MADRID, 2 (EUROPA PRESS)
La ceremonia de los Premios Sociedad de Estadística e Investigación Operativa (SEIO)-Fundación BBVA ha celebrado el poder transversal de estas dos disciplinas científicas en la era del big data y la Inteligencia Artificial, según ha informado la fundación.
Los trabajos galardonados han logrado múltiples aplicaciones en un amplio abanico de áreas como la astrofísica, la ciberseguridad, la ayuda humanitaria y la monitorización de los daños provocados por conflictos bélicos.
Las contribuciones reconocidas en la cuarta edición de estos galardones han reflejado cómo la ciencia de datos es hoy indispensable para impulsar el avance del conocimiento en todos los campos de la investigación, así como orientar la toma de decisiones ante los principales retos del presente.
«Nos encontramos en un momento crítico para el desarrollo y el uso de la Ciencia de Datos», ha enfatizado en su discurso la presidenta de la SEIO, Begoña Vitoriano, en el que «los propios autores de programas como ChatGPT y otros que ahora proliferarán reconocen que no es posible establecer la veracidad de lo que dan como resultados, alucinaciones lo llaman cuando no son veraces, o incluso reconocen saltarse la ley del copyright para entrenar los modelos».
Por ello, ha concluido, resulta imprescindible desarrollar «sistemas confiables que establezcan reglas para la equidad de acceso a los datos, proteger la privacidad de las personas y proteger a los ciudadanos del uso indebido y el abuso de los datos».
«Los investigadores que reconocemos hoy son referentes de talento, creatividad y esfuerzo», ha resaltado por su parte la directora de Comunicación y Relaciones Institucionales de la Fundación BBVA, Silvia Churruca.
Al mismo tiempo, ha indicado que el aumento exponencial en la capacidad de almacenamiento y procesamiento de datos, potenciado por el desarrollo de una tecnología tan poderosa y disruptiva como la Inteligencia Artificial, «implica riesgos».
Los Premios SEIO-Fundación BBVA, dotados con 6.000 euros en cada una de sus cinco categorías, se conceden anualmente desde 2020 por contribuciones pioneras realizadas en una universidad o centro científico en España.
Su objetivo es incentivar la labor de los mejores investigadores en Estadística e Investigación Operativa, así como proyectar la importancia de su trabajo a la sociedad.
PREMIADOS EN 2024
Los profesores Eustasio del Barrio (catedrático de Estadística e Investigación Operativa en la Universidad de Valladolid), Marc Hallin (catedrático emérito de Matemáticas en la Université Libre de Bruxelles, Bélgica), Juan Cuesta-Albertos (catedrático de Estadística e Investigación Operativa en la Universidad de Cantabria) y Carlos Matrán (catedrático de Estadística e Investigación Operativa en la Universidad de Valladolid) han sido galardonados en la categoría de Mejor contribución metodológica en Estadística por su artículo ‘Distribution and quantile functions, ranks, and signs in dimension d: A measure transportation approach’ (Distribución y funciones cuantiles, rangos y signos en dimensión d: enfoque desde el transporte óptimo) publicado en Annals of Statistics.
Esta investigación propone una nueva técnica para comparar datos obtenidos bajo diferentes condiciones experimentales, un aspecto esencial del método científico con una utilidad trasversal en todas las áreas de investigación.
Los premiados en la categoría de Mejor contribución metodológica en Investigación Operativa son Roi Naveiro (profesor de métodos cuantitativos en CUNEF Universidad), Tahir Ekin (profesor titular Steven R. Gregg de métodos cuantitativos en la Texas State University, Estados Unidos), David Ríos Insua (profesor de investigación en el Instituto de Ciencias Matemáticas del Consejo Superior de Investigaciones Científicas) y Alberto Torres Barrán (CTO de Komorebi AI S.L.) por su artículo ‘Augmented probability simulation methods for sequential games’ (Métodos de simulación probabilística aumentada para juegos secuenciales) publicado en European Journal of Operational Research.
Este trabajo ha logrado un avance decisivo para desarrollar un algoritmo que pueda ayudar a las empresas a decidir qué herramientas de ciberseguridad contratar, equilibrando su coste y la vulnerabilidad ante posibles ataques.
Pablo Morales-Álvarez (profesor ayudante doctor de Estadística e Investigación Operativa en la Universidad de Granada), Pablo Ruiz (científico de datos en Chartboost), Scott Coughlin (especialista computacional en el Servicio de Investigación en Tecnologías de la Información de Northwestern University, Estados Unidos), Rafael Molina (catedrático de Ciencias de la Computación e Inteligencia Artificial en la Universidad de Granada) y Aggelos K. Katsaggelos (titular de la Cátedra Joseph Cummings de Ingeniería Eléctrica y de Computadores en Northwestern University, Estados Unidos) han obtenido el premio a la Mejor contribución aplicada en Estadística por su artículo ‘Scalable Variational Gaussian Processes for Crowdsourcing: Glitch Detection in LIGO’ (Procesos gaussianos variacionales escalables para el crowdsourcing: detección de fallos en LIGO), publicado en IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence.
La investigación galardonada aplica un método estadístico a la detección de ondas gravitacionales, perturbaciones en el tejido del espacio-tiempo producidas por acontecimientos muy violentos como la fusión de dos agujeros negros.
Jessica Rodríguez-Pereira (investigadora Ramón y Cajal en la Universitat Politècnica de Catalunya), Burcu Balçik (catedrática de Ingeniería Industrial en la Universidad de Ozyegin, Turquía), Marie-Ève Rancourt (catedrática en el Departamento de Logística y Gestión de Operaciones de HEC Montreal, Canadá) y Gilbert Laporte (catedrático emérito en el Departamento de Ciencias de la Decisión de HEC Montreal, Canadá) han recibido el premio a la Mejor contribución aplicada en Investigación Operativa por su artículo ‘A Cost-Sharing Mechanism for Multi-Country Partnerships in Disaster Preparedness’ (Mecanismo de reparto de costes para colaboraciones multipaís en la preparación ante las catástrofes), publicado en Production and Operations Management.
Finalmente, el premio a la Mejor contribución en Estadística e Investigación Operativa aplicada a la Ciencia de Datos y el Big Data se ha concedido a un equipo formado por Andre Groeger (investigador Ramón y Cajal en la Universitat Autònoma de Barcelona), Hannes Mueller (científico titular en el Instituto de Análisis Económico del Consejo Superior de Investigaciones Científicas), Jonathan Hersh (profesor titular de Economía y Ciencia de la Gestión en Chapman University, California, Estados Unidos), Andrea Matranga (profesor titular de Negocios en Chapman University, California, Estados Unidos) y Joan Serrat (profesor titular de Informática en la Universitat Autònoma de Barcelona), por su artículo ‘Monitoring war destruction from space using machine learning’ (Monitorización de la destrucción bélica desde el espacio utilizando aprendizaje automático) publicado en Proceedings of the National Academy of Sciences.
La investigación premiada supone un avance cualitativo en la evaluación de la destrucción provocada por conflictos bélicos. Los autores galardonados proponen un algoritmo de aprendizaje automático que compara las imágenes de satélite obtenidas a lo largo del tiempo y permite generar datos sobre la destrucción con una precisión, frecuencia y cobertura sin precedentes.