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	<title>Instituto de Ingeniería del Conocimiento</title>
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	<description>IIC</description>
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		<title>El IIC se une a BatteryPlat para impulsar la innovación en almacenamiento energético </title>
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		<dc:creator><![CDATA[Instituto de Ingeniería del Conocimiento]]></dc:creator>
		<pubDate>Wed, 08 Apr 2026 07:19:51 +0000</pubDate>
				<category><![CDATA[Energía]]></category>
		<category><![CDATA[Noticias]]></category>
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					<description><![CDATA[<p>En el Instituto de Ingeniería del Conocimiento (IIC) seguimos avanzando con el compromiso de innovar y aportar en la transición energética. Por ello, se une a BatteryPlat, la plataforma tecnológica española que impulsa el desarrollo del almacenamiento energético y toda la cadena de valor.  Este paso supone una oportunidad para aportar la experiencia en inteligencia artificial y análisis de datos a un ecosistema clave como son las baterías en el futuro energético.  Datos e inteligencia artificial al servicio de la energía  Desde hace más de 35 años, el IIC trabaja en el desarrollo de soluciones basadas en datos con un enfoque claro en la aplicación práctica de la investigación.   En el ámbito energético, el IIC aplica técnicas avanzadas de Machine Learning y analítica avanzada para ayudar a las organizaciones a tomar mejores decisiones. Algunas de nuestras líneas de trabajo incluyen:  Predicción de generación renovable (solar, eólica, hidráulica)  Estimación de la demanda energética  Mantenimiento predictivo de infraestructuras  Optimización de procesos energéticos  Previsión de variables de precios de los mercados eléctricos: diario, intradiarios, secundaria&#8230;  Estas capacidades permiten mejorar la eficiencia, reducir costes y anticipar soluciones en el sector energético cada vez más complejo y dinámico.  Un paso más hacia la transición energética El almacenamiento energético es una [&#8230;]</p>
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		<title>IA en el sector público: crear vs. comprar</title>
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		<dc:creator><![CDATA[Pablo Haya]]></dc:creator>
		<pubDate>Thu, 26 Feb 2026 06:07:34 +0000</pubDate>
				<category><![CDATA[Noticias]]></category>
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					<description><![CDATA[<p>Un informe de EsadeEcPol sobre el impacto de la inteligencia artificial en el sector público (septiembre, 2025) arroja un dato que invita a una reflexión profunda: apenas el 21% de los profesionales encuestados considera que cambiar de proveedor tecnológico es una tarea sencilla. Esta cifra no es una mera anécdota estadística; es el síntoma de una rigidez estructural que condiciona cualquier intento de modernización. En este escenario, el dilema entre crear o comprar soluciones de inteligencia artificial (IA) deja de ser una decisión técnica para convertirse en un debate de gobernanza y soberanía. El equilibrio entre el control y la agilidad La decisión de desarrollar capacidades internas frente a la adquisición de soluciones comerciales plantea, en primer lugar, un conflicto de tiempos y prioridades. El desarrollo propio surge como el camino natural para quienes buscan un control absoluto sobre el diseño y una alineación total con los marcos regulatorios públicos. Sin embargo, esta vía suele chocar con la urgencia de una demanda ciudadana que no espera. Frente a la meticulosidad del desarrollo interno, las soluciones externas ofrecen una ventana inmediata a la vanguardia tecnológica. No obstante, esa velocidad tiene un precio oculto: el riesgo de la dependencia. Mientras que la [&#8230;]</p>
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		<title>Principales hitos de la historia de la inteligencia artificial</title>
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		<dc:creator><![CDATA[Instituto de Ingeniería del Conocimiento]]></dc:creator>
		<pubDate>Thu, 19 Feb 2026 07:50:00 +0000</pubDate>
				<category><![CDATA[Noticias]]></category>
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					<description><![CDATA[<p>Cuando hoy en día hablamos de inteligencia artificial (IA) no somos conscientes de que estamos viviendo un punto de inflexión tecnológico profundo. Tenemos automatizo el uso diario de la IA: modelos que escriben, programan, dibujan o conversan con una naturalidad sorprendente. Sin embargo, como nos cuenta en Investigando el Artilecto el director de inteligencia artificial del Instituto de Ingeniería del Conocimiento Álvaro Barbero, esta aparente irrupción repentina de la IA es en realidad el resultado de un recorrido largo y no siempre lineal. Un camino que comienza con una pregunta tan simple como radical ¿puede una máquina pensar? La inteligencia artificial ha alcanzado un punto de aceleración clave cuando el aprendizaje automático y, más tarde, el aprendizaje profundo, demuestra que las máquinas no necesitan reglas explícitas para mejorar, sino datos de los que aprender y con los que entrenarlas.  En apenas 10 años se produce el gran salto con los modelos de lenguaje de gran escala (LLM), que no solo marca un avance técnico, sino un cambio en la forma en que interactuamos con las máquinas, acercándolas al lenguaje y al razonamiento humano. Mostramos a continuación una serie de hitos que marcan la historia de la IA, desde Turing, a [&#8230;]</p>
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		<title>Los espacios de datos en la Seguridad Estratégica</title>
		<link>https://www.iic.uam.es/noticias/espacios-de-datos-seguridad-estrategica/</link>
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		<dc:creator><![CDATA[Elisa Martín]]></dc:creator>
		<pubDate>Wed, 18 Feb 2026 11:58:35 +0000</pubDate>
				<category><![CDATA[Noticias]]></category>
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					<description><![CDATA[<p>Podemos definir la Seguridad Estratégica como el conjunto de políticas, decisiones y capacidades a largo plazo que adopta un Estado, organización o institución para proteger sus intereses fundamentales frente a amenazas presentes y futuras. Puede que cuando leemos esta definición, nos cueste pensar que los datos forman parte de esos intereses fundamentales. Si realmente consideramos que los datos son la nueva materia prima, debemos pensar en tres puntos para proteger esta materia prima del mundo digital: En las políticas que hay que poner en marcha Las decisiones que hay que tomar Las capacidades que hay que construir También es cierto que hablar de datos en genérico dificulta mucho la tarea por la diversidad, el volumen, la naturaleza, las fuentes y el posible objetivo de su utilización. Por ello, desde la UE y desde el SEDIA se ha impulsado, desde hace ya tiempo, la estrategia de espacio de datos (dataspace, en inglés). Espacio de datos como infraestructura de confianza Un espacio de datos es un entorno federado donde diferentes organizaciones comparten datos bajo reglas comunes de gobernanza, soberanía y seguridad. El Plan de Impulso de Espacios de Datos Sectoriales ha puesto en marcha un gran espacio nacional de datos en salud [&#8230;]</p>
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		<title>El IIC firma un acuerdo de colaboración con Ednon</title>
		<link>https://www.iic.uam.es/lasalud/el-iic-firma-acuerdo-colaboracion-ednon/</link>
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		<dc:creator><![CDATA[Instituto de Ingeniería del Conocimiento]]></dc:creator>
		<pubDate>Mon, 16 Feb 2026 15:02:48 +0000</pubDate>
				<category><![CDATA[Salud]]></category>
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					<description><![CDATA[<p>La consultora tecnológica Ednon y el Instituto de Ingeniería del Conocimiento (IIC) han anunciado la firma de una alianza estratégica para la comercialización de BIAlert Sepsis, un sistema de alertas inteligentes que ayuda a los profesionales sanitarios a adelantarse en la detección de sepsis y shock séptico, y hasta en 24 horas, superando así las limitaciones que tienen los sistemas de reglas médicas tradicionales. El IIC y Ednon firman este acuerdo estratégico para la comercialización y despliegue de BIAlert Sepsis en la Comunidad Autónoma de Galicia y el Principado de Asturias, con el objetivo principal de acelerar la transformación digital de los centros hospitalarios, dotándolos de herramientas predictivas que permitan pasar de una medicina reactiva a una medicina proactiva y preventiva, apoyando la decisión del profesional médico.  BIAlert Sepsis cuenta con el marcado CE que otorga la Agencia Española de Medicamentos y Productos Sanitarios (AEMPS) y con Licencia de Fabricante de Productos Sanitarios. Tecnología de vanguardia para el entorno clínico BIAlert Sepsis destaca en el mercado por su capacidad de analizar en tiempo real grandes volúmenes de datos procedentes de la historia clínica electrónica. A diferencia de los sistemas de monitorización tradicionales, BIAlert Sepsis aplica modelos de Machine Learning para identificar patrones sutiles que preceden a eventos [&#8230;]</p>
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		<title>IIC publica RigoBERTa 2 en abierto: modelo de lenguaje en español</title>
		<link>https://www.iic.uam.es/noticias/rigoberta-2-en-abierto-modelo-lenguaje-en-espanol/</link>
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		<dc:creator><![CDATA[Instituto de Ingeniería del Conocimiento]]></dc:creator>
		<pubDate>Wed, 11 Feb 2026 07:21:36 +0000</pubDate>
				<category><![CDATA[Noticias]]></category>
		<category><![CDATA[PLN]]></category>
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					<description><![CDATA[<p>En la esfera del procesamiento del lenguaje natural (PLN) parece que los grandes modelos de lenguaje generativos marcan diferencia respecto a otros modelos. Estos grandes modelos no son siempre válidos para todos los casos de uso. En muchas ocasiones, es más adecuado tener modelos eficientes, robustos y especializados en comprensión del lenguaje. En este contexto, el Instituto de Ingeniería del Conocimiento (IIC) anuncia la apertura a la comunidad open source de RigoBERTa 2, un modelo de lenguaje en español a disposición de la comunidad como recurso para la investigación y la experimentación. ¿Qué es el modelo de lenguaje RigoBERTa 2? RigoBERTa 2 es un modelo de lenguaje encoder-only, es decir, no generativo, diseñado y optimizado para tareas de comprensión y análisis de texto en español. Este tipo de modelos son especialmente adecuados para tareas como: Clasificación de textos. Detección de entidades (Named Entity Recognition, NER). Búsqueda semántica y recuperación de información. Filtrado, moderación y análisis de contenido. Extracción de información estructurada para pipelines de inteligencia documental. A diferencia de los grandes modelos generativos, RigoBERTa 2 se centra en entender el texto, no en producirlo, lo que lo hace más eficiente y controlable en muchos escenarios reales. Es, por lo tanto, [&#8230;]</p>
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		<title>Avance en la detección de sepsis y shock séptico con IA</title>
		<link>https://www.iic.uam.es/lasalud/avance-deteccion-sepsis-shock-septico-con-ia/</link>
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		<dc:creator><![CDATA[Instituto de Ingeniería del Conocimiento]]></dc:creator>
		<pubDate>Fri, 06 Feb 2026 08:59:33 +0000</pubDate>
				<category><![CDATA[Salud]]></category>
		<category><![CDATA[BIAlert Sepsis]]></category>
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					<description><![CDATA[<p>La sepsis sigue siendo uno de los retos más críticos en la atención hospitalaria debido a su alta mortalidad (entre 5.000 y 20.000 fallecimientos anuales en España) y la dificultad para detectarla a tiempo. Los sistemas tradicionales, como los criterios SIRS o qSOFA, a menudo llegan tarde o generan demasiadas falsas alarmas, lo que retrasa el tratamiento y satura al personal clínico. Utilizando técnicas de inteligencia artificial (IA) y de aprendizaje automático, hoy en día se pone solución a este problema, concretamente con la herramienta BIAlert Sepsis, según muestra el estudio publicado Hospital-Wide Sepsis Detection: A Machine Learning Model Based on Prospectively Expert-Validated Cohort (2026), dirigido por el doctor Marcio Borges, coordinador de la Unidad Multidisciplinar de Sepsis del hospital, miembro del Grupo de Sepsis del IdISba y presidente de la Fundación Código Sepsis, junto con el Instituto de Ingeniería del Conocimiento (IIC). Este modelo de aprendizaje automático ha sido entrenado con diagnósticos validados por expertos en tiempo real, sobre una cohorte de más de 200.000 pacientes y logrando resultados superiores a los métodos convencionales. La mayoría de los modelos de IA para sepsis tienen dos grandes limitaciones: Se entrenan con códigos administrativos de alta (CIE) a posteriori, que suelen [&#8230;]</p>
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		<title>El IIC impulsa la innovación en catalán en AinaChallenge</title>
		<link>https://www.iic.uam.es/noticias/iic-impulsa-la-innovacion-en-catalan-ainachallenge/</link>
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		<dc:creator><![CDATA[Instituto de Ingeniería del Conocimiento]]></dc:creator>
		<pubDate>Thu, 05 Feb 2026 06:41:56 +0000</pubDate>
				<category><![CDATA[Noticias]]></category>
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					<description><![CDATA[<p>El proyecto Aina es una iniciativa del Govern de Catalunya a través de la Secretaria de Polítiques Digitals para fortalecer el ecosistema de la inteligencia artificial (IA) en catalán, promover la generación de conocimiento en este ámbito y fomentar la creación de soluciones basadas en esta tecnología para mejorar la vida de las personas. El objetivo del proyecto Aina es generar los recursos tecnológicos y lingüísticos necesarios para facilitar el desarrollo de aplicaciones basadas en la IA y las Tecnologías del Lenguaje en catalán. El objetivo que persigue Aina es que la ciudadanía pueda participar en catalán en el mundo digital al mismo nivel que los hablantes de una lengua global, como el inglés, y así favorecer la presencia de dicha lengua en estos entornos. AinaChallenge: concurso de demostradores de IA En el marco del proyecto Aina, se ha creado AinaChallenge, una iniciativa impulsada por el Gobierno de la Generalitat de Catalunya, y coordinada por el Barcelona Supercomputing Center (BSC). Es un concurso de retos para el desarrollo de demostradores haciendo uso de recursos de IA. El concurso se estructura en tres retos: Reto #1. Desarrollo de demostradores para servicios o aplicaciones de IA en catalán. Reto #2. Desarrollo de [&#8230;]</p>
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		<title>El IIC impulsa la investigación contra el cáncer</title>
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		<dc:creator><![CDATA[Instituto de Ingeniería del Conocimiento]]></dc:creator>
		<pubDate>Wed, 04 Feb 2026 09:45:38 +0000</pubDate>
				<category><![CDATA[Noticias]]></category>
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					<description><![CDATA[<p>Cada 4 de febrero se celebra el Día Mundial contra el Cáncer, una fecha clave para reflexionar sobre la importancia de la investigación científica en la prevención, el diagnóstico y el tratamiento de esta enfermedad. En este contexto, en el Instituto de Ingeniería del Conocimiento (IIC) nos hemos unido a esta jornada reafirmando nuestro compromiso con la ciencia y el impacto social de la investigación, un pilar fundamental para avanzar en el conocimiento del cáncer y desarrollar soluciones más eficaces y personalizadas. Entendemos la ciencia como una herramienta esencial para afrontar retos complejos que afectan y ayudan a la sociedad. Con motivo del Día Mundial contra el Cáncer, el IIC realizará una donación a la Asociación Española contra el Cáncer (AECC) destinada a apoyar el proyecto “Dona Investigación: dona días de investigación”, una iniciativa que permite financiar tiempo de trabajo de investigadores dedicados al estudio del cáncer. A través de esta aportación, el IIC contribuirá con 1.000 euros al impulso de la investigación oncológica. Este proyecto transforma las donaciones en días reales de investigación, un recurso clave para que los equipos científicos puedan avanzar en nuevas líneas de estudio, mejorar los tratamientos existentes y seguir generando conocimiento basado en la [&#8230;]</p>
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		<title>Inteligencia artificial en la generación eléctrica sostenible</title>
		<link>https://www.iic.uam.es/energias/inteligencia-artificial-en-la-generacion-electrica-sostenible/</link>
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		<dc:creator><![CDATA[Instituto de Ingeniería del Conocimiento]]></dc:creator>
		<pubDate>Tue, 03 Feb 2026 16:13:15 +0000</pubDate>
				<category><![CDATA[Energía]]></category>
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					<description><![CDATA[<p>El jueves 29 de enero de 2026, la Cátedra UAM-IIC de Ciencia de Datos y Aprendizaje Automático organizó un seminario centrado en el papel de la inteligencia artificial (IA) en la generación eléctrica sostenible, con especial foco en el sector eólico. La sesión tuvo lugar en la Sala de Grados de la Escuela Politécnica Superior de la Universidad Autónoma de Madrid y fue impartida por Luis Prieto Godino, responsable de Predicción y Rendimiento en Iberdrola Renovables Energía. La IA está presente en muchos sectores y  también en el sector energético, donde puede ayudar en un componente esencial del ciclo de vida de las instalaciones renovables, desde la planificación y el diseño, hasta la operación, el mantenimiento y la toma de decisiones estratégicas. El reto de la generación renovable: complejidad y variabilidad Uno de los puntos de partida del seminario fue destacar que, aunque todas las energías renovables presentan desafíos, la energía eólica es especialmente compleja debido a: Su alta dependencia de las condiciones meteorológicas La variabilidad temporal y espacial del viento La interacción entre aerogeneradores dentro de un mismo parque La necesidad de integrar la producción en sistemas eléctricos estables En este contexto, la inteligencia artificial se presenta como una [&#8230;]</p>
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