En México, durante 2024, cada día desaparecieron seis niñas, niños o adolescentes, según la Red por los Derechos de la Infancia en México (REDIM). Al 10 de junio de 2025, dos de cada tres personas de 0 a 17 años registradas como desaparecidas son mujeres.
Cuando una persona desaparece durante su infancia, es obligación de las autoridades actualizar su retrato hablado cada año. Sin embargo, la evolución de los rasgos físicos y los cambios hormonales lo vuelven impreciso.
Frente a esta problemática, investigadores del Centro de Estudios Antropológicos de la Universidad Nacional Autónoma de México (UNAM) desarrollan el algoritmo “Regresa”, que busca ser capaz de realizar la progresión o regresión de edad de una persona, es decir, avanzar o retroceder en los años para generar la imagen de un rostro que luzca como el futuro o el pasado.
Mediante un banco de imágenes integrado por fotografías de 75 personas donantes en distintas etapas de su vida, el proyecto trabaja en un software que podría ser clave para autoridades y colectivos que buscan a personas desaparecidas.
“Utilizamos Machine Learning, un aprendizaje profundo de redes neuronales que permite la extracción de hitos de referencia faciales para crear mallas de puntos, a partir de estos, traza trayectorias de crecimiento para los distintos segmentos del rostro y, finalmente, crea un rostro sintético generado por Inteligencia Artificial”, explica la doctora Ana Itzel Juárez Martín, quien lidera el proyecto.
Proyectos que funcionan con una tecnología similar han sido señalados de tener un sesgo racial. Por ejemplo, en 2020, un hombre afroamericano en Estados Unidos fue acusado injustamente de robo porque un sistema de reconocimiento facial lo identificó equivocadamente como el culpable. Para evitar estos fallos, “Regresa” prioriza crear su modelo con base en la diversidad de características físicas de la población mexicana.
Respecto al margen de error estimado que podría tener el algoritmo, la Dra. Juárez detalla que “la IA tiene parámetros de predictibilidad bastante certeros, el equipo es quien le brinda la información y sólo genera el prototipo de rostro”.
“El software evalúa dos sentidos: el estudio de la forma, que tiene que ver con físico y lo matemático y el estudio del objeto, que se centra en el rostro y se realiza mediante valoraciones y estadísticas, entonces el error no es imposible, pero es poco probable”, puntualiza la antropóloga.
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¿Cómo nació "Regresa"?
La idea de crear este algoritmo surgió en 2014, cuando Ana Itzel pensó en generar un programa de progresión y regresión facial, sin embargo, en aquel momento no existían herramientas de análisis masivo que permitieran su desarrollo. A finales de 2022, la UNAM lanzó una convocatoria en alianza con Huawei para apoyar propuestas innovadoras en IA que tuvieran relevancia social, fue entonces cuando “Regresa” volvió al juego.
“Yo lo guardé en un cajón. Cuando vino la convocatoria de Huawei, le dije a mi coordinador: 'Tengo un proyecto, han pasado ocho años y no sé si ya se hizo, pero es importante y puedo adaptar la metodología'”, recuerda la líder del proyecto en entrevista con EL UNIVERSAL.
Tras la convocatoria, “estábamos listos para recibir a los voluntarios para el banco de imágenes con todo y galletas; desde temprano, los chicos ya estaban listos y emocionados, al final no llegó ni una sola persona”, narra Ana Itzel respecto a los primeros días de trabajo del proyecto.
El equipo del proyecto se integra por ocho egresados, tres académicos, personas voluntarias y prestadores de servicio social, cada miércoles, la Facultad de Ciencias Políticas y Sociales (FCPyS) de la UNAM les presta un salón para realizar pre entrenamientos del modelo.
Durante estas sesiones, el equipo de “Regresa” solicita datos antropométricos a las personas que donan sus fotografías para el banco de imágenes. Les toman el peso, la estatura y les realizan una “bioimpedancia”, que consiste en un método para medir la composición corporal utilizando sus propiedades eléctricas. Así se obtienen datos como el porcentaje de composición corporal de masa, tejidos y agua en cada cuerpo.
En un inicio “Regresa” fue costeado por quienes integran el proyecto y el apoyo de la FCPyS. Apenas en junio de 2025 fue ganador de un apoyo económico del Consejo Nacional de Humanidades, Ciencias y Tecnologías (CONAHCYT). Con el dinero, el equipo planea ampliar su banco de imágenes para optimizar el software y trabajar en campo con familias buscadoras para atender sus necesidades y escuchar sus sugerencias.
Aunque no es su prioridad, “Regresa” también busca atender casos de personas que sospechan haber sido sustraídas durante su niñez, es decir, si una persona sospecha que fue víctima de una sustracción y no posee fotografías de su infancia, el algoritmo sería capaz de generar un prototipo de rostro infantil.
Piden que algoritmo se quede en la UNAM
El uso de datos biométricos ha sido tema de discusión reciente en México tras la aprobación de una serie de reformas en materia de inteligencia y seguridad. El gobierno federal justifica los cambios como una medida para facilitar la búsqueda de personas desaparecidas, aunque colectivos de personas buscadoras han expresado su rechazo.
En este contexto, la Dra Juárez comenta que quiere “Regresa” se quede en la UNAM, “no en las fiscalías, comúnmente, los casos que estas atraen se atrasan, tienen dificultades, e incluso, son archivados. Nos gustaría apoyar a las fiscalías, pero nuestra principal misión es que sea una herramienta gratuita para familias buscadoras”.
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Para asegurar la seguridad de las personas que donan sus fotografías, el proyecto brinda una serie de garantías revisadas por el Instituto de Investigaciones Jurídicas de la UNAM:
- Después de que se generan los marcadores faciales, la fotografía del rostro se transforma en una red de puntos que imposibilita la identificación de una persona. Además, las imágenes no se vinculan a nombres, fechas de nacimiento o lugar de residencia; solamente utilizan la edad estimada.
- Todo el material se almacena en una nube privada de la UNAM, a la cual sólo puede acceder el equipo del proyecto.
- Cada voluntario puede revocar su participación y solicitar que sus imágenes sean eliminadas, cabe destacar que, una vez que se digitalizan las fotografías, son devueltas a su propietario o propietaria.
La Dra. Ana Itzel destaca que, en un futuro ideal, el proyecto podría brindar talleres para capacitar a las familias buscadoras con herramientas forenses, implementar bancos de imágenes por región y explorar cruces con datos genéticos.
“Si la etapa de consolidación del software continúa con este mismo compromiso, podría convertirse en un referente internacional en progresión y regresión facial forense”, afirma la antropóloga Juárez Martín.
