Inteligencia Artificial y Metaheurísticas

Se realiza investigación en inteligencia artificial simbólica, aprendizaje de máquina (incluyendo paradigmas de programación genética, aprendizaje profundo y redes neuronales basadas en grafos), con énfasis en la reducción de los recursos computacionales requeridos para el entrenamiento y despliegue de modelos.

Se buscan esquemas de representación simbólica que permitan modelos más interpretables y escalables, así como el desarrollo de esquemas híbridos que integren métodos simbólicos y conexionistas.

Esta línea también se centra en el desarrollo, adaptación y mejora de algoritmos metaheurísticos clásicos y modernos para la solución de problemas de optimización mono y multiobjetivo, aplicados a procesos computacionales, logísticos, industriales y biomédicos. La investigación tiene un enfoque teórico y experimental, con aplicaciones en análisis de imágenes, cómputo en la nube, biomedicina y sistemas complejos.