El profesor de la UPNA Mikel Ferrero Jaurrieta recibe un premio por su tesis sobre un nuevo método para que la IA sea más sensible al orden de las palabras

El Congreso Español sobre Tecnologías y Lógica Fuzzy (ESTYLF) tiene sus orígenes en la década de 1990 como una iniciativa científica destinada a reunir a investigadores, docentes y profesionales con interés en la lógica "fuzzy" y sus aplicaciones. La citada lógica fuzzy es una forma de razonamiento que maneja los matices entre el "sí" y el "no" (como "mucho", "un poco" o "nada") y se aplica en tecnologías cotidianas como lavadoras inteligentes, sistemas de climatización o frenos ABS.

Desde su primera edición, este congreso ha servido de foro para el intercambio de conocimientos y avances científicos sobre desarrollos teóricos de modelos, operadores y sistemas, así como aplicaciones prácticas en áreas como la inteligencia artificial, la toma de decisiones en entornos con incertidumbre, los sistemas autónomos o la interpretabilidad, entre otras.

Procedimientos para manejar la complejidad

La tesis de Mikel Ferrero, titulada "Multivalued and non-symmetric operators for sequential information processing" ("Operadores multivaluados y no simétricos para el procesamiento de información secuencial"), desarrolla nuevos operadores para el procesamiento de información, cuyas tareas básicas son la comparación, la ordenación y la fusión. Estos cometidos se vuelven más complejos cuando los datos tienen múltiples dimensiones o factores. La tesis, que fue calificada con sobresaliente "cum laude", plantea nuevos procedimientos para manejar esta complejidad, que permiten a las computadoras ordenar, comparar y fusionar información de manera más efectiva al tener en cuenta cómo interactúan entre sí diferentes partes de los datos o realizando una selección de estos y, por tanto, simplificando la computación.

La tesis doctoral de Mikel Ferrero fue dirigida por Carlos López Molina, profesor del Departamento de Estadística, Informática y Matemáticas de la UPNA, y Zdenko Takác, docente de la Universidad Tecnológica Eslovaca en Bratislava (Eslovaquia). Además, la investigación recibió financiación de la empresa pública Tracasa Instrumental, la Agencia Estatal de Investigación y el Fondo Europeo de Desarrollo Regional (FEDER).

Breve currículum

Mikel Ferrero es graduado en Ingeniería Informática por la UPNA (2018), cuenta con un máster en Modelización e Investigación Matemática, Estadística y Computación por las universidades Pública de Navarra, Zaragoza y País Vasco (2020) y se ha doctorado en la UPNA (2024) con mención internacional. Durante su trayectoria docente en la institución académica navarra, ha ejercido como profesor asociado (2022-2024) y profesor sustituto (2024-2025) y, en la actualidad, trabaja como profesor ayudante doctor en el área de conocimiento de ciencias de la computación e inteligencia artificial del Departamento de Estadística, Informática y Matemáticas.

A lo largo de su trayectoria profesional, ha trabajado en Tesicnor S.L., Hiberus Tecnología, Centro Nacional de Tecnología y Seguridad Alimentaria (CNTA), UPNA (Fondo Documental de la Memoria Histórica en Navarra) y Tracasa Instrumental.

Durante su tesis doctoral, realizada en el grupo de investigación en Inteligencia Artificial y Razonamiento Aproximado (GIARA) que dirige el catedrático Humberto Bustince Sola, ha publicado siete artículos en revistas consideradas de prestigio en el área de ciencias de la computación e inteligencia artificial como "Engineering Applications of Artificial Intelligence", "IEEE Transactions on Fuzzy Systems" o "Information Fusion" y ha recibido dos premios en conferencias internacionales. Es también coautor de una veintena de trabajos tanto en congresos nacionales como internacionales.