IA y Ciencia de datos

[Música] Bienvenidos a este primer podcast sobre investigación de la Universidad Panamericana que pretende acercar precisamente la investigación de una forma más rica, más casual y mucho más clara y entendible para todos. En este primer episodio contamos con la valiosísima presencia virtual de la doctora Julieta Domínguez y la doctora Claudia Nayali Sanchez, como están? Excelente, muchas gracias. Vamos a hablar sobre inteligencia artificial, ciencia de datos y estos temas que ustedes dominan perfecto. Cuéntanos un poquito de ustedes. Hola, qué tal? Bueno, pues antes que nada, muchas gracias por la invitación. Y bueno, pues nos presentamos mi nombre es Claudia Nayali Sanchez de la Universidad Panamericana en Campos Aguas Calientes y mis áreas de investigación son relacionadas con inteligencia artificial, ciencia de datos, visión por computadoras y computadorutivo. Y bueno, pues hemos estado trabajando muy bien con un punto con Julieta con cómo aplicar todas estas técnicas para el área de alimentos. Qué tal, buenas buenas, como han estado. Pues la verdad es que se gusta estar con ustedes. Yo soy la doctora Julieta Domínguez y pues bueno, una de las áreas que nosotros trabajamos es lo que es la ciencia y tecnología de alimentos. En particular, nos hemos especializado en la parte de analisis sensorial y en la parte de cuestiones agronómicas relacionadas precisamente con este tema de lo que es inteligencia artificial. Yo la verdad es que estoy muy contenta porque bueno, pues ahí hay temas que la verdad es que hemos trabajado de manera conjunta y pues hemos trabajado de manera muy disciplinaria. Y pues, bueno, una de las cuestiones interesantes es que, pues, bueno, hemos estado viendo cómo poder nos complementar porque la verdad es que lo que sabe Claudia es diferente de lo que es ello. Excelente y por eso están aquí para hacer esta charla muchísimo más rica y a partir de estas perspectivas tan diferentes y contrastantes a la vez. Cuéntanos, vamos a empezar con Claudia. Me gustaría conocer un poco más a fondo que es inteligencia artificial. Todos tenemos conceptos vagos, tenemos conceptos generales, pero en voz de las expertas. ¿Qué es para ti? ¿Inteligencia artificial, Claudia? Bueno, pues, tal cual mencionas, ¿inteligencia artificial es algo complejo de entender sobre todo por la naturaleza de la misma área? Pero una inteligencia artificial es una de la investigación. El objetivo es tratar de mular en máquinas la inteligencia. No tanto imitar la inteligencia humana sino hacer aparentar que las máquinas son inteligentes. Bueno, nosotros entendemos como inteligencia esa capacidad lógica que nos permite aprender, planear, resolver problemas, poder interactuar con el entorno. Y, bueno, pues, la idea es todas estas cualidades tratar de pasarlas a una máquina. Entonces, en este sentido, la inteligencia artificial está dividida como en varias ramas. Y, bueno, es una forma más fácil, más cercana. Bueno, yo creo que pienso es que es un conjunto de técnicas que nos ayudan precisamente a simular lo que son los sistemas o máquinas. Y que imitan la inteligencia humana. Entonces, en realidad es como si yo lo hubiera, y así es como a veces lo explico yo en algunos congresos que hemos podido asistir, es como si yo tuviera un cerebro, en este caso, la mejor es mi disco duro. Y le puedo meter toda la información y pues obviamente este cerebro va a ir aprendiendo. Y bueno, hay otro, hay diferentes tipos de técnicas y de movimiento. O sea, decirlo así, pero este funcionan como espicido de neuronas, como un cerebro, y empiezan a hacer como inteligentes estas máquinas de tal manera que yo, toda esa información la meto y recibo respuestas, pero recibo respuestas de manera más inteligente, porque van a tomar en cuenta todos los datos de manera cuantitativa y cualitativa que yo puede ingresar. Y además me encanta verlas hablar de esto porque vuelo su pasión por los temas. Y por eso llegan tan alto en esta carrera. Y para hablar de esto, yo desconocía de lo que hablaba Claudia y Claudia es conocida lo que ha dado. Entonces Claudia ha hecho una de las cosas bien interesantes, hasta se ha tomado clases de maestría, de análisis sensorial para precisamente como que podamos hablar un lenguaje común. Sí, para poder entendernos porque en principio nos costaba saber de qué estábamos hablando cada una, pero poco a poco la verdad es que ya tenemos varios años como cinco trabajando juntas en proyectos investigaciones y pues nos ha ido muy bien así que pues así no trabajando en esto. Y bueno, y lo importante también es que cada proyecto nos ha dado una respuesta como un artículo o una cuestión de propiedad intelectual que es algo bien interesante que te estaríamos platicando un ratito más. Excelente. Fíjense que otro de los conceptos que también existe en esta nube de conocimientos es precisamente la industria 4.0 y entonces como podemos relacionar estos dos otros términos de inteligencia artificial y ciencia de datos con la industria 4.0 que me dices Claudia. Ok, pues mira, lo que pasa es que la industria 4.0 ahorita es un concepto que se utilicen todos lados y es como una evolución de cómo se hacen las cosas desde cómo se produce de forma industrial o cómo se venden nuestros productos. Entonces aquí la idea es involucrar las técnicas de inteligencia artificial y ciencia de datos para la automatización de todos estos procesos. Entonces por ejemplo puede ser desde cómo planear las cuestiones logísticas, cómo hacer sistemas de recomendación para incrementar tus ventas, cómo hacer análisis de datos de los procesos de producción para el mejor incrementar precisamente las unidades que se generan cosas del estilo. Entonces algo bien importante es que la industria 4.0 es algo que va a pasar bueno más de que ya está pasando. Entonces tenemos que incorporarnos y o si porque si no lo hacemos tanto los investigadores como los directivos empresas, pues los demás si los van a ser y entonces quien lo haga va a tener una ventaja competitiva importante. Entonces es importante capacitarnos hacer uso de las técnicas y no nada más nosotros sino a las nuevas generaciones porque es algo que de verdad ya está y tenemos que hacerlo para para seguir vigentes en el mercado. Y Julieta esto cómo se relaciona con los alimentos desde el punto de vista de alimentos que tienen que ver la industria 4.0. Bueno tiene que ver muchas muchas cosas por ejemplo en el campo normalmente estábamos acostumbrados a la mejora que cariera lluvia y que con esto la verdad es que nosotros pudiéramos decir bueno pues ya pasa el ciclo y con este ciclo pues ya tenemos a la mejor determinado rendimiento. Pero que esto que es sucede ahora ahora realmente tomamos en cuenta muchísimas variables y es algo bien chistoso entre clave de ello porque la verdad es que hay veces que tomar entre tomar datos realmente a veces es costoso y por ejemplo en particular este clave siempre siempre de dices que quiero más datos quiero más datos. Pero bueno nosotros podemos tomar cuestiones como por ejemplo la humedad el ambiente la parte de luminosidad la parte de pH la parte de salinidad el suelo en fin y todas estas estas variables. Y ya se cuenta que las tomas se las hoy a Claudia y Claudia realmente estén empieza a desarrollar estos modelos matemáticos precisamente para saber a la mejora hasta cuando por ejemplo podría ser un buen momento a la mejora hacer el cosechar un producto o bien si a la mejor no está teniendo la humedad o la temperatura suficiente como posiblemente podrá ser algún tipo de camion un futuro algún tipo de planeación para que realmente este este cultivo puede hacer más. Y más productivo en en a largo plazo no entonces este simplemente hasta cómo cómo utilizar a la mejora hasta el gote o no nosotros sabemos que a la mejor este sistema inteligente que desarrolla y Claudia nos va a decir hoy y pues ahorita estamos agua ahorita la mejor estamos un tipo de nutrimento y entonces bueno con toda esta información yo ya tengo yo ya yo ya le puedo dar la parte de tecnología de alimentos este todas las variables que necesitan para mejorar para que efectivamente seamos más eficientes. Wow esto tiene es un campo súper fértil para agricultores para todo todo aquel que se dediquen precisamente a la generación y cosecha de alimentos es algo que siento que podríamos estar en pañales en México es cierto. Sí efectivamente es es es un proyecto de investigación que estamos realmente desarrollando y y y esta esto que tienes tienes una razón que habla porque el problema es que cada vez estamos aumentando en el número de habitantes aquí en el en el mundo general no y entonces bueno cómo nos vamos a alimentar además tienes que considerar o tomar en cuenta dos cosas super importante. México es es el desinoproductor más importante del mundo de alimentos. Entonces, imagínate, nosotros realmente tenemos una responsabilidad con el mundo de realmente proveer alimento en un futuro, y de consolidarnos a través de esto para poder realmente tener económicamente un soporte que nos pueda permitir seguir creciendo. Wow. Y hablando ahora como de aplicaciones o del impacto tiene ciencia de datos e inteligencia artificial en el día a día como para entenderlo un poquito más. Claro que algún ejemplo que nos ayuda a terrizarlo precisamente al día a día, como podemos vivir estos dos conceptos. Claro que sí. Mira, por ejemplo, hablando de la agroindustria, es muy importante porque siempre están generando productos, por ejemplo, que eso mierd algo así. Pero entonces ese proceso, generalmente hay personas que los saben hacer y lo hacen muy bien, sus productos son de buena calidad. Pero entonces, se da el problema, bueno, es algo que suceden, que las personas conocen muy bien cómo hacer el producto. Pero entonces la experiencia se va quedando en las personas y no en las empresas. Esto puede ser un problema para empresario, porque qué pasa si los empleados cambian, se va a tener otro lugar o algo así. Entonces para que se quede la experiencia en la empresa, lo que hay que hacer es guardar datos históricos, es decir, por ejemplo, imagínate que estamos generando un queso. Si una persona lo hace sería conveniente y lo que mencionaba es que estamos en pañales, pues es que no registrar una información. Y es importante, por ejemplo, si estamos generando un queso, decirá verlo, estoy haciendo que ingredientes le estoy poniendo a ese queso en particular, ¿no? ¿Cuáles son las cantidades? Exactas, ¿este? ¿Cuáles son los proveedores que nos dieron los ingredientes y también el proceso en cómo lo fuimos generando? Si escribir paso a paso cómo lo hicimos para crear ese producto. Después una vez que el producto fue generado, pues existen expertos que nos pueden dar un número que determina la calidad, que tan bueno o malo es este producto. De tal forma que si yo diariamente estoy creando productos, pues puedo generar registros de diarios de todos los productos que tengo. Con toda esta información podemos generar modelos que nos permiten identificar cuáles son las variables más importantes en la generación del producto o en la calidad del producto. Porque tal vez la temperatura ambiente en la que se genera el producto es muy importante y no lo sabíamos. Y tal vez los productos que se crearon o se generaron, por ejemplo, en julio son mejores que los de diciembre y no nos habíamosado cuenta. Y tal vez es una variable que podríamos controlar afurto. Entonces, este es un ejemplo donde porque se piden muchos datos o porque le he cido muchos datos, se ha criata, porque es precisamente esa información entre más datos tengas mucho más análisis puedes hacer. -¿Qué? -¿Y de esa manera? -¿La verdad? -No, la verdad es que salgo es muy interesante. La parte, por ejemplo, la industria la que es un tormento referente porque efectivamente aquí hay muchísimas variables. Como dice Claudia, la temperatura. O sea, hay épocas el año donde realmente la probabilidad de que la leche tiene una vida de en aquel menor, que se puede ser, sobre todo por el calor, la leche es el alimento más rico de toda la naturaleza. Entonces, obviamente las bacterias al sentirse en un calor adecuado, etcétera, pues pudieran empezar a desarrollarse y a proliferarse. Entonces, tenemos que garantizar siempre que hay inocuidad, sobre todo para que todos los consumidores realmente puedan recibir siempre productos de muy buena calidad. Y esto también nos lleva a siempre también garantizar la producción. Y esto se llama, dentro de todo eso, la lo que es la sustentabilidad. La sustentabilidad, precisamente lo que nos va a lograr o nos va a dar, es que todas las cuestiones o las experiencias pasadas, pues precisamente nos permitan lograr que esto se pueda repetir en un futuro. Y esto que estoy diciendo a 100 años. Entonces, bueno, una de las cuestiones también bien interesantes, es que esto nos ha permitido colaborar también internacionalmente algunas otras universidades, como es el caso de Fresno California, donde realmente estamos trabajando en un proyecto de sustentabilidad en la parte del actos, el gobierno de Estado de Estados Unidos, junto con la fundación gruma y además de norte, nos dieron 45 mil dólares, precisamente para que nuestros alumnos, seis alumnos se vayan a entrenar en toda la parte de sustentabilidad láctea en Estados Unidos y posteriormente puedan regresar a nuestro país, en particular aquí aguas calientes a aprender todas las técnicas que nosotros tenemos y hacer quesos del tipo nacional. Entonces, estamos muy contentos sobre todo por todo el apoyo, pues de la universidad panamericana, porque pues bueno, nos han impulsado precisamente a desarrollar esto y esto solamente es a través de puro cuestiones de métodos de punta y pues, sobre todo, bueno, pues a las interacciones que se pueden hacer en este caso, en particular con este Carmen Lícono. Wow, que interesante. Y hablando precisamente de otro proyecto en el que tu colaboras, Julieta, cuentanos, tiene que ver con la oxidación de carne, esto también es posible para detectar si la carne está bien está mal, porque muchas veces vamos al super y ni siquiera vamos a elegir la carne, eso es real. Sí, pues esto también es un proyecto muy, muy interesante, donde en realidad nosotros vimos una necesidad en el mercado, hay personas dentro de la industria que han trabajado y han colaborado con nosotros, desde hace muchísimo tiempo en proyectos de innovapine, de conocido, como el caso del pacador de carne San Francisco. Y bueno, pues finalmente nosotros estando en mucha colaboración con ellos, nos dimos cuenta y detectamos un problema que se dan. Pues también es dentro de la naquel, vemos que la verdad en periodo en el que se oxida la carne es muy rápido. Y entonces, bueno, yo lo que les decía a este, a esta clavía, porque clavía yo le digo todos mis problemas y ya como los da razón ver, les decía a ver cómo podemos hacerle para que yo a una persona unicorriente llegue a la mejor toma una foto y puedas saber a la mejora el tiempo de vida en aquel que le queda el producto debido a básicamente algunas características del color. Y entonces pues así fue como lo empezó, bueno, ese fue el problema y ahora es voy a dedicar como, bueno, que clavía, les clavía como lo resolvió. Exactamente, cuéntanos, clavos. Bueno, y aquí como se pueden dar cuenta está padrísimo, porque por ejemplo, todas las cuestiones que frienta, conoce yo no las sé o sea, y explica a un padre cómo se excida la carne y los componentes y las cosas que suceden cristalización, términos que para mí son complicados, pero bueno, ya nos lo vamos entendiendo poco a poco. Y bueno, ¿qué pasa? Lo que pasa es que la carne cuando ya no es buena para consumo, se no un proceso de oxidación que hace que el cambio de color es sea diferente. O sea, lo que pasa es que primero está muy rojo. Bueno, yo lo ve así de ese grupo de quieto tiene sus términos correctos, pero yo lo veo en color rojo y conforme va avanzando el tiempo, la carne se va a ir a un poco oscura. Entonces, no se ocurre hacer un sistema de visión para poder medir este cambio de color, pero es un problema muy complicado porque por ejemplo, si tomamos una foto en el supermercado, no es lo mismo que si yo la tome en mi casa, que si la tomo con un celular o con una computadora, porque como sabemos, de iluminación es muy distinta y bueno, nosotros el ser humano está maravilloso que la verdad vemos algo y no nos afecta tanto esta iluminación, pero para las máquinas o cuando tomamos otros digitales, sí puede cambiar bastante el color. Entonces lo que se tuvo hace que hacer primero se hizo una cabina donde se toman fotos de tal forma y que la iluminación está controlada. A parte de que también se puso una paleta de colores, donde hay que acualte que hay, tenía un círculo azul, un círculo amarillo, un círculo rojo, ese color es muy estándar que lo que hacíamos es se colocaba ahí y luego al tomar la foto, tanto la cabina como la paleta de calibración nos permitían hacer procesamiento de imágenes para hacer la corrección de los colores. Y entonces ya después generar su modelo de interciencia artificial, que lo que hacía era detectar el color en la carne y se hizo un modelo para decir a ver, este es el color de la carne cuando está fresca, es decir, el primer día que se compró y este es el color de una carne que ya lleva cinco días después de haber sido comprada. Entonces de tal forma que el sistema yés que ha pasado y identificado que día es o en qué día estamos a partir de que se compró, pero tal cual es a partir de carne o de color. Me imagino que hay un buen elemento también, es el olor, no sé si únicamente valga la parte visual, pero si hay algún referente de olor, sería saberlo, ¿no? La que pasa es que efectivamente no lo íbamos a comentar porque es una de las investigaciones que estamos actualmente desarrollando, pero pues este también puede estar adentro. También platicarles que es algo muy interesante, pero la Universidad Panamérica tiene un fondo, que se enven fondo al fomento de la investigación. Entonces nosotros sometemos a veces nuestras ideas a través de proyectos y bueno, pues si somos beneficiados por la evaluación de terceras partes, pues efectivamente nos dan los recursos. En este momento, actualmente estamos trabajando en una realizatoria electrónica. Entonces, bueno, no sé siquiera está etiqueta un poquito más clave sobre este tema. -Sí. -Recuerda. -Sí, recuerda. -Sí. -Lamente, Carla, te vamos a incluir también aquí en el equipo porque tu ciudad son. -No sé, sonísmas. -Yo soy una simple mortal que representa a todos los mortales que los están escuchando, así que. ustedes iluminenos. -Sí, me imagina, pero nariz electrónica. ¿Cómo es esto? -Así, es, me la he hecho. Este proyecto es en conjunto con otros investigadores de aquí de la Facultad de Ingeniería, este de Ricardo Masez Quijas y de Teresa Orbañanos, porque yo son la parte que maneja todo esto de sensores electrónicos. Lo que pasa es que hay sensores que pueden ser capaces de detectar si hay componentes en un ambiente, ¿no? O sea, por ejemplo, detectan el hidrógeno, por ejemplo, el carbono, cosas de ese estilo. Y la idea es determinar cuáles son esos componentes que se expeden la carne, conforme se va a este oxidando o ya no es tan buena para consumo. Entonces, este proceso o este proyecto apenas está en pañales y estamos trabajando en él. Esperemos que tengamos buenos resultados, ya les contaremos. Y bueno, siete, nada más, no es más complicado este pueblo, porque la mejor, como decimos, son componentes y armas aleídos, setonas, que son los que dan el olor a la carne. Y eso también ocurre, bueno, también cuando estás haciendo una carne, precisamente, la grasa cuando se va derriquiendo y que mando, pues tú tienes determinados armas. Y bueno, pues lo mismo ocurre cuando se va a oxidando, obviamente es otro diferente proceso, pero bueno, hay un cambio también en esta estructura química y pues que se va señalando básicamente con esto. Entonces, la verdad es que está muy interesante, estamos trabajando en ellos y pues, la verdad es que afortunadamente tenemos la colaboración de otras partes también de genería, que siempre hay que ir a sumarse también a los proyectos y la verdad estamos muy motivados por eso. Wow, y seguramente les darán esos recursos porque definitivamente esta investigación está creciendo a pasos agigantados. Es algo que honestamente lo podíamos ver en series de televisión. Lo podíamos ver en películas, pero ya ya está sucediendo y gracias a estos talentazos y de investigadoras de la Universidad Panamérica, la verdad. Se debe reconocer. Muy bien. Y pasando otro proyecto que también me parece muy, muy interesante, sobre todo porque, pues, cubre una necesidad de chicos grandes, señoras mujeres, papás, todos. ¿Qué pasa con el proyecto en calientes? Cuéntanos un poquito, Julieta. Bueno, aquí es algo también muy interesante porque, bueno, normalmente lo que nos vimos cuenta es que hay muchas personas que piden y hay incrementado también esta necesidad de pedir a la mejor determinado tipo de alimentos a la casa. Entonces, bueno, ¿qué es lo que sucede? Nosotros nos dimos cuenta que a la mejor una persona podía pedir siempre mariscos en algún otro lugar, pero a la mejor a la larga se pudiera burrir. Entonces, bueno, yo lo voy a decir en términos muy fáciles y ahorita en este clave que me ha ido a explicarlo, pues, de manera un poquito más técnica, pero entonces, este se nos ocurre si lo y no puede ser un Netflix, como se llama, un Netflix así que nos puede dar oportunidad como de decir que más puedo escoger. Porque ves que Netflix, a mí te da esta oportunidad de seleccionar o de sugerirte, dependiendo a tu perfil este otro tipo de películas que más o menos vaya a ser a por de y que te vaya a gustar. Entonces, bueno, no sé claveación, no sé si quieres explicar cómo va a funcionar este sistema para que podamos pedir lo que nos vaya a gustar. Bueno, ¿qué pasa? Es que en calientes es una empresa de entrega servicio de misilio comida y otras cosas, pero lo más importante es entrega de comida de misil. Y bueno, aquí la pregunta fue ¿cómo hacer que simplemente en las ventas de los negocios en aguas calientes? Pero todo con el tema de la pandemia pues todo mundo está hablo pidiendo a nuestra casa. Entonces, ¿cómo potenciar las ventas de los restaurantes? O lo que generalmente pasa, que nosotros pedimos siempre de mismo lugar porque es de dónde nos gusta. Pero también es importante, pues abrismo a nuevas oportunidades, ¿no? Pero para esto es importante que se genere un sistema que te diga, que te recomienda, pero a ti, o sea, de acuerdo a lo que tú estás comprando. No solamente, pues, los restaurantes más vendidos y no para ti, que es. Todo porque la geolocalización es importante. No es lo mismo si yo vivo en el sur de aguas calientes que me manden un servicio de un restaurant de un orden, mejor los que están cerca de mí. Y bueno, entonces estamos trabajando en un sistema de recomendación donde la idea es en base a las compras que tú lo haces se generen los clientes más cercanos a ti. O sea, es decir, en intercambianos hay una técnica que se llama el cabecino más cercano que lo que hace es "busta" ¿cuál se parecen más a ti en este caso en cuanto a ventas? O sea, es decir, si yo estoy comprando, comprando, comprando, busque a personas que compran de los mismos lugares que yo. Y entonces, lo que hace este sistema es que ya que encuentran estos clientes que se parecen a mí, pues me va a recomendar los negocios que compran los que se parecen a mí, pero donde yo no he comprado. De tal forma que si ellos sus compras son parecidas, pues seguramente, los restaurantes que les gustan y que yo no conozco, pues también me van a gustar a mí. Ok, que hay la diferencia que hacen, por ejemplo, estas aplicaciones de delivery que ya conocemos, es que ella simplemente te arrojan los negocios que existen a tus redondas, ciertos kilómetros a la redonda, no sé, pero no toman en cuenta tus gustos. ¿Ey, hay el diferencial, correcto? Así es. Y Carla, te voy a comentar algo más. Este día te quisimos un estudio preliminar que precisamente lo vamos a presentar en algunos en algunos meses más sobre varios. Entonces, bueno, el chiste es que también como personas jóvenes, yo le dije a clave de que pasa, si es lo mejor que nos iron un lugar y no sé, o ver qué tipo de música te gusta, pues qué quieres escuchar, qué plan vas y qué quieres comer. Entonces, hace cuenta que Claudia hizo un algoritmo, entonces dependiendo también de como que en qué plan vas, qué te gusta, etcétera, pues hace cuenta que ya te sugiere un tipo de restaurante o un tipo de bar especial. Entonces eso también está como que muy divertido porque es un proyecto muy juvenil y también que también impulsa, pues bueno, los bares y los centros, nocturnos, vamos a decirlo así de aquí del estado, ¿no? Y eso es bien, eso es que surgió como proyecto final de estudiantes de licenciatura, o sea, ellos ya están involucrados en estos temas y también es un capaces de generar este tipo de proyectos. Eso está padrísimo porque además tienen grandes mentoras, mentores que los guían en estos pasos de sabres que esto es campo fértil, no se ha investigado, qué pasaría si inventamos esto, no? Es una parte de solucionar la vida a las personas en el día a día, pero también de ir más allá, ¿no? ¿Está donde la, como dice, en esta donde la ficción supera la realidad? La ventaja también es que fíjate, esto puede ayudar mucho a la gente que tenga este tipo de aplicación y este tipo de sistema, pero también puede ayudar mucho a los consumidores porque esto, a lo mejor, no conocen un determinado lugar, entonces van a potenciar la economía del estado, obviamente esto se puede extrapolar al país o a otros países, ¿no? Pero lo que es interesante es este ver cómo nosotros también podemos hacer algo con con la sociedad de este hidrocalinda, ¿no? ¿Qué es donde tenemos mayor impacto? Excelente. Pues vamos a ir entonces concluyendo un poco esta charla haciendo un resumen de todo lo que hoy nos dejan en conocimiento. Realmente, ¿cuál es el futuro de estas aplicaciones para los alumnos, los investigadores en potencia? ¿Cuál sería como que se consejo o en voz de ustedes que ya tienen toda una trayectoria y están también empezando a dar pasos en estas grandes investigaciones y proyectos? ¿Qué le dirían a estos jóvenes? Yo pienso que la parte de la parte que es de ciencia y tecnología de alimentos, la parte de cuestiones de aronomía y de sustentabilidad, son muy importantes. Sin embargo, creo que la mejor manera de trabajar es de manera multidisciplinario. Y en particular, bueno, pues, a veces que yo creo que no tienes que conocer de todo, tienes que conocer a lo mejor las bases de otras estes ciencias, pero siempre tienes que agmontarte con la gente que se experta. En este caso, bueno, yo creo que fue una cuestión realmente muy positiva que este clave y yo nos hallamos conocido y hayamos puesto las dos de nuestra parte para entender nuestros idiomas y trabajar de manera multidisciplinaria para lograr el éxito en las investigaciones que nos hemos propuesto. Entonces, muchísimas gracias, Claudia, como sea y como siempre te digo, es un excelente profesionista y muy capaz y sobre todo, pues, bueno, lo suele es todo lo que te digo. Entonces, ¿qué te puedo decir? Bueno, pues muchas veces la verdad es un placer trabajar conmigo, tenemos hecho muy buena sinergia. Y bueno, como yo, mi conclusión, la verdad es tomarnos muy en serio esto de la inteligencia artificial, o sea, saber que ya está en todos lados y que debemos de usarla a nuestro y debemos capacitarnos en ella. de, de, vamos así, o sea, las grandes empresas hoy en día son las que manejan todo esto, no las que manejan redes sociales, sistemas de recomendación, son los que están teniendo más éxito. Entonces, tenemos que incorporar estas técnicas, interciencia artificial y ciencia de datos a nuestra vida, sea lo que sea lo que nos dediquemos, ahora sí que tiene que vida y hay que hacer. Y es bien importante lo que comentó Julieta, o sea, no nada más es decir, aéxito, ya con los modelos, voy a aplicar y tenemos que hacerlo bien y de forma multidisciplinaria. O sea, si vamos a aplicar interciencia artificial en alimentos, pues es importante que se tengan estos dolorles de una persona que sea de manejo de datos y otra persona que se experta en alimentos, porque si es como logras hacer buenos modelos, buenos proyectos. Por ejemplo, nosotros nos juntamos con estamos haciendo los análisis, las gráficas. Hemos pasado mucho que los veo, los datos, si no les entiendo. Entonces, ¿de qué juntarme con ella para que me diga realmente qué es lo que está observando en modelo y si es correcto? No. Entonces, sobre todo eso, trabajar en conjunto de forma multidisciplinaria sería nuestro consejo. Muchas gracias. Gracias a ustedes y para dar datos de contactos y algún alumno alumna está interesada en acercarse a ustedes para quizá proponerles un proyecto o hacer sin energía con algo de lo que estoy ya está trabajando. ¿Por qué medio los podrían contactar? Las podrían contactar. Bueno, siempre para los universidades o ascalientes a quien, en la Universidad Panamericana, aquí en el campus de OASCALientes, mi correo electrónico es jodado Minges, @up.edu.mx, tenemos programas de postlado que son precisamente en la parte de tecnología de alimentos que van precisamente de la producción primaria hasta la parte de producción. La producción primaria con la parte de nervosos arrolementarios y la parte de producción con la parte de desarrollo y innovación de alimentos. Pero también hay proyectos y cuestiones de maestrías que ahorita le voy a comentar a Claudia que son realmente ya de investigación aplicada donde realmente hay la mejora alguien que quiera saber de los dos mundos. Vamos a decirlo así. Pues se pueda contactar también con nosotros como para que se pueda hacer una tutorial complementaria. Entonces, ¿cómo ha pasado la palabra clara? Bueno, pues en la facultad de ingeniería en el campus de OASCALientes de la Universidad Panamericana, tenemos, pues desde la licencia dura, tenemos ingeniería e inteligencia artificial para aquellos chicos que les interesa el todo de esta área, puede incorporarse. No se los super vienen a carrera. Los chicos están muy bien posicionados, porque como ya vimos, hay un chisima aplicación, entonces de verdad, ninguno se queda sin trabajo. Todos están muy tropisados y está muy bien. También tenemos programas de posgrados que es la maestrías en ciencias y el doctora de ingeniería donde tratamos estos temas y también se puede abordar algún artesismo disciplinaria y pues estamos a sus ordenes. Mi correo es CN Sanchez, @up.edu.mx. Bravísimo, chicas, muchísimas gracias, Claudia, Julieta, ha sido un placer tenerlas aquí, que nos hayan abierto un poco más el panorama de estos ideas vagas que a veces tenemos, pero gracias por aclararnos estas dudas, por compartirnos sus proyectos y les aburamos muchísimo éxito en lo que venga. Una brazo hasta OASCALientes. Muchas gracias, Carla. Hasta luego. Hasta luego. [Música]