Entre el 15 y el 27 de junio, el académico Carlos Rey participó en la 17ª edición de la Conferencia Internacional sobre Aprendizaje y Optimización Inteligente (LION, por sus siglas en inglés), realizada en Praga, República Checa. Su asistencia se enmarca en el cierre del proyecto Subvención a la Academia, y contempló además una pasantía de investigación en Alemania. LION es un evento interdisciplinario que reúne a especialistas en optimización, aprendizaje automático e inteligencia artificial, promoviendo el desarrollo de soluciones innovadoras para problemas complejos en ámbitos como la energía, la salud, la industria y el transporte.
Allí presentó una investigación realizada en conjunto con el exalumno de Ingeniería Civil Industrial Jorge Freire, la cual consistió en el desarrollo de un modelo de programación de la producción aplicado a la empresa metalmecánica Edyce, integrando técnicas de machine learning y algoritmos genéticos. La propuesta plantea una solución innovadora para optimizar la planificación de tareas, reducir cuellos de botella y mejorar el uso de recursos en entornos industriales reales. El estudio demuestra cómo la inteligencia artificial puede apoyar la toma de decisiones en la gestión operativa, generando resultados alentadores y una base sólida para futuras mejoras.
La mayoría de los trabajos presentados en LION hablaban de aprendizaje por reforzado. En ese contexto, destacó la fuerte presencia de investigaciones enfocadas en aprendizaje por refuerzo, aplicado a problemas de optimización combinatoria, programación de rutas, y toma de decisiones en entornos dinámicos. Esta tendencia refleja el creciente interés por integrar métodos de inteligencia artificial adaptativa en la resolución de problemas complejos con múltiples restricciones y alto grado de incertidumbre.
Finalmente, el académico realizó una pasantía de investigación en la Universidad Técnica de Kaiserslautern-Landau (RPTU), Alemania. Durante esta estancia, sostuvo reuniones de trabajo con el investigador Alan Osorio, con quien colabora en el desarrollo de nuevas metodologías para abordar problemas de optimización no lineales y estocásticos. En particular, se exploraron líneas de investigación relacionadas con planificación bajo incertidumbre y técnicas híbridas basadas en algoritmos evolutivos, con miras a publicaciones conjuntas y nuevos proyectos de cooperación internacional.