Constanza Sanchez
El ingeniero Javier Arévalo Royo, natural de Logroño y nacido en 1972, ha presentado su tesis doctoral en la Universidad Pública de Navarra (UPNA), donde ha demostrado que la implementación de sistemas inteligentes con capacidad de aprendizaje autónomo puede tener un impacto significativo en la reducción del consumo de energía y materiales en pequeñas y medianas empresas (pymes). Estos sistemas no solo automatizan tareas y optimizan procesos industriales, sino que también analizan datos, detectan ineficiencias y se adaptan a los cambios del entorno para mejorar la eficiencia y sostenibilidad de las empresas.
La investigación propone un nuevo modelo tecnológico basado en la forma en que los seres humanos perciben, aprenden y razonan. El sistema es capaz de interpretar situaciones, aprender de la experiencia y tomar decisiones de manera autónoma. Según Arévalo Royo, este enfoque innovador se centra en la aplicación de tecnologías que permiten percibir, razonar, aprender y tomar decisiones adaptativas en entornos complejos, con el fin de optimizar procesos industriales y promover la sostenibilidad.
El estudio parte de la premisa de que la eficiencia en la industria actual no solo implica la automatización de tareas, sino también dotar a los sistemas de capacidades cognitivas para interpretar el contexto, anticipar situaciones críticas y ajustar estrategias sin intervención humana directa. Esta funcionalidad, equiparable a la consciencia en organismos biológicos, se logra a través de la consciencia artificial de acceso (CAA), que permite a un sistema integrar información de diversas fuentes, seleccionarla según el contexto y justificar sus decisiones de manera trazable y explicable.
Tras años de investigación, el trabajo ha analizado más de 210.000 publicaciones científicas y más de 200 modelos de inteligencia artificial (IA) para desarrollar una nueva arquitectura cognitiva llamada CLEAR. Este sistema combina capacidades como percepción, memoria, aprendizaje y explicación automática de decisiones para ofrecer soluciones adaptativas en entornos complejos. CLEAR representa un avance al no limitarse a ejecutar instrucciones predefinidas, sino evaluar su estado interno, interpretar información variada y ajustar sus decisiones según el contexto cambiante.
Según las conclusiones del estudio, esta tecnología puede aplicarse en diversos sectores. En la industria, puede identificar pérdidas de energía, planificar mantenimiento de maquinaria y ajustar procesos de producción de forma automática. En el ámbito agroalimentario, puede predecir rendimientos, detectar enfermedades en cultivos y gestionar el uso del agua a partir de datos de sensores y satélites.
La tesis doctoral resalta el potencial de estos sistemas en zonas rurales con recursos limitados, donde pueden operar en dispositivos de bajo consumo energético. Su uso facilitaría la toma de decisiones en temas como riego, producción y adaptación al cambio climático.
Javier Arévalo Royo, con una amplia trayectoria profesional de más de treinta años, ha trabajado en consultoría tecnológica, administración de sistemas críticos, virtualización de infraestructuras y dirección de proyectos de digitalización. Además, ha sido profesor en la Universidad Internacional de La Rioja (UNIR) y ha participado como ponente en congresos internacionales. Sus líneas de investigación se centran en sistemas cognitivos, consciencia artificial, eficiencia energética y sostenibilidad en empresas, en el contexto de la Industria 5.0.
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