Investigación y desarrollo científico

El Grupo de Investigación en Optimización Matemática y Computacional (OPTIMACO) de la Universidad Nacional Mayor de San Marcos desarrolla investigación científica orientada a la generación de nuevos conocimientos, el desarrollo de modelos matemáticos y la creación de métodos y algoritmos computacionales para abordar problemas de creciente complejidad en las ciencias, la ingeniería y la inteligencia artificial. La optimización constituye un área transversal que permite estudiar y resolver problemas relacionados con la búsqueda de soluciones eficientes, la asignación de recursos, la toma de decisiones y la mejora de sistemas y procesos.

Las actividades de investigación de OPTIMACO se articulan principalmente en torno a las áreas de optimización, matemática aplicada y análisis numérico, incorporando herramientas de la computación científica y técnicas modernas de inteligencia artificial. Estas líneas permiten abordar problemas tanto de naturaleza teórica como aplicada, desde el desarrollo y análisis de nuevos algoritmos hasta su implementación en modelos computacionales y su aplicación a problemas reales.

A lo largo de su trayectoria, el grupo ha desarrollado investigaciones relacionadas con optimización continua y convexa, programación matemática, métodos numéricos, optimización en variedades, modelos de clasificación y aprendizaje automático (Machine Learning), así como aplicaciones de la optimización y la inteligencia artificial en diferentes ámbitos científicos y tecnológicos. Entre estas aplicaciones se encuentran problemas relacionados con el procesamiento y análisis de imágenes, clasificación de datos, recursos naturales, sistemas energéticos, tráfico urbano, tomografía computarizada, telecomunicaciones y otras áreas de interés científico.

En los últimos años, esta orientación se ha fortalecido mediante proyectos que integran optimización matemática e inteligencia artificial, incluyendo el desarrollo de algoritmos para modelos de clasificación, métodos de optimización sobre variedades riemannianas, Máquinas de Vectores Soporte (SVM), procesamiento de imágenes y aplicaciones de aprendizaje automático. Un ejemplo es el proyecto relacionado con la clasificación del rendimiento físico del café mediante procesamiento de imágenes e inteligencia artificial, desarrollado dentro de OPTIMACO y registrado como proyecto de innovación de la UNMSM.

Los proyectos desarrollados por el grupo también buscan responder a problemas concretos mediante la articulación entre el fundamento matemático y las herramientas computacionales. De esta manera, la investigación no se limita al desarrollo teórico de nuevos métodos, sino que procura explorar su comportamiento, implementación y potencial aplicación en problemas científicos, tecnológicos y de impacto social. Esta perspectiva se refleja en trabajos vinculados con modelos de clasificación, diagnóstico asistido mediante inteligencia artificial y aplicaciones de optimización en diferentes campos.

Asimismo, OPTIMACO tiene entre sus objetivos la formación de recursos humanos en investigación, tanto a nivel de pregrado como de posgrado, el desarrollo de publicaciones científicas en revistas especializadas y el fortalecimiento de vínculos con otros grupos e instituciones de investigación nacionales e internacionales. El grupo también contempla actividades de asesoría de tesis, capacitación científica, revisión y formulación de proyectos de investigación, contribuyendo al fortalecimiento de las capacidades científicas y tecnológicas.

Los proyectos que se presentan en esta sección constituyen parte de esta trayectoria de investigación. En ellos participan docentes investigadores, estudiantes, tesistas y colaboradores, desarrollando diferentes problemas y metodologías dentro del ámbito de la optimización matemática y computacional. Estos trabajos permiten consolidar líneas de investigación, generar nuevos resultados científicos y contribuir a la formación de investigadores especializados.

A través de estos proyectos, OPTIMACO busca fortalecer una investigación matemática y computacional de calidad, promoviendo la innovación, la colaboración interdisciplinaria y la generación de conocimiento que contribuya al desarrollo científico y tecnológico.