• A IX edición do congreso organizado polo CITIC e a Facultade de Informática da UDC concluíu hoxe coa entrega dos recoñecementos a investigacións en intelixencia artificial, ciberseguridade, tecnoloxías cuánticas, enxeñaría de datos e outras áreas das TIC. 
• A alcaldesa da Coruña, Inés Rey, clausurou o encontro coa conferencia plenaria “A Coruña, cidade de primeira”, na que analizou o papel da tecnoloxía, a investigación e a innovación no desenvolvemento das cidades desde unha perspectiva municipal.  

A Coruña, 16 de outubro de 2026.- O Congreso XoveTIC, organizado polo CITIC e a Facultade de Informática da Universidade da Coruña, recoñeceu os mellores traballos científicos presentados na súa novena edición, destacando a excelencia investigadora e a innovación tecnolóxica en distintos ámbitos das tecnoloxías da información e das comunicacións. 

Durante as dúas xornadas do encontro, o congreso consolidouse como un espazo de intercambio de coñecemento e presentación de resultados científicos, ademais de fomentar a colaboración entre novos investigadores e investigadoras. 

A alcaldesa da Coruña, Inés Rey García, foi a encargada de clausurar esta edición coa conferencia plenaria “A Coruña, cidade de primeira”, celebrada este mediodía na sede do CITIC. Na súa intervención, a alcaldesa abordou o papel da tecnoloxía, a investigación e a innovación no desenvolvemento das cidades desde unha perspectiva municipal. Inés Rey puxo o foco no posicionamento da Coruña no ámbito da intelixencia artificial, especialmente a raíz da elección da cidade como sede da Axencia Española de Supervisión da Intelixencia Artificial (AESIA), e nas oportunidades que este organismo pode xerar para impulsar a investigación, a innovación e a creación de novas oportunidades profesionais. 

Así mesmo, destacou a importancia de aproveitar os avances tecnolóxicos para avanzar cara a un modelo de cidade máis dixital, sustentable e inclusivo, no que a transformación tecnolóxica contribúa a mellorar a calidade de vida da cidadanía. Durante a súa intervención, tamén analizou os retos que formula este proceso, como son a fenda dixital e de xénero, a necesidade de fomentar a participación das mulleres nos ámbitos científico e tecnolóxico e o papel das administracións públicas á hora de garantir que os beneficios da innovación cheguen ao conxunto da sociedade. 

A novena edición de XoveTIC concluíu co recoñecemento aos traballos premiados e co compromiso de seguir impulsando a investigación nova, a transferencia de coñecemento e o desenvolvemento de solucións tecnolóxicas con impacto científico e social. 

Recoñecementos 

O Premio Cátedra Aldaba-WIB (Women, ICT & Business), que recoñece o traballo máis relevante liderado por unha muller como primeira autora, distinguiu a investigación “What Helps Robots Align? The Role of Vision and Feedback”, de Diana Cerdas, Alejandro Romero e Richard J. Duro. O estudo analiza como mellorar a capacidade dos robots para interpretar as intencións humanas e adaptar o seu comportamento ás instrucións recibidas. 

No ámbito das tecnoloxías cuánticas, o Premio ITG-ARQADE recoñeceu o traballo “Application of Evolutionary Optimization Algorithms to Quantum Machine Learning Models for Sleep Medicine Analysis”, de Lucas Grandal Lama, Alejandro Mayorga Redondo, Eduardo Mosqueira Rey e Diego Álvarez Estévez. A investigación compara algoritmos de optimización evolutiva e métodos clásicos para adestrar modelos de aprendizaxe automática cuántica aplicados á análise de datos relacionados coa apnea do sono. 

Avances en informática forense e enxeñaría de datos 

O Premio CPEIG, ao mellor traballo cuxo primeiro autor sexa estudante ou titulado en Enxeñaría Informática, recaeu en “Integrating Computer Vision into Autopsy for Scalable Visual Evidence Triage in Digital Forensic Investigations”, de Manuel Noya-Vázquez, Rubén Pérez-Jove, Martiño Rivera-Dourado, Alejandro Pazos e Jose Vázquez-Naya. Esta investigación presenta un módulo de código aberto que integra técnicas de visión artificial en Autopsy, unha ferramenta empregada en investigacións forenses dixitais. A solución permite detectar obxectos e recuperar imaxes relevantes mediante modelos de intelixencia artificial, facilitando a revisión de grandes volumes de evidencias visuais. 

Pola súa banda, o Premio Cátedra Denodo-UDC de Enxeñaría de Datos, IA e Innovación Tecnolóxica distinguiu a investigación “Does decomposition help? A STL-based approach to photovoltaic power forecasting with LSTM and GBT”, de Noel Freire-Mahía, Pablo Vilaboy-Sachocos, Pedro Pablo Gómez González, Antonio Díaz-Longueira, Míriam Timiraos e Álvaro Michelena. Este estudo aborda a predición da xeración de enerxía fotovoltaica mediante técnicas de análise de series temporais e aprendizaxe automática. 

Ética e seguridade no desenvolvemento de tecnoloxías dixitais 

Pola súa banda, o Premio do Ilustre Colexio Provincial de Avogados da Coruña (ICACOR), que recoñece o traballo máis destacado no ámbito ético-xurídico, recaeu en “Ethics-by-Design for Dual-Use XR Systems: A Governance Framework”, de Paulo Veloso Gomes, Henrique Curado, Ana Vianez, Antonio Marques, Barbara Gomes, Vítor Sá e Javier Pereira. A investigación propón un marco de gobernanza para integrar principios éticos durante todo o ciclo de vida das tecnoloxías de realidade estendida, desde o seu deseño e desenvolvemento ata a súa implantación e avaliación. 

O Premio Cátedra R, que recoñece as contribucións máis relevantes no ámbito da seguridade, tanto en ciberseguridade como noutras aplicacións, distinguiu “What Should Network Traffic Transformers Learn? A Comparative Study of Pretraining Objectives”, de Sergio Vila-Riveira, Rubén Pérez Jove, Martiño Rivera Dourado, Alejandro Pazos e José Vázquez Naya. O traballo compara cinco estratexias de aprendizaxe autosupervisada para adestrar modelos baseados na arquitectura Transformer capaces de analizar o tráfico de rede. Os resultados mostran que a estratexia de preadestramento inflúe no rendemento dos modelos en diferentes tarefas de clasificación, achegando criterios para deseñar sistemas máis eficaces de análise e seguridade das comunicacións. 

A Fundación CITIC concedeu o premio ao traballo máis relevante no ámbito da investigación básica e teórica a “Patient-Level Evaluation of EEG-Based Depression Detection”, de Samuel Otero Agraso e Diego Álvarez Estévez. Esta investigación examina a fiabilidade dos modelos de intelixencia artificial empregados para detectar a depresión a partir de sinais electroencefalográficos. O traballo avalía os modelos mediante unha metodoloxía que separa os datos de adestramento e proba por pacientes, evitando que o sistema aprenda a recoñecer as persoas en lugar de identificar patróns asociados á enfermidade. 

Pola súa banda, o Clúster TIC recoñeceu a mellor comunicación oral e a mellor contribución en formato póster. O Premio Clúster TIC á mellor comunicación oral recoñeceu o traballo “Evaluating the performance of Quantum Support Vector Machines under Realistic Noise and Its Mitigation”, de Fernando Mondragón, Diego Álvarez Estévez e Eduardo Mosqueira Rey. O traballo estuda como afecta o ruído dos ordenadores cuánticos reais ás máquinas de vectores de soporte cuánticas, un tipo de algoritmo de aprendizaxe automática. Os resultados mostran que, aínda que o ruído distorsiona os cálculos internos, os clasificadores manteñen un rendemento comparable ao ideal, o que apunta ao potencial destas técnicas nos dispositivos cuánticos actuais. 

Pola súa banda, o Premio Clúster TIC ao mellor póster recaeu en “Data engineering and data science applied to biomechanics: a multimodal kinematic and clinical dataset in adults over 60 with knee osteoarthritis”, de Isabel Tuñas Maceiras, Javier Pereira Loureiro e Beatriz Rodríguez Romero. 

A investigación presenta un conxunto de datos multimodal de 136 adultos maiores de 60 anos, a metade con artrose de xeonllo e a outra metade como grupo de control. Combina captura de movemento 3D durante tres probas funcionais (levantarse da cadeira, subir escaleiras e Timed Up and Go) con cinemática articular obtida mediante OpenSim e cuestionarios clínicos validados sobre dor, función, medo ao movemento, saúde mental e actividade. Os datos, organizados conforme aos principios FAIR e publicados en Zenodo, buscan facilitar a investigación en fenotipado do movemento, clasificación mediante aprendizaxe automática e rehabilitación personalizada, ademais de fomentar a colaboración multidisciplinar arredor da artrose de xeonllo.