La UPV acoge la sexta edición de IJCLR 2026, un congreso que reúne a cerca de medio centenar de investigadores de todo el mundo
La Universitat Politècnica de València (UPV) ha acogido la sexta edición de la International Joint Conference on Learning and Reasoning (IJCLR 2026), un encuentro internacional dedicado a desarrollar sistemas de inteligencia artificial capaces de aprender de los datos y, al mismo tiempo, razonar de forma explícita y comprensible para las personas.
Frente al enfoque dominante de los grandes modelos de lenguaje, IJCLR ha reunido a una comunidad científica que trabaja en una vía complementaria: sistemas capaces de aprender reglas lógicas a partir de pocos ejemplos, explicar sus conclusiones y combinar redes neuronales con razonamiento formal. Este ámbito se conoce como aprendizaje neurosimbólico y programación lógica inductiva.
El encuentro, celebrado del 16 al 18 de septiembre, ha sido organizado por el Instituto Universitario Valenciano de Investigación en Inteligencia Artificial (VRAIN) de la UPV, con el apoyo de la Escuela Valenciana de Posgrado y Red de Investigación en Inteligencia Artificial (ValgrAI), la Fundación Valenciana para la Investigación Avanzada en Inteligencia Artificial y la Cátedra HP de la Universitat Politècnica de València.
IJCLR integra además la International Conference on Inductive Logic Programming (ILP), una conferencia de referencia en programación lógica inductiva que acumula más de treinta ediciones desde su primer encuentro en 1991, celebrado en Viana do Castelo (Portugal). En España, ILP ya había celebrado una edición en 2006, en Santiago de Compostela.
Las sesiones se han desarrollado en el salón de actos Alan Turing de la Escuela Técnica Superior de Ingeniería Informática, en el Campus de Vera, y han reunido a cerca de medio centenar de investigadores procedentes de universidades y centros de investigación de Europa, América, Asia y Oriente Medio.
Cuatro expertos internacionales analizan el futuro de la IA
El programa se ha articulado en torno a cuatro conferencias plenarias. Stephen Muggleton, del Imperial College London y la Universidad de Nankín y fundador del campo de la programación lógica inductiva, abrió el congreso planteando si los principales retos de la inteligencia artificial están realmente resueltos. Durante su intervención defendió que los sistemas actuales todavía no superan el desafío del descubrimiento científico planteado por Alan Turing y John McCarthy.
Por su parte, Laurent Orseau, de Google DeepMind, presentó algoritmos de búsqueda con garantías matemáticas demostrables. Kevin Ellis, de la Universidad de Cornell, abordó cómo conseguir que una máquina aprenda a desenvolverse en un entorno desconocido en cuestión de minutos, mientras que Jennifer Neville, de Microsoft Research y la Universidad de Purdue, analizó por qué los sistemas de IA pueden fallar de forma inesperada en tareas reales y prolongadas pese a obtener buenos resultados en pruebas de laboratorio.
De la investigación en IA al diagnóstico médico
Entre los 35 trabajos presentados, 26 artículos completos y 9 comunicaciones breves, se han mostrado aplicaciones con potencial en ámbitos como el diagnóstico asistido del ictus, a partir de información médica incompleta, la detección de enfermedades mediante el análisis de la retina, la predicción de perturbaciones genéticas y el desarrollo de modelos interpretables para la investigación en biología.
El investigador de VRAIN de la UPV, César Ferri, ha destacado la importancia de desarrollar sistemas que no solo proporcionen una respuesta, sino que también puedan justificarla. “Nos interesa una inteligencia artificial que no solo acierte, sino que pueda explicar por qué acierta. En medicina o en ciencia, un sistema que no sabe justificar su respuesta es difícil de usar y de auditar”, ha señalado.
El congreso ha incluido también una visita guiada por el centro histórico de València y una cena de trabajo, actividades que han permitido a los investigadores participantes intercambiar experiencias y establecer nuevas vías de colaboración.
