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Este artículo presenta la primera edición de la pista QuantumX en JISBD 2025, un evento pionero que consolidó la intersección entre la Computación Cuántica y la Ingeniería de Software en España, fomentó la colaboración de redes de investigación nacionales e iberoamericanas y definió desafíos futuros para el desarrollo de esta disciplina emergente.
Este artículo presenta ExBI, un sistema innovador basado en hipergrafos que supera las limitaciones de los sistemas de Inteligencia de Negocios tradicionales mediante esquemas dinámicos y reutilización de vistas, logrando aceleraciones significativas (hasta 230 veces) y una alta precisión en flujos de trabajo exploratorios a gran escala.
Este artículo presenta un método novedoso para emular la multiplicación de matrices de doble precisión (FP64) utilizando unidades de multiplicación-matriz en FP8 mediante el esquema Ozaki-II, superando las limitaciones de las implementaciones anteriores y reduciendo significativamente el número de operaciones necesarias en comparación con el esquema Ozaki-I.
El artículo presenta Q-StaR, un esquema de enrutamiento cuasi-estático para redes en chip que utiliza el análisis de la topología y la distribución del tráfico para guiar la selección de rutas en tiempo real, logrando un equilibrio de carga superior y reduciendo significativamente la latencia en comparación con el enrutamiento por orden de dimensión tradicional.
El artículo presenta Splat2Real, un marco de preentrenamiento de profundidad monoculares que utiliza 3D Gaussian Splatting y un currículo de selección de vistas basado en cobertura y novedad (CN-Coverage) para mejorar la robustez ante cambios de perspectiva en la IA física, demostrando que la calidad de las vistas seleccionadas es más crítica que la cantidad bruta para la estabilidad del rendimiento.
Este artículo presenta algoritmos de computación masivamente paralela (MPC) en el régimen de memoria fuertemente sublineal que orientan y colorean grafos en rondas en función de la densidad de su subgrafo más denso, superando así la barrera de complejidad de rondas de establecida por trabajos anteriores.
Este artículo presenta un marco de ciclo de vida de informes ESG impulsado por agentes de IA y modelos de lenguaje grande que transforma la generación de reportes de un proceso estático a un sistema dinámico y adaptable mediante la integración de múltiples agentes para la extracción, verificación y actualización de datos de sostenibilidad.
El artículo presenta SLiM, un marco unificado innovador que elimina el decodificador en el aprendizaje de representaciones esqueléticas mediante una combinación de modelado enmascarado y aprendizaje contrastivo, logrando un rendimiento superior al estado del arte con una reducción significativa en los costos computacionales.
Este artículo presenta un análisis sistemático de las decisiones de diseño en la creación de representaciones incrustadas para modelos fundacionales geoespaciales, demostrando que es posible generar representaciones fijas más de 500 veces más pequeñas que los datos brutos sin sacrificar el rendimiento en diversas tareas de observación terrestre.
Este artículo presenta el diseño y la implementación de un contenedor de residuos automático e higiénico basado en un microcontrolador STM32, que utiliza sensores ultrasónicos para detectar la presencia de usuarios y monitorear el nivel de llenado, controlando un motor servo para abrir la tapa sin contacto y ofreciendo retroalimentación en tiempo real mediante una pantalla OLED.
El artículo sostiene que la terminal, y no las interfaces gráficas, es el paradigma ideal para la colaboración humano-IA debido a su compatibilidad representacional, transparencia y baja barrera de entrada, propiedades que cualquier modalidad de interfaz debe replicar deliberadamente para ser efectiva.
Este trabajo presenta TriRec, el primer marco de recomendación basado en agentes LLM de tres partes que coordina la utilidad del usuario, la exposición de los artículos y la equidad de la plataforma mediante una arquitectura de dos etapas, logrando mejoras simultáneas en precisión, equidad y utilidad sin sacrificar la relevancia.
El marco Cybo-Waiter presenta un agente humanoide que transforma planes de modelos de lenguaje visual en programas verificables, integrando supervisión geométrica 3D y retroalimentación de diagnóstico para lograr una ejecución robusta y de largo alcance de tareas complejas de locomoción y manipulación en entornos humanos.
Este artículo presenta una plataforma educativa de desarrollo ágil integrada con IA que funciona como un entorno de investigación colaborativa para generar evidencia práctica y oportuna mediante iteraciones rápidas y participación de interesados, cerrando así la brecha entre la teoría académica y la industria real.
Este documento presenta las actas del primer taller CHIdeology de la conferencia CHI 2026, celebrado en Barcelona, que tiene como objetivo desentrañar la fragmentación de las políticas, valores e imaginarios de la Interacción Humano-Computadora a través del análisis de las ideologías.
El artículo presenta OnFly, un marco totalmente integrado a bordo que mejora la seguridad y eficiencia de la navegación aérea visión-lingüística de cero disparos mediante una arquitectura de doble agente, memoria híbrida y verificación semántico-geométrica, logrando un aumento significativo en la tasa de éxito de las tareas tanto en simulación como en vuelos reales.
El paper presenta A²-Edit, un marco unificado de inpainting que permite editar objetos arbitrarios utilizando solo una máscara aproximada, respaldado por el nuevo dataset UniEdit-500K, un módulo Mixture of Transformer para manejar la diversidad de categorías y una estrategia de entrenamiento con annealing de máscaras para mejorar la robustez.
El artículo presenta MapGCLR, un enfoque semi-supervisado que mejora la construcción de mapas HD vectorizados en línea mediante aprendizaje contrastivo auto-supervisado que aprovecha la consistencia geoespacial entre superposiciones de características en vista de pájaro, logrando un rendimiento superior al de los métodos supervisados convencionales.
El artículo presenta BorderNet, una arquitectura de red neuronal convolucional inspirada en el modelo matemático de la corteza visual para completar bordes en imágenes ocluidas, la cual demuestra un rendimiento superior en conjuntos de datos como MNIST, Fashion-MNIST y EMNIST frente a oclusiones tipo rayas y cuadrículas.
El artículo presenta UniCom, un marco unificado que supera las limitaciones de los tokenizadores visuales discretos mediante representaciones semánticas continuas comprimidas, logrando un rendimiento de vanguardia en la generación y edición de imágenes con una convergencia rápida y una consistencia superior.