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AI and Machine Learning Algorithms for Engineering Applications: una compilación sin hilo

Krishan Arora, Himanshu Sharma y Aeidapu Mahesh (edición) · CRC Press, 2026
23 de septiembre de 2025 por
AI and Machine Learning Algorithms for Engineering Applications: una compilación sin hilo
Andrés Briñez

Es un libro editado: cada capítulo lo firma un grupo distinto y el conjunto no tiene argumento. En el mismo volumen hay un controlador para plantas solares, detección de titulares engañosos con transformadores, planificación de rutas para drones con zonas prohibidas, optimización inspirada en enjambres, conductancia de moléculas de ADN, cadena de bloques en alimentos y un capítulo que aplica aprendizaje automático a la numerología. No es una exageración: está en el índice, entre el cuarto y el quinto.

Qué me llevé

Poco, y conviene decirlo. Dos capítulos de optimización por métodos inspirados en la naturaleza me recordaron algo que en el mundo de los modelos de lenguaje se olvida: hay problemas de asignación, rutas y turnos que se resuelven mejor con un optimizador clásico que con cualquier cosa que converse. Cuando un cliente pide inteligencia artificial para programar visitas o repartir carga, casi siempre lo que necesita es eso, y es más barato y más explicable.

Lo otro que me llevé es un criterio de descarte que ahora aplico rápido: si un volumen mezcla temas sin relación y un capítulo sostiene que se puede predecir algo de la vida de una persona a partir de su número, el filtro editorial no existió, y eso contamina la confianza en los capítulos que sí podrían ser serios.

Qué dejé fuera

Prácticamente todo. Estos volúmenes existen porque el mundo académico necesita publicar, no porque alguien necesite leerlos; se citan entre sí y rara vez llegan a una decisión real. Lo dejo escrito porque una lista de lecturas donde todo es excelente no dice nada, y porque el tiempo que uno pierde con un libro así es tiempo que no le dedicó a uno bueno.

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