Una investigación encabezada por el catedrático de la Universidad Pública de Navarra (UPNA) Humberto Bustince Sola, también investigador del Instituto de Smart Cities (ISC), ha sido galardonada como el mejor trabajo del 16th European Symposium on Computational Intelligence and Mathematics (ESCIM 2025), celebrado recientemente en A Coruña.
El congreso, uno de los encuentros científicos de referencia en el ámbito de la inteligencia computacional, reunió a una ochentena de investigadores de toda Europa entre el 18 y el 21 de mayo.
El trabajo premiado, titulado “Choquet-inspired functions”, presenta un nuevo enfoque matemático para mejorar la fusión de datos en los sistemas de inteligencia artificial, logrando un procesamiento más eficiente tanto en consumo de memoria como en tiempo de cálculo. La técnica propuesta tiene una especial aplicación en contextos de “big data” y en el entrenamiento de redes neuronales, uno de los pilares actuales del aprendizaje automático.
Además de Bustince, firman la investigación los científicos Radko Mesiar (Universidad Eslovaca de Tecnología, Bratislava), Graçaliz Dimuro (Universidad Federal de Río Grande, Brasil) y Bernard De Baets (Universidad de Gante, Bélgica).
El origen del estudio está en una necesidad crítica en el desarrollo de sistemas inteligentes: optimizar la forma en la que se combinan diferentes fuentes de información para generar decisiones más precisas y fiables. Tal como explica Bustince, una mala fusión de datos puede dar lugar a errores graves conocidos como “alucinaciones”, en los que las máquinas generan respuestas incoherentes o sin base real.
La clave está en considerar las relaciones entre variables –como la temperatura corporal y la presión arterial en el ámbito sanitario–, que habitualmente se modelan con funciones matemáticas potentes pero de alto coste computacional. “Estas funciones requieren muchos recursos de memoria y tiempos largos de cálculo, lo que dificulta su uso a gran escala”, ha detallado el catedrático navarro.
El método premiado, inspirado en la teoría de Choquet, permite mantener la precisión de los modelos tradicionales, pero reduciendo drásticamente su carga computacional, lo que lo convierte en una herramienta de gran valor para el desarrollo de inteligencia artificial más rápida y sostenible.
El estudio no solo destaca por su rigor teórico, sino que ya ha demostrado aplicaciones prácticas en problemas reales, consolidando su utilidad en entornos complejos donde se procesan grandes volúmenes de información. En este sentido, el galardón obtenido en el ESCIM 2025 refuerza el papel de la UPNA y del ISC como centros punteros en investigación aplicada en Europa.
Durante el simposio, celebrado en A Coruña, se abordaron cuestiones clave del campo como las funciones de agregación, conjuntos difusos, minería de datos, lógica difusa o aplicaciones avanzadas de los sistemas inteligentes computacionales. La propuesta liderada por Bustince ha destacado entre todas por su originalidad, eficiencia y aplicabilidad directa.
Este reconocimiento internacional refuerza la trayectoria del investigador navarro y del equipo multidisciplinar que ha desarrollado la propuesta, y supone un nuevo avance desde Navarra en la investigación matemática al servicio de la inteligencia artificial del futuro.
