El Dr. Gilberto Reynoso Meza, docente de la Maestría en Automatización de la Universidad Autónoma de Guadalajara (UAG) Campus Tabasco, es un reconocido investigador que actualmente desarrolla técnicas de optimización para el diseño en ingeniería y aprendizaje de máquina para procesos industriales.
Desde hace muchos años se ha preparado arduamente en el área teniendo en su formación profesional una Ingeniería Mecánica, una Maestría en Automatización y Control, así como un Doctorado en Automática, Robótica e Informática, este último por la Universidad Politécnica de Valencia en España.
Ha dedicado gran parte de su vida profesional a la formación de nuevas generaciones, en un principio en el área de la docencia. Actualmente se especializa en actividades orientadas a la I+D y su extensión/vinculación con las empresas, además impulsa tareas de investigación en el desarrollo de técnicas de optimización multi-objetivo para el diseño en ingeniería y de aprendizaje de máquina para procesos industriales en la Pontificia Universidade Católica do Paraná, en la ciudad de Curitiba, Brasil.
Sobre sus clases menciona: “Las clases que suelo impartir, están siempre relacionadas con mis temas de investigación y los proyectos de vinculación con la industria que coordino. Por lo tanto, siempre es posible pasar para los alumnos alguna de las experiencias de trabajar activamente en esas áreas, así como contextualizar debidamente el tipo de problemas o situaciones a las que se pueden enfrentar”. Sus principales intereses de investigación son la inteligencia computacional, el control inteligente, la optimización multi-objetivo, la toma de decisiones multi-criterio y los algoritmos. Actualmente cuenta con las distinciones SNI-1 (México, 2016-2022) y PQ-2 (Brasil, 2017-2023).
En su opinión, las materias de ingeniería de control tienen un impacto directo en productos y procesos. Son una de las disciplinas encargadas de mantener el funcionamiento automático de dispositivos y máquinas en los valores de rendimiento deseados. “Las materias relacionadas con ciencia de datos, están teniendo mucho auge en el entorno industrial. Lo anterior debido a que se les empieza a reconocer como un área de oportunidad para agregar valor en los procesos productivos”.
