.
– Organitzada pel VRAIN de la UPV i ValgrAI, la trobada científica ha comptat amb ponents de referència com Stephen Muggleton o experts de Google DeepMind i Microsoft Research.
València, redacció, 23 de setembre de 2026, 14:12 h
La Universitat Politècnica de València (UPV) ha acollit la sisena edició de la International Joint Conference on Learning and Reasoning (IJCLR 2026). L’encontre internacional ha reunit un mig centenar d’investigadors d’Europa, Amèrica, Àsia i Orient Mitjà per a debatre sobre el futur de l’aprenentatge neurosimbòlic i la programació lògica inductiva, una via d’investigació complementària als grans models de llenguatge (LLM) que aposta per sistemes d’intel·ligència artificial capaços de raonar de manera explicable, transparent i raonada per als humans.
El congrés, celebrat del 16 al 18 de setembre a la Sala d’Actes Alan Turing de l’Escola Tècnica Superior d’Enginyeria Informàtica (Campus de Vera), ha sigut organitzat per l’Institut Universitari Valencià d’Investigació en Intel·ligència Artificial (VRAIN) de la UPV, amb el suport de la xarxa ValgrAI, la Fundació Valenciana per a la Investigació Avançada en IA i la Càtedra HP.
Ponents de primer nivell internacional
El programa científic ha comptat amb 35 treballs presentats i quatre conferències plenàries impartides per líders de la disciplina:
Stephen Muggleton (Imperial College London i Universitat de Nanquín), fundador de la programació lògica inductiva.
Laurent Orseau (Google DeepMind), qui va exposar algorismes de cerca amb garanties matemàtiques demostrables.
Kevin Ellis (Universitat de Cornell), sobre l’aprenentatge ràpid de màquines en entorns desconeguts.
Jennifer Neville (Microsoft Research i Universitat de Purdue), qui va analitzar les fallades imprevistes de la IA en tasques reals de llarga durada.
Aplicacions pràctiques en salut i biologia
Entre les investigacions presentades han destacat solucions aplicades a la salut pública, com eines de diagnòstic assistit de l’ictus amb dades incompletes, detecció de malalties mitjançant l’anàlisi de la retina o la predicció de pertorbacions genètiques.
L’investigador de VRAIN, César Ferri, ha emfatitzat la importància d’esta línia de treball: “Ens interessa una intel·ligència artificial que no sols encerte, sinó que puga explicar per què encerta. En medicina o en ciència, un sistema que no sap justificar la seua resposta és difícil d’utilitzar i d’auditar”.
