Los I Premios SEIO-Fundación BBVA reconocen aportaciones españolas a la estadística y la investigación operativa

MADRID, 29 Jul. (EUROPA PRESS) -

La I edición de los Premios Sociedad de Estadística e Investigación Operativa (SEIO)-Fundación BBVA han reconocido cuatro trabajos de investigadores españoles por sus "aportaciones pioneras e influyentes a la investigación en Estadística e Investigación Operativa". Cada uno de los premios tiene una dotación de 6.000 euros.

Sus autores son investigadores en las universidades de La Coruña, de Santiago de Compostela, de la Carlos III de Madrid, de Málaga y de Cantabria. Son contribuciones publicadas en revistas de alto impacto, y que están recibiendo ya un alto número de citas. Abarcan diversidad de áreas, desde la eficiencia energética y la sostenibilidad hasta el aprendizaje automático, el control de vehículos en el que los datos de telemetría se transmiten a estaciones terrestres, o al marketing online.

El objetivo de estos nuevos galardones es contribuir a salvar la brecha entre el gran peso que tienen la estadística y la investigación operativa en la vida cotidiana y el escaso conocimiento acerca de ellas que exhibe la sociedad en su conjunto.

Los premios se conceden principalmente por artículos científicos publicados en los últimos cinco años. Sus autores deben ser investigadores de nacionalidad española, o de otra nacionalidad, que hayan realizado su trabajo de investigación en una universidad o centro científico español. Podrán ser concedidos también a investigadores de cualquier nacionalidad por contribuciones desarrolladas en colaboración con uno o más investigadores españoles.

GALARDONADOS

En la categoría de 'Mejor contribución metodológica en el campo de la Estadística', se ha concedido el premio al equipo coordinado por Wenceslao González Manteiga, de la Universidad de Santiago de Compostela, y en el que han participado los profesores Juan A. Cuesta-Albertos, de la Universidad de Cantabria, Manuel Febrero-Bande, de la Universidad de Santiago de Compostela, y Eduardo García-Portugués, de la Universidad Carlos III de Madrid.

Este equipo ha desarrollado un nuevo procedimiento estadístico para analizar si determinados modelos predictivos son los más adecuados para aplicarse con los datos de alta frecuencia disponibles, y así evitar conclusiones erróneas. Esta metodología puede aplicarse a diversos campos, como la predicción de precios de energía, de activos financieros, de control de tráfico. Durante la pandemia por COVID-19, se ha empleado para predecir datos epidemiológicos a siete días sobre varias variables como la evolución, los ingresos hospitalarios o ingresos en UCI. Este trabajo se publicó en 2019 en 'The Annals of Statistics'.

En 'Mejor contribución metodológica en Investigación Operativa', se ha reconocido al trabajo de José Niño-Mora, catedrático de Estadística e Investigación Operativa en el Departamento de Estadística de la Universidad Carlos III de Madrid, basado en los problemas bandido multibrazo, que es "una novedosa y relevante contribución en un tema con múltiples aplicaciones en varios campos", según señala el acta del jurado, como el aprendizaje automático, el control de vehículos en el que los datos de telemetría se transmiten a estaciones terrestres, o al marketing online.

El autor, que ha trabajado en este enfoque metodológico durante los últimos 20 años, señala que su investigación, publicada en la revista 'Mathematics of Operations Research' en 2020, prioriza de forma dinámica la asignación de recursos limitados de todo tipo cuando hay información incompleta a lo largo del tiempo y hay muchas actividades que compiten entre ellas por acceder a estos recursos. Se aplica en situaciones dinámicas, cuando hay una evolución temporal, en las que lo que hoy es óptimo cambia en un periodo breve de tiempo y hay que replantearlo de nuevo, como, por ejemplo, el número de personas infectadas por COVID-19.

Inés Barbeito, Sonia Zaragoza, Javier Tarrío-Saavedra y Salvador Naya, investigadores de la Universidad de La Coruña (Facultad de Informática y Escuela Politécnica Superior), son autores de una aplicación "innovadora y multidisciplinar", según califica el acta, que supervisa, controla y optimiza el consumo de energía en edificios, buscando a la vez el máximo confort en las condiciones de temperatura. Se les ha reconocido con el premio a la 'Mejor contribución aplicada en Estadística'.

La aplicación se basa en el procesado de datos almacenados en una web desarrollada de manera específica, y también calcula el correspondiente ahorro energético. Se emplea un software de código abierto. El trabajo fue publicado en 2017 en una revista de alto impacto en el área, 'Applied Energy', y ya tiene un número elevado de citas.

Por último, Juan Miguel Morales y Salvador Pineda (Universidad de Málaga) han sido galardonados en 'Mejor contribución aplicada en Investigación Operativa'. Estos dos profesores titulares fundaron en 2018 el grupo de investigación Optimization and Analytics for Sustainable energY Systems (OASYS) de la Universidad de Málaga y el trabajo premiado es el primero que realizaron en ese grupo.

Los autores han desarrollado un método que reduce sustancialmente la carga computacional para la planificación de los sistemas de energía y que, probado sobre un caso real basado en el sistema eléctrico europeo, reduce a la mitad el margen de error de los métodos más utilizados.

NUEVOS PREMIOS

Esta nueva convocatoria se suma a las iniciativas para el reconocimiento del talento que la Fundación BBVA lleva impulsando desde hace más de una década en colaboración con sociedades científicas emblemáticas, como los Premios de Física concedidos con la Real Sociedad Española de Física (RSEF); los Premios de Investigación Matemática Vicent Caselles, con la Real Sociedad de Matemática Española (RSME); y los Premios de Investigación con la Sociedad Científica Informática de España (SCIE).

La SEIO también ha abierto el plazo para la presentación de candidaturas a las Medallas de la SEIO, que serán concedidas a miembros de la sociedad de Estadística e Investigación Operativa, con una antigüedad de, al menos, quince años y una trayectoria científica relevante.