Los Premios SEIO-Fundación BBVA 2026 reconocen avances de alto impacto internacional para potenciar el análisis de datos y optimizar la toma de decisiones

El objetivo de los premios, como se afirma en sus bases, es “incentivar a los investigadores españoles en estadística, investigación operativa y ciencia de datos”, y también, a través del reconocimiento a la excelencia en estas tres disciplinas, “impulsar su proyección al conjunto de la sociedad”. En esta edición se han premiado cinco trabajos cuyos autores son investigadores en universidades y centros de investigación de Madrid, Andalucía y Castilla y León, y en la que además también colaboran científicos afincados en otros países como Estados Unidos, Argentina, Bélgica y Suecia. Las contribuciones galardonadas se han publicado en revistas internacionales de referencia, impulsando avances teóricos y metodológicos muy significativos.

La estadística se ocupa del análisis de datos, del ajuste de modelos matemáticos a la realidad, mientras que el objetivo de la investigación operativa es optimizar la toma de decisiones y la ciencia de datos se dedica a transformar datos brutos en información valiosa. Hoy día se recaban cantidades ingentes de big data en un gran número de actividades económicas y de áreas de la investigación, pero para interpretarlos y convertirlos en conocimiento relevante es necesario nutrir a los cada vez más potentes ordenadores con los instrumentos matemáticos adecuados. De ahí el auge actual de las tres disciplinas científicas representadas en estos galardones, que proporcionan las herramientas cruciales para el análisis de datos en todas las áreas de la ciencia, y que están en la base de avances tecnológicos hoy cotidianos, desde los buscadores de internet y la inteligencia artificial generativa hasta las apps de los móviles.

Los premios, dotados con 10.000 euros en cada una de sus cinco categorías, se conceden por la excelencia de contribuciones científicas publicadas en el último quinquenio. 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 de nuestro país. Pueden ser concedidos también a investigadores de cualquier nacionalidad por contribuciones desarrolladas en colaboración con uno o más investigadores españoles.

La alianza de la Fundación BBVA con la SEIO para reconocer y visibilizar el talento de los investigadores españoles en los campos de la estadística y la investigación operativa se une a las otras tres familias de galardones que la Fundación BBVA otorga, también anualmente, en colaboración con otras tantas sociedades científicas españolas: los Premios de Física con la Real Sociedad Española de Física (RSEF), los Premios de Investigación Matemática Vicent Caselles con la Real Sociedad Matemática Española (RSME), y los Premios de Investigación en Informática con la Sociedad Científica Informática de España (SCIE).

GALARDONADOS

Mejor contribución metodológica en Estadística

Eustasio del Barrio (catedrático de Estadística e Investigación Operativa en la Universidad de Valladolid), Alberto González Sanz (profesor ayudante del Departamento de Estadística en la Universidad de Columbia, Estados Unidos) y Marc Hallin (catedrático emérito de Matemáticas en la Universidad Libre de Bruselas), han sido premiados en la categoría de Mejor contribución metodológica en Estadística por su artículo Nonparametric Multiple-Output Center-Outward Quantile Regression (“Regresión cuantil centro-hacia-fuera no paramétrica con múltiples variables de respuesta”) publicado en Journal of the American Statistical Association.

“La regresión cuantil”, explica Alberto González Sanz, “es un método estadístico que estudia cómo las variables explicativas influyen en toda la distribución de una variable de interés. A diferencia de la regresión ordinaria, que describe principalmente los cambios en la media, permite analizar cómo varían estos efectos en los valores bajos, centrales y altos, ofreciendo así una visión mucho más completa de los datos”.  La investigación premiada desarrolla un método para analizar simultáneamente varias variables de interés interrelacionadas. Los autores han logrado desarrollar herramientas que caracterizan por completo la distribución condicional de los datos, incluida su forma, dispersión y estructura de dependencia.  “Este avance metodológico”, señala González Sanz, “abre nuevas posibilidades en economía, finanzas, medicina, ciencias ambientales, evaluación de riesgos y predicción, ámbitos en los que los fenómenos complejos suelen describirse mediante varias variables interconectadas, y no mediante un análisis separado de cada variable de interés”.

Mejor contribución metodológica en Investigación Operativa

Los galardonados en la categoría de Mejor contribución metodológica en Investigación Operativa son Juan Miguel Morales González (catedrático de Estadística e Investigación Operativa en la Universidad de Málaga) y Adrián Esteban Pérez (Associate Senior Lecturer en el Departamento de Ciencias de la Computación de la Universidad de Estocolmo, Suecia), por su artículo Distributionally robust stochastic programs with side information based on trimmings (“Programas estocásticos distribucionalmente robustos con información auxiliar basados en recortes”), publicado en Mathematical Programming.

Este premio reconoce una investigación que desarrolla un nuevo marco matemático para mejorar la toma de decisiones en situaciones de incertidumbre, a partir de datos e información de contexto. “A diferencia de los métodos convencionales, que transforman esos datos en una única predicción, nuestra metodología incorpora explícitamente la incertidumbre sobre la fiabilidad de esa información y proporciona decisiones con garantías probabilísticas de rendimiento, incluso cuando los datos son escasos, contienen errores o aparecen sucesos excepcionales”, explica Adrián Esteban. La originalidad del trabajo radica en combinar, por primera vez, dos herramientas matemáticas aparentemente alejadas –la teoría de los recortes de probabilidad y la optimización robusta– para construir un procedimiento general, eficiente y aplicable a numerosos problemas reales. “Sus aplicaciones”, resalta Esteban, “abarcan ámbitos como la planificación de sistemas energéticos, las finanzas, la logística o el transporte, donde contribuye a tomar decisiones más seguras, eficientes y resilientes”.

Mejor contribución aplicada en Estadística

Lucas Fernández-Piana (profesor ayudante del Departamento de Matemática y Ciencias en la Universidad de San Andrés, Buenos Aires, Argentina), Ana Justel (catedrática de Estadística en la Universidad Autónoma de Madrid) y Marcela Svarc (profesora asociada del Departamento de Matemática en la Universidad de San Andrés e investigadora independiente de CONICET, Buenos Aires, Argentina), son los premiados en la categoría de Mejor contribución aplicada en Estadística por su artículo Integrated depth for trajectories of airborne microorganisms to Antarctica (“Profundidad integrada para trayectorias de microorganismos transportados por el aire hacia la Antártida”), publicado en The Annals of Applied Statistics.

La Antártida constituye una reserva de biodiversidad única y un laboratorio natural esencial para comprender los cambios ambientales que afectan al planeta. La investigación premiada desarrolla una nueva metodología estadística para analizar las trayectorias de las masas de aire que alcanzan el continente antártico. “Esta herramienta”, explica Ana Justel, “permite extraer información objetiva a partir de miles de trayectorias complejas e identificar las rutas más características de transporte de partículas y contaminantes”. Aplicada al estudio de los microorganismos transportados en la atmósfera, el trabajo premiado ayuda a comprender cómo estos pueden llegar desde regiones muy alejadas y colonizar zonas recientemente expuestas por el retroceso de los glaciares. Este avance, por tanto, contribuye a comprender mejor cómo se establece la vida en ecosistemas vírgenes y cómo evolucionan estos procesos. “Más allá de este caso”, destaca Justel, “la metodología tiene aplicaciones en climatología, contaminación, ecología y oceanografía, proporcionando nuevas herramientas para estudiar fenómenos ambientales complejos y contribuir a la protección de ecosistemas especialmente vulnerables al cambio climático”.

Mejor contribución aplicada en Investigación Operativa

Los galardonados en la categoría de Mejor contribución aplicada en Investigación Operativa son Sergio Cavero (Profesor Ayudante Doctor de Ciencia de la Computación e Inteligencia Artificial en la Universidad Rey Juan Carlos), Manuel Laguna (catedrático de Ciencia de la Gestión en la Universidad de Colorado Boulder, EEUU) y Eduardo G. Pardo (catedrático de Ciencia de la Computación e Inteligencia Artificial en la Universidad Rey Juan Carlos), por su artículo Solving a short sea inventory routing problem in the oil industry (“Resolución de un problema de rutas e inventarios de transporte marítimo de corta distancia en la industria petrolera”), publicado en Computers & Industrial Engineering.

Esta investigación aborda un desafío logístico clave en la industria petrolera: la distribución marítima de múltiples productos desde puertos de producción hasta puertos de consumo. Para lograr este objetivo, desarrolla un modelo matemático y un algoritmo capaces de optimizar de forma conjunta la selección de barcos, el diseño de rutas y las cantidades que deben cargarse y descargarse en cada visita portuaria. “La herramienta tiene un impacto social y económico relevante”, resalta Eduardo G. Pardo. “En su aplicación a una gran compañía del sector, permitió reducir un 6% los costes totales de distribución y un 12% el número de viajes necesarios, sin comprometer el suministro. Esta mejora operativa implica un menor consumo de combustible y una reducción de emisiones, favoreciendo una cadena de suministro más sostenible y resiliente. Además, al mejorar la eficiencia del transporte marítimo de productos energéticos, contribuye a reforzar la seguridad económica y a mitigar el impacto de posibles tensiones geopolíticas”.

Mejor contribución desde la Estadística y la Investigación Operativa a la Ciencia de Datos

David Ríos Insua, profesor de investigación en el Instituto de Ciencias Matemáticas (ICMAT-CSIC), Roi Naveiro (Assistant Professor en Tenure Track en el Departamento de Métodos Cuantitativos en CUNEF Universidad), Víctor Gallego (Profesor Asociado en IE University) y Jason Poulos (Chief Research Officer en Komorebi AI), por su artículo Adversarial Machine Learning: Bayesian Perspectives (“Aprendizaje Automático Adversarial: perspectivas bayesianas”), publicado en Journal of the American Statistical Association.

La era de la inteligencia artificial (IA) está conllevando que cada vez más decisiones se tomen mediante sistemas inteligentes autónomos en dominios críticos como la defensa, el transporte, la ciberseguridad, la salud o las finanzas. Sin embargo, muchos de estos sistemas son susceptibles de ser atacados por hackers que pueden introducir en los datos de entrada perturbaciones prácticamente imperceptibles, pero cuidadosamente diseñadas para alterar sustancialmente tales predicciones y, con ello, las decisiones tomadas por los sistemas. “Por ejemplo”, señala David Ríos, “editar maliciosamente unos pocos píxeles en una imagen médica puede modificar por completo el diagnóstico generado por un sistema de IA y, por ende, el tratamiento óptimo”. El artículo premiado propone un nuevo marco para aumentar la seguridad de los sistemas de IA frente a estas manipulaciones adversarias, mejorando sustancialmente los estándares actuales. “La idea central”, resalta Ríos”, “es realizar predicciones probabilísticas coherentes sobre el posible desempeño de los adversarios e integrarlas para que las predicciones del sistema de interés sean más robustas frente a tales ataques. Se consigue así aumentar la seguridad de las decisiones que toman los sistemas basados en IA, incrementando la confianza de la sociedad en estas tecnologías revolucionarias”.

Jurado internacional

El jurado, internacional en su composición, ha sido propuesto por la SEIO y la Fundación BBVA. En esta edición ha estado presidido por Albert Satorra, profesor emérito de Estadística en la Universitat Pompeu Fabra; y ha contado como vocales con: Ana Paula Barbosa-Póvoa, catedrática de Investigación Operativa y Logística en el  Instituto Superior Técnico (IST) de la Universidad de Lisboa (Portugal); Concha Bielza, catedrática de Estadística e Investigación Operativa en la Universidad Politécnica de Madrid; Dolores Romero, catedrática de Investigación Operativa del Copenhagen Business School (Dinamarca); Stefan Sperlich, director del Research Institute for Statistics and Information Science en la Universidad de Ginebra (Suiza); y Jane-Ling Wang, Distinguished Research Professor del Departamento de Estadística en la Universidad de California, Davis (EEUU).