Con el proyecto “Predicción de Rendimiento y Dificultad de Problemas en Programación Genética”, el Instituto Tecnológico de Tijuana (ITT) participó en la reunión de Casos de Éxito y Repensando la Evaluación Científica, efectuada los días 20 y 21 de noviembre en la Ciudad de México, organizada por el Consejo Nacional de Ciencia y Tecnología. Lo anterior, derivado de la revisión a la que fue sometido el informe técnico final del proyecto, logrando la calificación suficiente para ser considerado como un caso de éxito, realizado por el doctor Leonardo Trujillo Reyes, profesor-investigador del Departamento de Ingeniería Eléctrica y Electrónica, contando con la participación de seis alumnos de doctorado y cinco alumnos de maestría, cuatro de ellos graduados, así como tres alumnos de residencia profesional. El proyecto se enfocó en el estudio y desarrollo de técnicas de Aprendizaje de Máquina (Machine Learning, ML) con técnicas de cómputo evolutivo, un paradigma conocido como Programación Genética (Genetic Programming, GP). En particular, se desarrolló una metodología para construir modelos capaces de predecir el rendimiento de la GP en problemas de aprendizaje, esto sin tener que efectuar el proceso de aprendizaje, un resultado único en el área. Además, se desarrollaron nuevas variantes de GP, que fueron aplicadas a diversos problemas del mundo real. La calidad del trabajo permitió la publicación de 24 artículos en revistas de calidad científica y académica cuya evaluación es proporcionada por el Journal Citation Report (JCR), además de siete capítulos de libro y 17 artículos en memorias de congresos internacionales. Así mismo el proyecto dio pauta a colaboraciones estrechas con diversas instituciones nacionales y extranjeras como el Centro de Investigación Científica y de Educación Superior de Ensenada, Centro de Investigación y de Estudios Avanzados del Instituto Politécnico Nacional, e Instituto Nacional de Astrofísica, Óptica y Electrónica, en México; las Universidades de Extremadura, en España; de Lisboa, en Portugal; de Burdeos e «Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique», en Francia; Hampshire College en EUA y Trinity College Dublin, en Irlanda. Gracias a este trabajo de investigación del ITT, se sometió, aprobó y concluyó el proyecto «Analysis and classification of mental states of vigilance with evolutionary computation» que fue apoyado a través del programa 7th Framework Programme for Research, Technological Development and Demonstration – Marie Curie Actions IRSES, financiado por la Comisión Europea. Es muy probable que el resultado más importante es la propuesta y aprobación del proyecto «Aprendizaje evolutivo a gran escala» (No 944) en la convocatoria de Fronteras de la Ciencia 2015-2 de CONACYT, que correctamente puede entenderse como la continuación del presente proyecto. Además, se generó una colaboración estrecha con investigadores del CINVESTAV para organizar anualmente el “Numerical and Evolutionary Optimization” (NEO) Workshop, un foro anual que al momento se ha celebrado seis veces, de las cuales dos en la ciudad de Tijuana, cuyos resultados han sido publicados en tres libros.