PACHUCA DE SOTO, 02 OCT/News Hidalgo/.– Desde la detección de ataques informáticos y bots políticos, hasta la evaluación de campañas publicitarias virtuales, es posible mediante el uso de inteligencia artificial, expuso el investigador del Instituto Tecnológico y de Estudios Superiores de Monterrey (ITESM), Campus Estado de México, Raúl Monroy, al compartir sus conocimientos con el alumnado del Instituto de Ciencias Básicas e Ingeniería (ICBI) de la Universidad Autónoma del Estado de Hidalgo (UAEH).
En su conferencia “Redes dinámicas y métricas para la eficiencia publicitaria” (Dynamic Networks and Metrics for ad Efficiency Ratings), el investigador del Instituto Tecnológico y de Estudios Superiores de Monterrey, Raúl Monroy, expuso un proyecto en el que se evaluaron la efectividad de las campañas publicitarias de empresas que tienen sitios electrónicos.
El proyecto fue efectuado por un grupo de investigadores del Tecnológico de Monterrey -Raúl Monroy, Octavio Loyola-González, Miguel Ángel Medina-Pérez, Bárbara Cervantes, y José Ernesto Grimaldo-Tijerina-, en conjunto con el Stevens Institute of Technology, en New Jersey, Estados Unidos, y la empresa Network Information Center (NIC) México.
Ante estudiantes de la Licenciatura en Sistemas Computacionales, señaló que dicho proyecto empleó la técnica de sistemas inteligentes, y de visualización; tales herramientas se pueden aplicar a diferentes contextos como puede ser observar cómo se desempeña una campaña publicitaria, hasta la detección de ataques en sitios informáticos o tráfico falso mediante bots.
De acuerdo con el investigador, cerca del 36 por ciento de tráfico web es falso; de ahí la importancia de dichas técnicas con las que se pueden detectar bots o cuentas automatizadas tanto en sitios web de comercio electrónico como en asuntos políticos en las redes sociales. “Esto le puede servir por ejemplo a Twitter, para vigilar más las cuentas o a lo mejor alguien está usando nuestra cuenta y no lo sabemos”, refirió.
En ese sentido explicó que existen modelos visuales que complementan la efectividad de las mismas técnicas, para detectar situaciones de riesgo o de estrés; ejemplo de ello es un modelo visual en un hospital: “Se le puede dar el modelo visual a una persona que está observando cómo están los pacientes, y cuando detecte un modelo anormal visualmente pueda levantar una alarma, y todo eso está apoyado por métodos de inteligencia artificial que buscan detectar estas anomalías».
Durante la conferencia, el especialista presentó herramientas como Bagging Random Miner para detectar anomalías y capturar la estructura interna de los datos para crear una clasificación que permita construir una base de datos para detectar bots.
