• La IX edición del congreso organizado por el CITIC y la Facultad de Informática de la UDC concluyó hoy con la entrega de los reconocimientos a investigaciones en inteligencia artificial, ciberseguridad, tecnologías cuánticas, ingeniería de datos y otras áreas de las TIC.
• La alcaldesa de A Coruña, Inés Rey, clausuró el encuentro con la conferencia plenaria “A Coruña, cidade de primeira”, en la que analizó el papel de la tecnología, la investigación y la innovación en el desarrollo de las ciudades desde una perspectiva municipal.

A Coruña, 16 de octubre de 2026.- El Congreso XoveTIC, organizado por el CITIC y la Facultad de Informática de la Universidade da Coruña ha reconocido los mejores trabajos científicos presentados en su novena edición, destacando la excelencia investigadora y la innovación tecnológica en distintos ámbitos de las tecnologías de la información y las comunicaciones. 

Durante las dos jornadas del encuentro, el congreso se ha consolidado como un espacio de intercambio de conocimiento y presentación de resultados científicos, además de fomentar la colaboración entre jóvenes investigadores e investigadoras. 

La alcaldesa de A Coruña, Inés Rey García, ha sido la encargada de clausurar esta edición con la conferencia plenaria “A Coruña, cidade de primeira”, celebrada este mediodía en la sede del CITIC.  En su intervención, la alcaldesa abordó el papel de la tecnología, la investigación y la innovación en el desarrollo de las ciudades desde una perspectiva municipal. Inés Rey puso el foco en el posicionamiento de A Coruña en el ámbito de la inteligencia artificial, especialmente a raíz de la elección de la ciudad como sede de la Agencia Española de Supervisión de Inteligencia Artificial (AESIA), y en las oportunidades que este organismo puede generar para impulsar la investigación, la innovación y la creación de nuevas oportunidades profesionales.  

Asimismo, destacó la importancia de aprovechar los avances tecnológicos para avanzar hacia un modelo de ciudad más digital, sostenible e inclusivo, en el que la transformación tecnológica contribuya a mejorar la calidad de vida de la ciudadanía. Durante su intervención, también analizó los retos que plantea este proceso, como son la brecha digital y de género, la necesidad de fomentar la participación de las mujeres en los ámbitos científico y tecnológico y el papel de las administraciones públicas a la hora de garantizar que los beneficios de la innovación lleguen al conjunto de la sociedad. 

La novena edición de XoveTIC concluyó con el reconocimiento a los trabajos premiados y con el compromiso de seguir impulsando la investigación joven, la transferencia de conocimiento y el desarrollo de soluciones tecnológicas con impacto científico y social. 

Reconocimientos 

El Premio Cátedra Aldaba-WIB (Women, ICT & Business), que reconoce el trabajo más relevante liderado por una mujer como primera autora, distinguió la investigación “What Helps Robots Align? The Role of Vision and Feedback”, de Diana Cerdas, Alejandro Romero y Richard J. Duro. El estudio analiza cómo mejorar la capacidad de los robots para interpretar las intenciones humanas y adaptar su comportamiento a las instrucciones recibidas.  

En el ámbito de las tecnologías cuánticas, el Premio ITG-ARQADE reconoció el trabajo “Application of Evolutionary Optimization Algorithms to Quantum Machine Learning Models for Sleep Medicine Analysis”, de Lucas Grandal Lama, Alejandro Mayorga Redondo, Eduardo Mosqueira Rey y Diego Álvarez Estévez. La investigación compara algoritmos de optimización evolutiva y métodos clásicos para entrenar modelos de aprendizaje automático cuántico aplicados al análisis de datos relacionados con la apnea del sueño.  

Avances en informática forense e ingeniería de datos 

El Premio CPEIG, al mejor trabajo cuyo primer autor sea estudiante o titulado en Ingeniería Informática, recayó 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 y Jose Vázquez-Naya. Esta investigación presenta un módulo de código abierto que integra técnicas de visión artificial en Autopsy, una herramienta utilizada en investigaciones forenses digitales. La solución permite detectar objetos y recuperar imágenes relevantes mediante modelos de inteligencia artificial, facilitando la revisión de grandes volúmenes de evidencias visuales.  

Por su parte, el Premio Cátedra Denodo-UDC de Ingeniería de Datos, IA e Innovación Tecnológica distinguió la 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 y Álvaro Michelena. Este estudio aborda la predicción de la generación de energía fotovoltaica mediante técnicas de análisis de series temporales y aprendizaje automático.  

Ética y seguridad en el desarrollo de tecnologías digitales 

Por su parte, Premio del Ilustre Colegio Provincial de Abogados de A Coruña (ICACOR), que reconoce el trabajo más destacado en el ámbito ético-jurídico, recayó 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 y Javier Pereira. La investigación propone un marco de gobernanza para integrar principios éticos durante todo el ciclo de vida de las tecnologías de realidad extendida, desde su diseño y desarrollo hasta su implantación y evaluación.  

El Premio Cátedra R, que reconoce las contribuciones más relevantes en el ámbito de la seguridad, tanto en ciberseguridad como en otras aplicaciones, distinguió “What Should Network Traffic Transformers Learn? A Comparative Study of Pretraining Objectives”, de Sergio Vila-Riveira, Rubén Pérez Jove, Martiño Rivera Dourado, Alejandro Pazos y José Vázquez Naya. El trabajo compara cinco estrategias de aprendizaje autosupervisado para entrenar modelos basados en la arquitectura Transformer capaces de analizar el tráfico de red. Los resultados muestran que la estrategia de preentrenamiento influye en el rendimiento de los modelos en diferentes tareas de clasificación, aportando criterios para diseñar sistemas más eficaces de análisis y seguridad de las comunicaciones. 

Por parte de Fundación CITIC concedió el premio al trabajo más relevante en el ámbito de la investigación básica y teórica al trabajo “Patient-Level Evaluation of EEG-Based Depression Detection”, de Samuel Otero Agraso y Diego Álvarez Estévez. Esta investigación examina la fiabilidad de los modelos de inteligencia artificial empleados para detectar la depresión a partir de señales electroencefalográficas. El trabajo evalúa los modelos mediante una metodología que separa los datos de entrenamiento y prueba por pacientes, evitando que el sistema aprenda a reconocer a las personas en lugar de identificar patrones asociados a la enfermedad. 

Por su parte, Clúster TIC ha reconocido las mejores comunicación oral y contribución en formato póster.  El Premio Clúster TIC a la mejor comunicación oral reconoció el trabajo “Evaluating the performance of Quantum Support Vector Machines under Realistic Noise and Its Mitigation”, de Fernando Mondragón, Diego Álvarez Estévez, Eduardo Mosqueira Rey. El trabajo estudia cómo afecta el ruido de los ordenadores cuánticos reales a las máquinas de vectores de soporte cuánticas, un tipo de algoritmo de aprendizaje automático. Los resultados muestran que, aunque el ruido distorsiona los cálculos internos, los clasificadores mantienen un rendimiento comparable al ideal, lo que apunta al potencial de estas técnicas en los dispositivos cuánticos actuales. 

Por su parte, el Premio Clúster TIC al mejor póster recayó 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 y Beatriz Rodríguez Romero. 

La investigación presenta un conjunto de datos multimodal de 136 adultos mayores de 60 años, la mitad con artrosis de rodilla y la otra mitad como grupo de control. Combina captura de movimiento 3D durante tres pruebas funcionales (levantarse de la silla, subir escaleras y Timed Up and Go) con cinemática articular obtenida mediante OpenSim y cuestionarios clínicos validados sobre dolor, función, miedo al movimiento, salud mental y actividad. Los datos, organizados conforme a los principios FAIR y publicados en Zenodo, buscan facilitar la investigación en fenotipado del movimiento, clasificación mediante aprendizaje automático y rehabilitación personalizada, además de fomentar la colaboración multidisciplinar en torno a la artrosis de rodilla.