en conflicto entre sí, y que queremos optimizar simultáneamente”, señaló Coello Colleo quien lleva más de veinte años trabajando en esa línea de investigación.

Un ejemplo de un problema multiobjetivo sería el querer optimizar el diseño de un vehículo para mejorar su rendimiento en el consumo de gasolina, pero buscando que a la vez sea más rápido. El problema es que entre más rápido sea un vehículo, mayor será su consumo de combustible; aquí los objetivos están en conflicto y no existe un método que garantice encontrar la mejor solución porque no hay una solución única, sino varias.

“Los problemas de optimización con fines académicos tienen de dos a 15 variables, pero en el mundo real existen problemas de una muy alta dimensionalidad. Hace algunos años trabajamos con la NASA en un problema de optimización de 13 mil variables”, destacó Coello Coello, que obtuvo el Premio Nacional de Ciencias y Artes en el área de Ciencias Físico-Matemáticas y Naturales en 2012.

En su proyecto para solicitar una Cátedra Marcos Moshinsky, Carlos Coello propuso emplear el concepto de coevolución para el desarrollo de algoritmos cuya solución pretende involucrar el uso de hasta 10 mil variables. En la naturaleza la coevolución se presenta cuando una especie depende de otra para sobrevivir, como una planta que se incrusta en un árbol y se alimenta de éste.

La idea es descomponer el conjunto de variables en pequeños pedazos, los cuales se procesan por separado, pero de manera simultánea. “En mi grupo de investigación, hemos diseñado el primer algoritmo evolutivo multiobjetivo que adopta este concepto para resolver problemas de alta dimensionalidad. Hemos podido resolver problemas de hasta 5 mil variables, pero queremos alcanzar las 10 mil”, aseguró Carlos Coello Coello.

La fundación Marcos Moshinsky instituyó su cátedra de investigación para reconocer a los científicos jóvenes que trabajan en proyectos de investigación de calidad y que presentan promesas excepcionales; el premio que otorga consiste en un apoyo financiero para realizar un proyecto de investigación original que contribuya de manera importante al desarrollo científico del país.

 Doctorado en Ciencias de la Computación, Tulane University, USA, 1996.
 Maestría en Ciencias de la Computación, Tulane University, USA, 1993.
 Licenciatura en Ingeniería Civil, UNACH, Mexico, 1991.

Carlos Artemio Coello Coello nació en Tonalá, Chiapas, el 18 de octubre de 1967. Cursó la licenciatura en ingeniería civil en la Universidad Autónoma de Chiapas graduándose con mención honorífica. En 1990 recibió un Diploma de Aprovechamiento de parte del Colegio de Ingenieros Civiles de Chiapas, por haber obtenido el más alto promedio de su generación. Ese mismo año, recibió la "Medalla Diario de México" por ser uno de los "mejores estudiantes de México". Posteriormente, recibió una beca de la Secretaría de Educación Pública para cursar estudios de maestría y doctorado en ciencias de la computación en la Universidad Tulane, enEstados Unidos, graduándose en 1993 y 1996, respectivamente. Desde 2001, trabaja en el Centro de Investigación y de Estudios Avanzados del Instituto Politécnico Nacional (CINVESTAV-IPN).

El Dr. Coello ha publicado más de 360 artículos (100 en revistas internacionales con arbitraje estricto, 45 en capítulos de libros en inglés y más de 215 en extenso en memorias de congresos internacionales con arbitraje estricto). También es el primer autor de un libro monográfico sobre optimización evolutiva multi-objetivo, publicado por Springer, el cual va en la segunda edición (publicada en 2007), y que cuenta a la fecha con más de 1500 citas. El Dr. Coello ha editado también 3 libros en inglés (publicados por World Scientific y Springer), y ha escrito un libro sobre la historia de la computación en el mundo, el cual fue publicado por el Fondo de Cultura Económica en 2003, y del que se han vendido más de 3000 ejemplares. Ha dirigido 58 tesis (15 de doctorado (incluyendo 3 en Argentina), 36 de maestría (incluyendo 1 de Francia) y 7 de licenciatura), de las cuales 4 han recibido el premio a la "mejor tesis en computación" (4 a nivel doctoral y 1 a nivel maestría) de la Asociación Nacional de Instituciones de Educación en Informática (ANIEI) y 1 (a nivel doctoral) recibió el Premio Arturo Rosenblueth 2009 en el área de Tecnología y Ciencias de la Ingeniería, otorgado por el CINVESTAV-IPN. Así mismo, también ha recibido (junto con sus estudiantes) varios "best paper awards" en diversos congresos internacionales de prestigio. Las publicaciones del Dr. Coello reportan a la fecha 19496 citas, según Google Scholar. En su registro personal, el Dr. Coello tiene contabilizadas 7586 citas, de las cuales, 4209 aparecen en el ISI Web of Science. Sus citas restantes aparecen en libros monográficos, capítulos de libros editados (en inglés), artículos en extenso publicados en congresos internacionales, tesis doctorales (no dirigidas por él), etc. y han sido localizadas mediante Google Scholar y Scopus. Su índice h es de 56, de acuerdo a Publish or Perish (el cual considera todas las citas localizables por medio de Google Scholar) y de 23, de acuerdo al ISI Web of Science. Ha llegado a tener hasta 6 artículos a la vez en la lista de Hot Papers del ISI Web of Science, que contiene los artículos más citados (a nivel mundial) en los últimos 10 años. De hecho, cuenta con 4 artículos que reportan a la fecha, más de 100 citas cada uno en el ISI Web of Science (de entre ellos, 2 cuentan con más de 200 citas cada uno).

El Dr. Coello ha sido invitado a participar como conferencista magistral a países tales como Estados Unidos, España, Brasil, Canadá, Italia, Colombia, India, Chile, Argentina, Bolivia, Perú, Inglaterra, Turquía, Australia, Luxemburgo, Uruguay, Japón, China y México. Es también editor asociado de 8 revistas internacionales (incluyendo las 2 más importantes de su área: IEEE Transactions on Evolutionary Computation y Evolutionary Computation) y pertenece al comité editoral de 6 revistas más.

Desde 2010, el Dr. Coello es Investigador Cinvestav 3F (la categoría más alta posible en el CINVESTAV-IPN). Sólo hay 27 investigadores (de 657 con que cuenta el CINVESTAV-IPN) que ostentan esta categoría, siendo el único en el área de tecnología. Desde enero de 2011, el Dr. Coello es IEEE Fellow "por sus contribuciones a la optimización multi-objetivo y a las técnicas de manejo de restricciones". Esta distinción la otorga el Institute for Electrical and Electronics Engineers (IEEE) sólo a sus miembros con logros extraordinarios en su disciplina. Cada año, sólo unas 7 personas de cada una de las sociedades del IEEE pueden obtener esta importante distinción. El Dr. Coello es el primer IEEE Fellow de la Computacional Intelligence Society en la región 9 (la cual abarca Latinoamérica y el Caribe) y es uno de los pocos (menos de 10) IEEE Fellows del área de computación evolutiva en el mundo. El Dr. Coello ha sido galardonado con el Premio Ciudad Capital: Heberto Castillo Martínez Edición 2011, en Ciencias Básicas, en la categoría científicos y científicas mexicanos de 45 años o menos. También obtuvo el 2013 IEEE Kiyo Tomiyasu Award por "contribuciones pioneras a la optimización mono- y multi-objetivo usando metaheurísticas bio-inspiradas", lo que lo convierte en el primer latinoamericano en obtener este importante premio, que es uno de los Technical Field Awards, que son los premios más importantes que otorga el IEEE. Los ganadores de este premio en años anteriores son profesores de instituciones muy prestigiosas, tales como el Instituto Tecnológico de Massachusetts, la Universidad de Princeton, la Universidad de California en Berkeley, la Universidad de Columbia y la Universidad Purdue.

El Dr. Coello ha sido también pionero en el diseño de esquemas de manejo de restricciones para algoritmos evolutivos basados en conceptos multi-objetivo. Algunos de los algoritmos que ha propuesto han sido utilizados en diversos problemas del mundo real tales como la optimización de procesos de destilación (en Querétaro), el procesamiento de imágenes (en Guadalajara y la Ciudad de México), la optimización de problemas de despacho eléctrico (en Chile) y de electromagnetismo (en Brasil), problemas financieros (en México y Japón) y para resolver problemas de optimización estructural (en Venezuela, Colombia, Estados Unidos y México). En años recientes, el Dr. Coello ha realizado trabajo teórico en relación a propiedades de convergencia y a técnicas de archivado de los algoritmos evolutivos multi-objetivo y otras metaheurísticas bio-inspiradas como los sistemas inmunes artificiales. Aquí también ha realizado contribuciones pioneras, tales como la primera demostración de convergencia de un sistema inmune artificial multi-objetivo.


Fuente: Investigación y Desarrollo
Editado: Bio-Gea
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