{"id":19409,"date":"2024-09-30T18:32:25","date_gmt":"2024-09-30T18:32:25","guid":{"rendered":"https:\/\/esi.uclm.es\/?p=19409"},"modified":"2024-10-09T10:51:01","modified_gmt":"2024-10-09T10:51:01","slug":"ja-martin-baos-premio-abertis-espana-a-la-movilidad-sostenible","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/esi.uclm.es\/index.php\/2024\/09\/30\/ja-martin-baos-premio-abertis-espana-a-la-movilidad-sostenible\/","title":{"rendered":"J.A. Mart\u00edn Baos premio Abertis Espa\u00f1a a la Movilidad Sostenible"},"content":{"rendered":"\n

Nuestro compa\u00f1ero Jos\u00e9 \u00c1ngel Mart\u00edn Baos<\/strong>, profesor e investigador de la Escuela Superior de Inform\u00e1tica en la Universidad de Castilla-La Mancha (UCLM)<\/a>, ha sido distinguido con el Premio Abertis Espa\u00f1a a la Movilidad Sostenible en su XXI edici\u00f3n<\/strong>, gracias a su destacada tesis doctoral que propone nuevas soluciones para la planificaci\u00f3n y gesti\u00f3n de infraestructuras de transporte. Su trabajo se centra en la aplicaci\u00f3n de t\u00e9cnicas avanzadas de aprendizaje autom\u00e1tico (ML) para optimizar la modelizaci\u00f3n de la demanda de transporte, un aspecto clave en la mejora de la movilidad sostenible.<\/p>\n\n\n\n

El premio, que reconoce la innovaci\u00f3n en investigaci\u00f3n sobre transporte y seguridad vial, destaca el enfoque de Jos\u00e9 \u00c1ngel, quien demostr\u00f3 c\u00f3mo los modelos de aprendizaje autom\u00e1tico, como redes neuronales y random forests, pueden superar a los modelos de utilidad aleatoria (RUM) tradicionales en la predicci\u00f3n de la demanda de transporte. Estos modelos son fundamentales para evaluar el impacto social y econ\u00f3mico de nuevas infraestructuras y para promover pol\u00edticas de transporte que favorezcan la sostenibilidad.<\/p>\n\n\n\n

En su tesis, Jos\u00e9 \u00c1ngel tambi\u00e9n aborda una limitaci\u00f3n clave de los modelos de ML: su dificultad para generar indicadores econom\u00e9tricos fiables, esenciales para la planificaci\u00f3n de infraestructuras. Para resolverlo, propuso un modelo llamado Kernel Logistic Regression (KLR), que combina las ventajas de los RUM y el aprendizaje autom\u00e1tico, logrando predicciones m\u00e1s precisas sin perder la capacidad de derivar estos indicadores. Este avance tiene un impacto directo en la movilidad sostenible al facilitar una planificaci\u00f3n m\u00e1s eficiente y precisa, reduciendo emisiones y mejorando el uso de recursos.<\/p>\n\n\n\n

El acto de entrega de los premios tuvo lugar en la sede de Vocento en Madrid, al t\u00e9rmino del Foro ABC de Econom\u00eda Sostenible, y cont\u00f3 con la participaci\u00f3n de destacadas personalidades del sector. Los galardones fueron entregados por Elena Salgado, presidenta de la Fundaci\u00f3n Abertis; Jos\u00e9 Manuel Vassallo, director de la C\u00e1tedra Abertis-UPM; Jos\u00e9 Miguel Atienza, director de la Escuela de Ingenieros de Caminos de la UPM; y Georgina Flamme, directora de Relaciones Institucionales, Comunicaci\u00f3n y Sostenibilidad de Abertis y de la Fundaci\u00f3n Abertis.<\/p>\n\n\n\n

Jos\u00e9 \u00c1ngel comparti\u00f3 el reconocimiento con otros dos destacados investigadores, Tasneem Falah Mohammad Miqdady, de la Universidad de Granada, y Javier Caimari Tur, de la Universidad Polit\u00e9cnica de Catalu\u00f1a. Los premiados recibieron una dotaci\u00f3n econ\u00f3mica y una escultura como s\u00edmbolo del compromiso de la Fundaci\u00f3n Abertis con la investigaci\u00f3n y el desarrollo de soluciones sostenibles para la movilidad.<\/p>\n\n\n\n

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\"\"<\/a><\/figure>\n<\/figure>\n\n\n\n[+] Fuente de la noticia: https:\/\/www.abc.es\/noticias\/catedra-abertis-espana-entrega-xxi-premios-movilidad-20240930175323-nt.html<\/a><\/p>\n\n\n\n

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