Las V Jornadas científicas de investigación en IA ponen la tecnología al servicio de la salud, el medio ambiente y la industria

Navarra se convirtió esta semana en el escaparate nacional de la inteligencia artificial (IA) aplicada. Las V Jornadas Científicas de Ciencia de Datos e Inteligencia Artificial, organizadas por el Instituto de Ciencia de los Datos e Inteligencia Artificial (DATAI) de la Universidad de Navarra, el Navarra Artificial Intelligence Research Institute (NAIR) y la Universidad Pública de Navarra (UPNA), reunieron durante dos días a más de medio centenar de especialistas para debatir y demostrar el poder transformador de la IA en la medicina, la sostenibilidad y la industria 4.0. “Estas jornadas evidencian que la IA puede mejorar la calidad de vida y la competitividad económica sin renunciar a la ética ni a la transparencia”, subrayó durante la inauguración Jesús López Fidalgo, director de DATAI.

Modelado estadístico y medicina digital

La primera sesión, celebrada en la Universidad de Navarra, giró en torno a cuatro ejes: modelización estadística, medicina digital, IA explicable y aplicaciones prácticas. Entre los trabajos presentados se incluyen estudios sobre nuevos métodos para analizar datos complejos con mayor fiabilidad, técnicas para corregir errores en modelos predictivos, y herramientas capaces de detectar alteraciones biológicas asociadas a enfermedades neurodegenerativas a partir de imágenes cerebrales o análisis genéticos. Además, se discutieron enfoques para mitigar sesgos en modelos de IA, herramientas para mejorar la interpretabilidad de resultados. También se presentaron desarrollos aplicados como un guante sensorizado para rehabilitación neurológica, sistemas de optimización energética en depuradoras o análisis del impacto climático de los árboles urbanos.

La jornada concluyó con la conferencia “Equidad algorítmica en la era del Big Data”, impartida por Rosa Elvira Lillo, directora del Instituto Big Data de la Universidad Carlos III de Madrid, quien alertó de los riesgos de perpetuar sesgos cuando los modelos no se auditan en entornos reales.

_{De izquierda a derecha: Jesús Lopez Fidalgo, Marisol Gómez Fernández , Christine Choirat, Angela Bernardin Gagliani, Gorka García Rodero e Ivan Cordon Medrano.}

IA biomédica e industria 4.0

El segundo día, en la UPNA, puso el foco en la medicina de precisión, el aprendizaje profundo aplicado a la inmunoterapia y el mantenimiento predictivo en entornos industriales.

Otras intervenciones mostraron avances en inmunoterapia mediante deep learning o el uso de redes neuronales multimodales capaces de integrar imagen, texto y audio —estructuras inspiradas en el cerebro humano que aprenden a resolver tareas complejas—, y algoritmos genéticos que optimizan el laminado industrial para reducir desperdicios de material. Asimismo, se presentaron estudios pioneros como el empleo de biomarcadores inmunológicos para anticipar la sepsis y diseñar terapias personalizadas; y trabajos aplicados sobre el mantenimiento predictivo en infraestructuras ferroviarias, optimización de procesos industriales como el laminado de materiales y análisis bibliométricos mediante inteligencia artificial generativa.

La conferencia de clausura corrió a cargo de Christine Choirat, investigadora del Global Studies Institute (Université de Genève), quien insistió en la necesidad de “una inteligencia artificial explicable, auditada y centrada en las personas” para garantizar la confianza ciudadana.