El Área de Inteligencia Artificial es un grupo de investigación interdisciplinario centrado en el estudio y la aplicación de técnicas avanzadas para la ayuda a la toma de decisiones en la explotación y planificación de sistemas, equipos y procesos industriales. Nuestra actividad equilibra la investigación básica en modelos de IA con una investigación fundamentalmente aplicada, orientada a resolver problemas complejos en entornos reales.
Desarrollamos nuestra labor de investigación en diversos sectores industriales, tanto a través de la colaboración directa con empresas como mediante proyectos de investigación subvencionados en convocatorias competitivas a nivel español y europeo. Para garantizar una transferencia tecnológica eficaz, disponemos de un portfolio de herramientas propias listas para ser empleadas en la resolución de desafíos industriales, contribuyendo directamente a la competitividad y eficiencia de nuestros clientes y colaboradores.
Más allá de la optimización técnica, nuestra vocación última es la mejora de la sociedad mediante el uso responsable y ético de la tecnología. Los campos de actividad del área y las técnicas empleadas se definen y modifican con agilidad, adaptándose con rigor a la vanguardia tecnológica y a los intereses cambiantes de una industria global cada vez más inteligente y sostenible.
Castro Corredor, D., Calvo, L.A., Collantes-Estévez, E., López-Medina, C., "Real-world exercise and disease activity in axial spondyloarthritis: does the association vary by age, BMI, or socioeconomic status?", BMC Rheumatology, doi: 10.1186/s41927-026-00672-6 In press: Julio 2026.
Eranti, A., Tewari, Y., Palacios, R., Gupta, A., "Raman Spectroscopy Pre-Trained Encoder: A Self-Supervised Learning Approach For Data-Efficient Domain-Independent Spectroscopy Analysis", IEEE Access, Vol. 14, pp. 40311 - 40327, 2026. [Online: Marzo 2026] doi: 10.1109/ACCESS.2026.3672109
Calvo, L.A., Merchán Rubira, S., Raboso Paniagua, D., Rodrigo, J., Rodríguez García, J.M., "On the minimum number of non-monochromatic simplices for Sperner labelings of a regular triangulation", PLoS One, Vol. 21, nº. 8, pp. e0356507, 2026. [Online: Agosto 2026] doi: 10.1371/journal.pone.0356507
Botas, B., Cifuentes, J., Jiménez, Y.A., Espinosa, M., "Public perception on immigration and racial discrimination in Spain: a social media analysis using X data", Journal of Computational Social Science, Vol. 9, nº. 1, pp. 25, 2026. [Online: Enero 2026] doi: 10.1007/s42001-025-00459-8Álvaro López es investigador en el IIT y profesor en ICAI en áreas de sistemas dinámicos, regulación automática, electrónica e inteligencia artificial, con especialización en aprendizaje por refuerzo.
Es investigador principal de la Cátedra de Industria Inteligente, desde la que lidera investigación aplicada al uso de tecnologías digitales —IA generativa, visión artificial, agentes basados en LLMs, generación sintética de datos y entornos para entrenamiento de agentes— orientada a la mejora de procesos industriales en múltiples sectores.
Además, dirige los programas ejecutivos en inteligencia artificial generativa para profesionales en Comillas Onexed.
Su trabajo ha sido reconocido con la Mención de Honor del Observatorio de la Industria 4.0 en 2021.