Un investigador de la UPNA expone en un congreso internacional cómo mejorar la fiabilidad de la IA

Cédric Marco Detchart, profesor ayudante doctor del Departamento de Estadística, Informática y Matemáticas de la Universidad Pública de Navarra (UPNA) e investigador del Instituto de Smart Cities (ISC) , ha intervenido recientemente como ponente invitado en la 5.ª Conferencia Internacional sobre Ciberseguridad, Inteligencia Artificial y Economía Digital (CSAIDE 2026), celebrada en la Universidad de Salamanca.

En este foro, ha expuesto cómo la inteligencia artificial (IA) puede tomar decisiones fiables a partir de información incompleta, ambigua o distorsionada por errores, una circunstancia habitual en muchos entornos reales, y ha mostrado la aplicación de estas técnicas en la agricultura de precisión, donde el análisis conjunto de imágenes y datos obtenidos de sensores ayuda a detectar problemas en los cultivos y a mejorar la gestión de las tareas agrícolas.

Su ponencia, titulada “From Perception to Precision Agriculture: Reliable AI for Sensing Systems under Uncertainty” (“De la percepción a la agricultura de precisión: inteligencia artificial fiable para sistemas de sensores en condiciones de incertidumbre”), ha abordado distintas estrategias para aumentar la solidez de estos sistemas. En concreto, ha explicado el modo en que algunos conceptos inspirados en la percepción humana, como la manera en que las personas interpretan imágenes o datos, pueden contribuir al diseño de herramientas de inteligencia artificial más robustas.

En este contexto, ha presentado también el papel de las técnicas de agregación, que permiten combinar distintas fuentes de información o diversos modelos con el fin de mejorar la calidad y la estabilidad de las decisiones.

Gestión agrícola con tecnología

Como ejemplo ilustrativo, el investigador ha mostrado la aplicación de estas ideas en la agricultura de precisión. Se trata de un modelo de producción agrícola que recurre a tecnologías avanzadas para recopilar y analizar información sobre los cultivos, con el fin de optimizar su manejo y responder de forma más ajustada a las condiciones del terreno. En este ámbito, la inteligencia artificial puede interpretar imágenes y datos captados por diferentes sensores para identificar problemas en la producción agrícola y apoyar la toma de decisiones.

Finalmente, Cédric Marco Detchart ha subrayado “la necesidad de desarrollar sistemas de inteligencia artificial capaces de funcionar de manera fiable en condiciones reales, donde los datos suelen ser incompletos, inciertos o incluso escasos”. “En estos contextos, no siempre es posible recurrir a grandes volúmenes de información, por lo que resulta fundamental combinar distintas fuentes de datos y emplear métodos que permitan interpretarlos de forma flexible y robusta”, ha explicado.

Conferencia con ponentes internacionales

La 5.ª Conferencia Internacional sobre Ciberseguridad, Inteligencia Artificial y Economía Digital ha reunido a personal investigador de distintas universidades para debatir y presentar avances relacionados con estas tecnologías. En el programa, han participado especialistas de instituciones de Australia, Estados Unidos, China, Francia, Japón, Malasia y España, entre otros países.

Esta edición del encuentro ha estado organizada por el grupo de investigación Bioinformática, Sistemas Informáticos Inteligentes y Tecnología Educativa (BISITE) de la Universidad de Salamanca y coorganizada por el Instituto AIR, con el respaldo de la Universidad Politécnica de Valencia, el Instituto VRAIN y la Cátedra CyberChain y el patrocinio de la Universidad Metropolitana de Hong Kong (China) y la Universidad Tecnológica de Malasia.