Una investigación de la UPNA propone un nuevo sistema inteligente para reducir el consumo de energía y materiales en pymes

El ingeniero Javier Arévalo Royo (Logroño, 1972) ha defendido su tesis doctoral en la Universidad Pública de Navarra (UPNA), en la que demuestra que el uso de sistemas inteligentes capaces de aprender y tomar decisiones por sí mismos puede contribuir a reducir de forma significativa el consumo de energía y materiales en pequeñas y medianas empresas (pymes). El trabajo muestra que estos sistemas no solo automatizan tareas y optimizan procesos industriales, sino que también analizan información, detectan ineficiencias y se adaptan a los cambios del entorno para mejorar el rendimiento y la sostenibilidad de las empresas.

La tesis propone un nuevo modelo tecnológico derivado del análisis de cómo los seres humanos percibimos, aprendemos y razonamos: del mismo modo, el sistema interpreta lo que ocurre, aprende de la experiencia y ajusta sus decisiones sin necesidad de intervención directa. "El trabajo propone un enfoque innovador basado en la aplicación de tecnologías capaces de percibir, razonar, aprender y tomar decisiones adaptativas en contextos complejos, orientadas a la optimización de procesos industriales y a la sostenibilidad", describe Javier Arévalo Royo, que ha defendido su tesis doctoral en el campus de la UPNA en Tudela. Este enfoque permite optimizar procesos industriales y anticipar posibles problemas, lo que se traduce en un menor uso de recursos y en una producción más eficiente.

"El estudio parte de la premisa de que la eficiencia en la industria del siglo XXI no depende únicamente de automatizar tareas, sino de dotar a los sistemas de capacidades cognitivas que les permitan interpretar el contexto, anticipar situaciones críticas y reconfigurar sus estrategias sin intervención humana directa -señala Javier Arévalo Royo-. Este tipo de funcionalidad, que en organismos biológicos asociamos a la consciencia, puede trasladarse al ámbito computacional a través de la denominada consciencia artificial de acceso (CAA): la capacidad de un sistema para integrar información procedente de diversas fuentes, seleccionarla según el contexto y justificar sus decisiones de forma trazable y explicable".

Análisis de modelos de IA

Fruto de varios años de investigación, el trabajo ha analizado más de 210.000 publicaciones científicas y más de 200 modelos de inteligencia artificial (IA) para diseñar una nueva arquitectura cognitiva denominada CLEAR (siglas en inglés de motor cognitivo por capas para el razonamiento avanzado). Este sistema combina distintas capacidades, como la percepción, la memoria, el aprendizaje o la explicación automática de decisiones, para ofrecer soluciones adaptativas en entornos complejos.

"CLEAR representa un avance respecto a los sistemas tradicionales de inteligencia artificial, ya que no se limita a ejecutar instrucciones predefinidas, sino que evalúa su propio estado interno, interpreta información heterogénea y ajusta sus decisiones en función del contexto cambiante", afirma el autor de la tesis, que ha sido dirigida por Juan Ignacio Latorre Biel, profesor e investigador del Instituto de Smart Cities (ISC) de la UPNA, y Francisco Javier Flor Montalvo, profesor de la Universidad Internacional de La Rioja (UNIR).

Aplicaciones industriales

Según las conclusiones del estudio, este tipo de tecnología puede aplicarse en numerosos sectores. En la industria, permite identificar pérdidas de energía, planificar el mantenimiento de maquinaria o ajustar los procesos de producción de manera automática. En el ámbito agroalimentario, puede utilizarse para predecir rendimientos, detectar de forma temprana enfermedades en cultivos o gestionar mejor el uso del agua a partir de datos procedentes de sensores y satélites.

La tesis doctoral destaca también el potencial de estos sistemas en zonas rurales con recursos limitados, donde pueden funcionar en dispositivos de bajo consumo energético. Su uso facilitaría la toma de decisiones sobre riego, producción o adaptación al cambio climático.

Las conclusiones de la tesis se recogen en siete publicaciones científicas internacionales. Además, el autor ha publicado tres libros de divulgación en los que explica de forma accesible los avances logrados y su aplicación práctica en la vida cotidiana.

Breve currículum del autor

Javier Arévalo Royo estudió Ingeniería de Sistemas en la Universidad de Valladolid, y se especializó en Ingeniería de Sistemas de Información en la Universidad Rey Juan Carlos, antes de cursar el programa de doctorado en Ciencias y Tecnologías Industriales en la Universidad Pública de Navarra. Con más de treinta años de experiencia profesional, el autor de la tesis ha trabajado en consultoría tecnológica, administración de sistemas críticos, virtualización de infraestructuras y dirección de proyectos de digitalización. Ha sido también profesor en la Universidad Internacional de La Rioja (UNIR) y gestor de proyectos en distintas empresas.

Además, ha participado como ponente en congresos internacionales como INGEGRAF (Asociación de Profesores de Expresión Gráfica en la Ingeniería), CIITI (Congreso Internacional en Ingeniería, Tecnología e Innovación) y el Simposio CEA (Comité Español de Automática) de Control Inteligente. Es autor de diversos artículos científicos y libros de divulgación sobre inteligencia artificial e informática, y es agente del Sistema Riojano de Ciencia, Tecnología e Innovación.

Sus líneas de investigación se centran en los sistemas cognitivos, la consciencia artificial y su aplicación a la eficiencia energética, y la sostenibilidad en pequeñas y medianas empresas en el marco de la Industria 5.0.