{"id":72038,"date":"2026-10-20T09:00:00","date_gmt":"2026-10-20T07:00:00","guid":{"rendered":"https:\/\/informauva.com\/desarrollo\/?p=72038"},"modified":"2026-10-20T10:38:29","modified_gmt":"2026-10-20T08:38:29","slug":"ia-acelera-investigacion-materiales-datos-decisivos","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/informauva.com\/desarrollo\/2026\/10\/20\/ia-acelera-investigacion-materiales-datos-decisivos\/","title":{"rendered":"La IA acelera la investigaci\u00f3n de materiales, pero los datos siguen siendo decisivos"},"content":{"rendered":"\n
La Universidad de Valladolid reuni\u00f3 a investigadores y profesionales de la industria para analizar las aplicaciones de la inteligencia artificial en la fabricaci\u00f3n de materiales y los retos de su uso en el \u00e1mbito cient\u00edfico<\/h5>\n\n\n\n
ALBA CALLE P\u00c9REZ<\/a> | Fotograf\u00eda: Alba Calle P\u00e9rez<\/h6>\n\n\n\n

La inteligencia artificial se abre paso en la ciencia de materiales con nuevas posibilidades para investigar, dise\u00f1ar y mejorar<\/strong> los procesos de fabricaci\u00f3n. El foro t\u00e9cnico-cient\u00edfico AI and Machine Learning in Material Science<\/em>, celebrado el 15 de octubre en la Sala de Grados I de la Facultad<\/strong> de<\/strong> Ciencias de la Universidad de Valladolid<\/strong><\/a> (UVa), reuni\u00f3 a investigadores y profesionales del sector para compartir experiencias y debatir sobre el papel de estas tecnolog\u00edas en la industria.<\/p>\n\n\n\n

La jornada, organizada por Jorge Torre Ord\u00e1s, <\/strong>f\u00edsico e investigador de la UVa, y David Escudero Mancebo<\/strong>, director del Centro de Inteligencia Artificial de la universidad, abord\u00f3 cuestiones como el aprendizaje autom\u00e1tico, la optimizaci\u00f3n de procesos industriales y la fiabilidad de los datos. A trav\u00e9s de diferentes ponencias y una mesa redonda, los participantes analizaron tanto las oportunidades<\/strong> de estas herramientas como las dificultades<\/strong> que todav\u00eda plantea su aplicaci\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n

La fabricaci\u00f3n de materiales, un proceso conectado<\/h2>\n\n\n\n

Miguel G\u00f3mez Ram\u00edrez<\/strong>, AI New Project Manager HTD en HORSE, explic\u00f3 c\u00f3mo la inteligencia artificial puede contribuir a mejorar<\/strong> los procesos de fabricaci\u00f3n mediante el an\u00e1lisis conjunto de las variables que intervienen en ellos. Seg\u00fan esta perspectiva, las propiedades finales de un material no dependen de un \u00fanico factor, sino de la relaci\u00f3n entre su composici\u00f3n qu\u00edmica, su estado inicial y las distintas fases<\/strong> de producci\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n

En el caso del aluminio<\/strong>, por ejemplo, la presencia de elementos como el estroncio, el magnesio o el hierro puede influir en sus caracter\u00edsticas. Tambi\u00e9n resultan relevantes los tratamientos t\u00e9rmicos, los tiempos de fabricaci\u00f3n y las operaciones posteriores. La IA permite estudiar<\/strong> estas relaciones de forma global para comprender mejor qu\u00e9 factores condicionan<\/strong> la calidad del material.<\/p>\n\n\n

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Turno de Miguel G\u00f3mez Ram\u00edrez | Alba Calle<\/strong><\/figcaption><\/figure>\n<\/div>\n\n\n

F\u00edsica e inteligencia artificial para mejorar la soldadura<\/h2>\n\n\n\n

Otra de las intervenciones se centr\u00f3 en la investigaci\u00f3n desarrollada en CIDAUT,<\/a> la Fundaci\u00f3n para la Investigaci\u00f3n y Desarrollo en Transporte y Energ\u00eda<\/strong>, ubicada en el Parque Tecnol\u00f3gico de Boecillo. Adri\u00e1n, participante vinculado a la entidad, present\u00f3 un trabajo sobre la combinaci\u00f3n de modelos f\u00edsicos y aprendizaje autom\u00e1tico para optimizar<\/strong> la soldadura por inducci\u00f3n de materiales compuestos termopl\u00e1sticos reforzados con fibra de carbono, especialmente relevantes para el sector aeroespacial<\/strong>.<\/p>\n\n\n\n

La investigaci\u00f3n estudia variables como la potencia aplicada para generar corrientes y calor y el tiempo de calentamiento. El objetivo es comprender mejor el comportamiento del proceso<\/strong> y analizar c\u00f3mo pueden ajustarse sus condiciones. La combinaci\u00f3n de conocimiento f\u00edsico y aprendizaje autom\u00e1tico ofrece una v\u00eda para estudiar procesos<\/strong> industriales complejos<\/strong> y avanzar en su optimizaci\u00f3n.<\/p>\n\n\n

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Charla de Adri\u00e1n | Alba Calle P\u00e9rez<\/strong><\/figcaption><\/figure>\n<\/div>\n\n\n

Una perspectiva internacional sobre los materiales avanzados<\/h2>\n\n\n\n

El encuentro cont\u00f3 tambi\u00e9n con la participaci\u00f3n de Charles John Michael Footer<\/strong>, responsable de Servicios y Productos Avanzados en la empresa tecnol\u00f3gica y de defensa QinetiQ y doctorando en la Universidad de Cambridge. La presencia de Footer aport\u00f3 una perspectiva internacional<\/strong> y externa a la comunidad universitaria vallisoletana.<\/p>\n\n\n\n

Adem\u00e1s, su intervenci\u00f3n, titulada AI and Machine Learning in Advanced Materials<\/a><\/em>, abord\u00f3 la relaci\u00f3n entre la inteligencia artificial, el aprendizaje autom\u00e1tico y los materiales avanzados. Su participaci\u00f3n ampli\u00f3<\/strong> el<\/strong> enfoque<\/strong> del encuentro al incorporar la experiencia de un profesional vinculado a una empresa internacional y a una instituci\u00f3n acad\u00e9mica de referencia. La presencia de expertos de fuera de la UVa favoreci\u00f3 el intercambio de perspectivas <\/strong>entre la universidad, la investigaci\u00f3n y el sector tecnol\u00f3gico.<\/p>\n\n\n

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Ponencia de Charles John Michael Footer<\/figcaption><\/figure>\n<\/div>\n\n\n

La mesa redonda pone el foco en la calidad de los datos<\/h2>\n\n\n\n

La mesa redonda reuni\u00f3 a profesionales del \u00e1mbito acad\u00e9mico y empresarial<\/strong>, entre ellos Jorge Torre Ord\u00e1s, Irene Belloso Lorenzo, vinculada a Renault Group, Ra\u00fal Gallego Castro, responsable de materiales avanzados<\/strong> en Antol\u00edn, y participantes relacionados con HORSE<\/a>, como Carlos Gonz\u00e1lez de Dios y Miguel G\u00f3mez Ram\u00edrez.<\/p>\n\n\n\n

Uno de los asuntos principales fue la necesidad de disponer de datos fiables <\/strong>y bien organizados. Los modelos de inteligencia artificial aprenden a partir de la informaci\u00f3n que reciben, por lo que los errores, las mediciones incompletas o una clasificaci\u00f3n incorrecta pueden afectar a sus resultados. <\/strong>Los participantes se\u00f1alaron la importancia de revisar<\/strong>, limpiar y documentar los datos antes de utilizarlos.<\/p>\n\n\n\n

Tambi\u00e9n se abord\u00f3 la posibilidad de ampliar los conjuntos de informaci\u00f3n mediante t\u00e9cnicas como el aumento de datos<\/strong>, que permite generar variaciones de los datos disponibles. Sin embargo, estas t\u00e9cnicas deben aplicarse con cuidado para evitar introducir errores. La calidad de los datos es una condici\u00f3n fundamental<\/strong> para obtener resultados fiables.<\/strong><\/p>\n\n\n

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Primera pregunta a tratar<\/figcaption><\/figure>\n<\/div>\n\n\n

La IA necesita comprobaciones cient\u00edficas<\/h2>\n\n\n\n

Otro de los temas tratados fue la validaci\u00f3n<\/strong> de los resultados generados por los modelos. Una predicci\u00f3n no garantiza que un material pueda fabricarse ni que vaya a ofrecer las propiedades esperadas. Por ello, los resultados deben contrastarse<\/strong> con conocimientos f\u00edsicos y qu\u00edmicos, pruebas experimentales y t\u00e9cnicas de caracterizaci\u00f3n<\/strong>.<\/p>\n\n\n\n

Los participantes tambi\u00e9n destacaron las dificultades que pueden aparecer cuando un modelo se enfrenta a situaciones diferentes<\/strong> de aquellas con las que fue entrenado. En estos casos, sus predicciones pueden perder fiabilidad, por lo que resulta esencial comprobar<\/strong> si las conclusiones tienen sentido en el contexto real de aplicaci\u00f3n. La inteligencia artificial puede orientar la investigaci\u00f3n, pero no sustituye la experimentaci\u00f3n <\/strong>ni la validaci\u00f3n cient\u00edfica.<\/p>\n\n\n\n

La colaboraci\u00f3n entre empresas y universidades<\/h2>\n\n\n\n

La relaci\u00f3n entre universidades, centros tecnol\u00f3gicos y empresas ocup\u00f3 otro espacio del debate. Aunque la colaboraci\u00f3n<\/strong> permite compartir conocimientos y desarrollar soluciones, las instituciones no siempre trabajan con los mismos plazos ni persiguen los mismos objetivos<\/strong>. A estas diferencias se suman cuestiones como la confidencialidad de la informaci\u00f3n, la propiedad intelectual y el acceso<\/strong> a los datos.<\/p>\n\n\n\n

Los participantes defendieron la necesidad de definir<\/strong> desde el principio los objetivos<\/strong>, las responsabilidades y las condiciones de uso de la informaci\u00f3n. Tambi\u00e9n se subray\u00f3 la importancia de formar profesionales<\/a> <\/strong>capaces de combinar conocimientos de materiales, f\u00edsica, qu\u00edmica e ingenier\u00eda con competencias en inteligencia artificial y an\u00e1lisis de datos. La colaboraci\u00f3n entre disciplinas resulta esencial<\/strong> para convertir los avances tecnol\u00f3gicos en aplicaciones \u00fatiles para la industria.<\/p>\n\n\n

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Tema de discusi\u00f3n de la mesa redonda<\/figcaption><\/figure>\n<\/div>\n\n\n

La inteligencia artificial generativa, una herramienta con l\u00edmites<\/h2>\n\n\n\n

La mesa redonda tambi\u00e9n abord\u00f3 el uso de herramientas generativas<\/a><\/strong> para resumir documentos, organizar informaci\u00f3n o facilitar determinadas tareas de investigaci\u00f3n. Aunque pueden ahorrar tiempo, los participantes advirtieron de que sus respuestas pueden contener errores<\/strong> y deben revisarse antes de utilizarlas.<\/p>\n\n\n\n

Adem\u00e1s, el uso de estas herramientas puede estar limitado cuando los proyectos incluyen datos confidenciales<\/strong> que no pueden compartirse con servicios externos. Por ello, los profesionales deben conocer tanto sus posibilidades como sus restricciones<\/strong>. La supervisi\u00f3n humana es necesaria para comprobar los resultados y mantener el control<\/strong> sobre las decisiones.<\/p>\n\n\n\n

Una tecnolog\u00eda para mejorar los procesos<\/h2>\n\n\n\n

A modo de conclusi\u00f3n, la jornada destac\u00f3 que el valor de la inteligencia artificial no depende \u00fanicamente de disponer de nuevos programas, sino de combinarlos con datos de calidad,<\/strong> <\/a>conocimiento experto y capacidad de experimentaci\u00f3n. Su aplicaci\u00f3n puede ayudar a acelerar tareas y mejorar procesos, siempre que se utilice con objetivos concretos y se eval\u00faen<\/strong> sus resultados.<\/p>\n\n\n\n

El encuentro puso de manifiesto que la IA ya tiene aplicaciones en la ciencia de materiales, aunque todav\u00eda existen desaf\u00edos<\/strong> relacionados con la fiabilidad de la informaci\u00f3n, la formaci\u00f3n y la colaboraci\u00f3n entre instituciones. La inteligencia artificial puede acelerar la investigaci\u00f3n<\/strong>, pero son las personas quienes deben orientar sus aplicaciones, comprobar sus resultados y convertirlos en soluciones reales.<\/strong><\/p>\n\n\n

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Ambiente del publico y de los invitados disfrutando del catering al final <\/figcaption><\/figure>\n<\/div>\n\n\n

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La Universidad de Valladolid reuni\u00f3 a investigadores y profesionales de la industria para analizar las aplicaciones de la inteligencia artificial en la fabricaci\u00f3n de materiales y los retos de su uso en el \u00e1mbito cient\u00edfico.<\/p>\n","protected":false},"author":9,"featured_media":72043,"comment_status":"open","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"image","meta":{"pagelayer_contact_templates":[],"_pagelayer_content":"","_eb_attr":"","footnotes":""},"categories":[103,5],"tags":[6379,13400,13399,10297],"class_list":["post-72038","post","type-post","status-publish","format-image","has-post-thumbnail","hentry","category-destacados","category-uva","tag-ia","tag-invitados","tag-materales","tag-ponencia","post_format-post-format-image"],"yoast_head":"\nForo sobre IA y datos en la UVa - InformaUVa<\/title>\n<meta name=\"description\" content=\"La UVa reuni\u00f3 a investigadores y profesionales de la industria para analizar las aplicaciones de la IA en 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