La Universidad Politécnica de Madrid (UPM), a través de su Escuela Técnica Superior de Ingenieros de Telecomunicación (ETSIT), y la empresa Arango han puesto en marcha una cátedra que se centrará en la integración de las tecnologías de plataformas de datos multimodelo de última generación y la inteligencia artificial (IA) generativa para mejorar la recuperación de información, la gestión de grafos de conocimiento y el análisis avanzado de datos. El acuerdo prevé la realización de actividades de investigación académica, proyectos aplicados, iniciativas colaborativas y formación. Todo con el propósito de explorar nuevas técnicas para integrar grafos, documentos, vectores, grandes modelos del lenguaje y agentes que mejoren la búsqueda de información en bases de datos complejas y para potenciar aplicaciones impulsadas por IA.

“Estamos muy ilusionados de colaborar con la UPM en la creación de esta cátedra", afirma Diego Méndez, responsable de investigación e innovación en IA en Arango. “La IA generativa está transformando la forma en que las organizaciones extraen valor de sus datos y combinar nuestra tecnología multimodelo con la experiencia académica de la ETSIT acelerará la investigación y la aplicación real en recuperación de información, análisis de grafos y sistemas impulsados por IA”, añade.

La participación de la ETSIT-UPM en la nueva cátedra corresponde al grupo de investigación Internet de Nueva Generación, puntero en la gestión de datos, sistemas distribuidos y aplicaciones impulsadas por IA. Para su director, Álvaro Alonso, el acuerdo representa un paso estratégico que les permite profundizar en una interesante línea de la investigación que busca la intersección de tecnologías de IA y plataformas de datos. "Esperamos generar soluciones innovadoras y formar profesionales capacitados para enfrentar los complejos desafíos de datos del futuro”, afirma.

Con la nueva cátedra, que coordinará el profesor Javier Conde, ETSIT-UPM y Arango buscan avanzar en la gestión de datos potenciada por IA, fomentar la innovación en la recuperación de información y acelerar la adopción de plataformas de datos multi-modelo en los ámbitos de la investigación y la industria. También ofrecerán oportunidades de formación para estudiantes y profesionales, contribuyendo a formar a la próxima generación de expertos en IA, bases de datos y sistemas de conocimiento basados en datos.