Arturo Espinosa, experto en cómputo paralelo

Arturo Espinosa Romero es profesor investigador de la Facultad de Matemáticas en la Universidad Autónoma de Yucatán (Uady), donde se especializa en el estudio de la visión artificial como parte del grupo Computational Learning and Imaging Research (CLIR).

“Creo que la parte más importante de la investigación científica es la satisfacción que uno encuentra al descubrir y al entender cosas. Desde descubrir que hay una forma en la que funciona un fenómeno hasta entender conceptos nuevos”, expresó en entrevista para la Agencia Informativa Conacyt.

En computación, eso significa generalmente encontrar modelos de cómo representar problemas que ocurren en el mundo real y darlos a un algoritmo para ver cómo se puede resolver dicho problema utilizando computadoras, señaló el investigador nacional con nivel I.

Formación académica

Arturo Espinosa obtuvo el grado de ingeniero en sistemas electrónicos en el Instituto Tecnológico de Monterrey, campus Estado de México (ITESM CEM), México. “Cuando terminé la carrera estuve dos años trabajando en la industria privada como ingeniero, pero siempre tuve inquietud por hacer investigación”.

Entre 1994 y 2000, realizó sus estudios doctorales en la Universidad de Edimburgo, Escocia, en el Departamento de Inteligencia Artificial, que posteriormente se convirtió en la División de Informática.

A su regreso a México, trabajó durante dos años en el Instituto de Investigaciones en Matemáticas Aplicadas de la Universidad Nacional Autónoma de México (IIMAS UNAM). Posteriormente se trasladó a Mérida, Yucatán, donde ha desarrollado gran parte de su carrera profesional, académica y científica.

“Emigré a Yucatán hace 15 años aproximadamente. Me casé aquí con una yucateca, mi hija es yucateca y ya llevo mucho tiempo viviendo aquí”.

Visión computacional

La principal área de estudio de Arturo Espinosa Romero es la visión computacional, donde se busca reproducir el fenómeno biológico de la visión por medio de computadoras.

El estudio de la visión computacional inició entre mediados y finales de la década de 1960. De acuerdo con el investigador, se trata en general de hacer que las computadoras vean, pero en la actualidad presenta una gran variedad de aplicaciones.

“Es un fenómeno biológico que ocurre en las células en el sistema nervioso de los animales. Podemos considerar que el cerebro es una máquina que hace cómputo, pero no funciona de la misma manera ni tiene las mismas características que una computadora convencional. Tratar de entender y reproducir el comportamiento de esa computadora analógica que es el cerebro, usando una computadora, es complicado y al mismo tiempo fascinante”, expresó.

Visión tridimensional

En particular, Arturo Espinosa trabaja en torno a problemas de visión tridimensional, que implica dar una interpretación tridimensional a partir de una secuencia de imágenes. “Tiene muchas aplicaciones y eso tiene que ver mucho con temas de machine learning y de aprendizaje automático”, comentó.

De acuerdo con el investigador, la forma más sencilla para convertir una imagen 2D a una imagen 3D es a través del fenómeno conocido como estereotipia. “La fuente principal de información es la estereotipia, con la que nosotros percibimos la visión tridimensional, tenemos dos ojos y cada ojo recibe la misma imagen ligeramente diferente por su posición. Midiendo las discrepancias entre lo que ve un ojo y el otro, nosotros podemos percibir esa diferencia en profundidad”, explicó.

Con el uso de una cámara se pueden captar imágenes del mismo lugar en diferentes posiciones y, resolviendo ciertos problemas geométricos, uno puede estimar qué tan lejos se encuentra cada punto o la estructura tridimensional de una escena.

Cómputo paralelo

Históricamente, el cómputo paralelo ha sido considerado como la tecnología de punta de la computación y ha sido usado para modelar problemas científicos e ingenieriles difíciles alrededor del mundo.

En palabras del investigador, el cómputo paralelo consiste, en términos generales, en hacer cómputo muchas veces al mismo tiempo, como lo hace el cerebro, una especie de computadora que trabaja de manera paralela a través del trabajo simultáneo y la comunicación de sus múltiples neuronas.

“Las computadoras convencionales, sobre todo antes, cuando no había avances tecnológicos como ahora, funcionaban de manera que había un solo hilo de ejecución, una sola cadena de comandos que se ejecutaban. Cuando se habla de cómputo paralelo significa hacer o diseñar computadoras donde varias cosas ocurren al mismo tiempo de manera coordinada, ya sea de manera síncrona o asíncrona”, indicó.

Este concepto existe desde la creación de las computadoras, pero recientemente ha tenido un mayor auge debido a que permite superar un límite importante: la potencia.

“Cada vez cuesta más trabajo hacer las computadoras más pequeñas, y la manera más fácil de incrementar su poder de cómputo es poner varias computadoras trabajando de manera coordinada, es por eso que las computadoras tienen múltiples cores, que son varias computadoras que pueden repartirse el trabajo simultáneamente”.

Crear algoritmos que trabajen de manera coordinada en paralelo no es una tarea trivial, pues administrar los recursos y lograr que se sincronicen sus procesos es un procedimiento complejo e importante.

“En mi caso particular, el cómputo paralelo me es útil porque considero el problema de visión como un problema de robótica, en donde el tiempo de respuesta del sistema es importante. Nosotros queremos que un robot o una máquina sea capaz de tomar imágenes, procesarlas y tomar decisiones por sí misma de manera autónoma”.

Muchos de los procesos de visión resultan computacionalmente costosos, por lo que se busca encontrar la manera más eficiente de hacer cómputo paralelo ‘a bordo’, sin tener que depender de una computadora lejana, resaltó el investigador.

Fuente: CONACYT.