El Centro de Investigación en Tecnologías de la Información y las Comunicaciones de la Universidade da Coruña celebró este martes una nueva edición de los desayunos TIC Talk, una sesión especial que contó con la participación de dos investigadores vinculados al Massachusetts Institute of Technology (MIT): David Ranaudo y Kyran Siddiqui. La jornada, celebrada en la Sala Cloud del CITIC, permitió conocer de primera mano investigaciones de vanguardia en inteligencia artificial aplicada a las finanzas y la ciberseguridad, así como fortalecer los vínculos de colaboración internacional del centro.

David Ranaudo realizó un recorrido por su trayectoria académica e investigadora hasta su incorporación al MIT  durante su intervención, titulada «Differential KANs with application in financial derivatives valuation». El investigador explicó asimismo los motivos que le llevaron a elegir A Coruña y el CITIC para realizar una estancia de investigación, destacando el prestigio y la experiencia de los grupos del centro en ámbitos como la computación científica, el aprendizaje automático y las finanzas cuantitativas, así como las sinergias existentes con sus actuales líneas de trabajo.

En la parte técnica de su ponencia presentó los resultados obtenidos durante su estancia, centrados en la combinación de dos enfoques emergentes en inteligencia artificial: el Differential Machine Learning, que incorpora información sobre derivadas y sensibilidades durante el proceso de aprendizaje, y las redes de Kolmogorov-Arnold, una arquitectura neuronal de reciente desarrollo con nuevas capacidades para la aproximación e interpretación de funciones complejas.

La investigación aplica estas metodologías a la valoración de derivados financieros, un campo en el que la precisión de los modelos y la eficiencia computacional resultan esenciales. El estudio incluyó una comparación entre las arquitecturas KAN y los modelos neuronales tradicionales, analizando además el efecto de incorporar información diferencial en ambos casos. Los resultados mostraron el potencial de estas técnicas para mejorar tanto la calidad de las aproximaciones como la estimación de sensibilidades financieras, aspectos clave para la gestión del riesgo y la toma de decisiones en los mercados.

Por su parte, Kyran Siddiqui presentó la charla «Evaluating Large Language Models for OS Fingerprinting», en la que compartió el trabajo desarrollado durante su estancia en el CITIC junto al grupo RNASA-IMEDIR, bajo la supervisión de los investigadores José Vázquez-Naya y Rubén Pérez.

Su presentación abordó la aplicación de la inteligencia artificial a problemas de ciberseguridad, concretamente el uso de modelos de lenguaje de gran escala para identificar dispositivos y sus sistemas operativos a partir de información procedente del tráfico de red. Siddiqui expuso los experimentos realizados y las ventajas de esta aproximación, entre ellas una mayor capacidad de explicación del proceso de identificación, lo que permite comprender con mayor precisión qué información utiliza el modelo y cómo alcanza sus conclusiones.