. 
València, 03 de julio de 2025 – El VII Encuentro de la UMI (Unidad Mixta de Investigación de ValgrA), enmarcado en el ValgrAI Scientific Council Forum 2025, ha reafirmado la apuesta de la entidad por una inteligencia artificial centrada en las personas, que impulsa el conocimiento compartido y que genera impacto real en sectores clave como la ciberseguridad, la inclusión lingüística, la cultura o la movilidad inteligente. Así como explicó el director de VRAIN de la UPV y director general de ValgrAI, Vicent Botti, «el futuro de la IA no pasa solo por el desarrollo tecnológico, sino por su capacidad para responder de forma ética, crítica y útil a los grandes desafíos sociales y humanos del presente».
La UMI aglutina a los investigadores e investigadoras en inteligencia artificial de la Comunitat Valenciana con mayor producción científica y casos de éxito de transferencia de tecnología en el campo de la IA y disciplinas asociadas.
La apertura del evento corrió a cargo del director general de ValgrAI, Vicent Botti, y la directora gerente de ValgrAI, Ana Cidad, que destacaron la importancia de fomentar una investigación colaborativa, interdisciplinar y comprometida con el bienestar social, así como el papel estratégico de ValgrAI como plataforma de impulso al talento, la innovación responsable y la transferencia de conocimiento en el ámbito de la inteligencia artificial.
El primer ponente fue, desde la Universitat d’Alacant, Juan Antonio Pérez Ortiz, quien presentó los avances del grupo Transducens en la mejora de la traducción automática para lenguas infrarrepresentadas digitalmente, una iniciativa que busca democratizar el acceso a las tecnologías lingüísticas. El proyecto investiga nuevas estrategias como agentes de traducción multilingües, razonamiento asistido y aprendizaje desde libros de gramática, todo ello orientado a que los modelos de lenguaje de nueva generación incorporen de forma efectiva las miles de lenguas minoritarias actualmente ignoradas por los sistemas de IA predominantes.
La sesión continuó con la intervención de Rafael Berlanga, de la Universitat Jaume I de Castelló (UJI), quien presentó los resultados del proyecto “Towards AI-empowered Cyber-SOCs”, centrado en mejorar la seguridad informática mediante herramientas de IA aplicadas a centros de operaciones de ciberseguridad (CyberSOCs). Berlanga explicó cómo, a través de modelos de aprendizaje profundo y técnicas de razonamiento automático, se puede detectar con mayor precisión amenazas reales entre el gran volumen de alertas que generan los sistemas, contribuyendo así a reducir la fatiga del analista y aumentar la eficacia de la respuesta a incidentes.
Joaquín Torres-Sospedra (Universitat de València) presentó los avances más recientes del laboratorio Urban Computing Lab en posicionamiento en interiores mediante aprendizaje automático. Su intervención abordó proyectos como UJIIndoorLoc y nuevas aplicaciones basadas en sensores BLE, WiFi y cámaras avanzadas, orientadas a entornos industriales y de movilidad, demostrando el potencial de la IA para ofrecer soluciones robustas en contextos complejos.
Jordi Linares-Pellicer, investigador de VRAIN de la UPV, quien abordó el concepto de interfaces mediadas por IA y cómo éstas están transformando radicalmente la forma en que las personas interactúan con la tecnología. Linares expuso un panorama en el que los sistemas tradicionales dan paso a interfaces generadas en tiempo real por modelos de lenguaje, capaces de adaptarse a las necesidades, capacidades y contexto de cada usuario. Esta tendencia supone una revolución tanto en accesibilidad como en experiencia de usuario, anticipando el final de las interfaces rígidas y apostando por una IA verdaderamente ubicua, transparente y personalizada.
Uno de los momentos más emotivos del encuentro fue la presentación del proyecto “Salvem les fotos”, centrado en la recuperación de imágenes familiares afectadas por la DANA que golpeó la Comunitat Valenciana en 2024. José Daniel Galván y Hugo Albert (UPV) mostraron cómo la IA puede ponerse al servicio de la memoria emocional, empleando redes neuronales para segmentar y restaurar digitalmente fotografías dañadas. Este trabajo forma parte de una iniciativa colaborativa entre las universidades públicas y otras entidades culturales y sociales, y ha permitido recuperar hasta la fecha más de 200.000 imágenes.