IA, aliada en la detección de patrones anormales

Por Gabriela Romo Zamudio

Para dar inicio con las actividades del Seminario TIC durante 2024, el pasado 11 de enero se llevó a cabo la sesión “La IA en la búsqueda de anomalías en los datos”, impartida por el doctor José Antonio Neme Castillo, investigador de la Unidad Académica del Instituto de Investigaciones en Matemáticas Aplicadas y en Sistemas en el estado de Yucatán. 

La detección de anomalías es una técnica de inteligencia artificial (IA) que se utiliza para identificar patrones anormales en un conjunto de datos. Estas anomalías pueden ser causadas por diversos factores, como errores de entrada, fraudes, ataques cibernéticos o cambios en las condiciones operativas.

Hasta hace poco, para detectar algunos tipos de anomalías, se recurría al uso de funciones de probabilidad y estadística; ahora con las herramientas de la IA, en específico con el uso de algoritmos y modelos de machine learning, es más fácil y preciso descubrir anomalías en los datos, señaló Neme Castillo. 

Este proceso de identificación puede aplicarse en diversas áreas, como la seguridad de la red para identificar actividades maliciosas o en el monitoreo de sistemas para detectar fallos inusuales. Existen muchos otros campos en los cuales resulta crucial encontrar patrones anómalos que puedan tener repercusiones importantes.

Si deseas conocer más sobre este tema, consulta la sesión completa en el canal AprendeTIC UNAM en YouTube. Ahí también encontrarás los videos de otras sesiones organizadas por el equipo de la Dirección de Docencia en Tecnologías de Información y Comunicación de nuestra dependencia.