El profesor de la UPNA Iris Domínguez Catena, premiado por la Asociación Española para la Inteligencia Artificial
El galardón, bienal, se entregó en la Escuela de Verano de Inteligencia Artificial (EVIA2025), que tuvo lugar recientemente en Gijón (Asturias)
Iris Domínguez Catena, profesor de la Universidad Pública de Navarra (UPNA) e investigador de su Instituto de Smart Cities (ISC), ha recibido el segundo premio a la mejor tesis doctoral de la Asociación Española para la Inteligencia Artificial. El galardón, de carácter bienal, se entregó en la Escuela de Verano de Inteligencia Artificial (EVIA2025) de la citada asociación, celebrada recientemente en Gijón (Asturias).
En su tesis doctoral, defendida en la UPNA, Iris Domínguez desarrolla nuevas herramientas y metodologías para detectar y corregir sesgos demográficos en sistemas de inteligencia artificial (IA). Uno de los principales hallazgos de su investigación consistió en descubrir un tipo de sesgo demográfico, el estereotípico, que se produce cuando existe una asociación inadecuada entre grupos demográficos y clases en un problema de IA. Su tesis doctoral está dirigida por dos investigadores del Instituto ISC: el catedrático Mikel Galar Idoate y el profesor Daniel Paternain Dallo.
Como explica el investigador premiado, los sesgos demográficos (o justicia algorítmica) en inteligencia artificial consisten en la falta o mala representación de algunos grupos demográficos (por ejemplo, personas negras o mujeres), lo que puede generar un mal comportamiento de dichos sistemas y provocar un posible trato discriminatorio hacia determinados colectivos. “Esto significa que, basándose en variables demográficas como la raza, el género o la edad, un modelo de inteligencia artificial trata de forma innecesariamente diferente a las personas usuarias”, describe este investigador del grupo ARIN (Artificial Intelligence and Machine Learning Research).
Como caso de estudio, empleó el reconocimiento de expresiones faciales (FER, por sus siglas en inglés), “un campo donde se busca predecir, a partir de fotos de rostros, cuál es la emoción expresada por la persona” y con múltiples aplicaciones, como “los contenidos multimedia interactivos, la medicina, la seguridad vial o la robótica asistencial”.
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