Egresado del INTEC gana competencia de analítica de datos más grande de España

Armando Robles, egresado de la Licenciatura en Matemáticas con Concentración en Estadísticas y Ciencias Actuariales, se anota un logro más en su carrera, al ganar la IV edición del UniversityHack 2020, competición de analítica de datos más grande de España

 SANTO DOMINGO. –Armando Robles, egresado de la Licenciatura en Matemáticas con Concentración en Estadísticas y Ciencias Actuariales del Instituto Tecnológico de Santo Domingo (INTEC), ganó la IV edición del UniversityHack 2020, la competición de analítica de datos más grande de España.

Robles, junto a su compañero Alejandro Vaca, realizaron una maestría en Data Science y Big Data en AFI Escuela de Finanzas, España. Juntos formaron el equipo SentinelAdmins que resultó ganador de la categoría Minsait Land Classification tras desarrollar la mejor solución en la competencia universitaria a nivel nacional, donde compañías patrocinadoras publicaron problemas reales para resolver con técnicas de Data Science.

El egresado del INTEC explicó que la categoría en que participaron tuvo un reto de clasificar espacios de la ciudad de Madrid en siete categorías: industrial, residencial, oficinas, retail, espacios públicos, de agricultura y otros. Los datos que les fueron entregados venían de imágenes del satélite Sentinel II, y de la compañía de bienes raíces Idealista, quienes patrocinaban el concurso y estaban interesados en las soluciones.

“Al probar con muchos modelos distintos de Inteligencia Artificial, nos dimos cuenta de que, a pesar de que su rendimiento en general era parecido, algunos modelos eran mejores en distinguir ciertos espacios de otros, es decir, unos eran especialistas identificando agricultura y otros identificando industrial, por ejemplo”, explicó Robles a La Colmena.

Debido a esto, explica que basaron su solución en un modelo “decisor” que se guiaba de las predicciones de otros seis modelos “consejeros”. “Recogemos datos de unas 10 fuentes de datos abiertos y, junto a los datos del satélite, hicimos una búsqueda de las mejores variables, los mejores modelos consejeros, y de los mejores parámetros para cada modelo, por lo que optimizamos cada parte del proceso”.

La felicidad de Robles por haber ganado esta competencia se refleja en sus letras, “ganar la competencia nos dejó muy satisfechos, pues este proyecto representó un gran esfuerzo de ambos, y un gran honor ganar la competencia de analítica más grande de España. Para mí en especial, estoy orgulloso de llevar el nombre de mi país a lo alto”.

Su premio por pasar unas 80 a 100 horas cada uno destinadas únicamente a su proyecto pensando en posibles variables útiles, buscando los datos y desarrollando los modelos, además de semanas de entrenamiento continuo entre múltiples computadoras, fue de 6,000 euros, además de la oportunidad de dar una charla en SpainAI, la comunidad más grande de AI en España.

Sobre la competencia

En esta edición participaron 21 universidades y centros de formación, con un jurado compuesto por profesionales del Grupo Cajamar, Minsait, ViewNext, Idealista y Kabel.

La competencia, que duró desde febrero hasta mayo, contó con dos categorías en las que los participantes, aplicando sus conocimientos en Inteligencia Artificial, Big Data y las técnicas de Machine Learning más innovadoras, debían resolver los retos planteados con datos de Idealista y BlaBlaCar.

Debido a las restricciones generadas por el estado de alarma provocado por la COVID-19, esta edición fue completamente online. Robles explicó que la competencia usualmente se hace virtual hasta la presentación final, la cual se hacía de manera presencial. Este año, sin embargo, la presentación tuvo que ser virtual también, por lo que se les indicó grabar un video de ocho minutos explicando su solución.

“Otro reto fue trabajar con seis horas de diferencia, pues teníamos que coordinarnos para poder estructurar ideas y resolver problemas en horarios que tuviésemos ambos disponibles. Sin embargo, en la fase de entrenamiento de los modelos, ya no seguíamos el horario de República Dominicana o de España, sino el de las máquinas, pues teníamos que estar ahí para analizar los resultados de los entrenamientos que terminaban, y lanzar más pruebas en búsqueda de mejores resultados”, dijo a La Colmena.