Investigación multidisciplinar · Sistemas avanzados de conocimiento · IA aplicada

Xabier
Pombo

Sistemas avanzados de conocimiento · Inteligencia artificial aplicada

Desarrollo investigación y sistemas de conocimiento para problemas que exigen trabajar con literatura, datos, modelos, cronologías, archivos y fuentes heterogéneas con un alto nivel de trazabilidad y precisión.

Aplico inteligencia artificial, análisis computacional y software a proyectos científicos, históricos y técnicos donde no basta con automatizar tareas: hay que preservar contexto, incertidumbre, procedencia y límites de inferencia.

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Escalas, archivos y tiempo profundo

Líneas de
investigación

Las líneas actuales cruzan literatura científica, archivos históricos, cronologías humanas y datos de disciplinas muy distintas: física, química, nucleosíntesis, formación de planetas rocosos, prehistoria, evolución humana, paleoclima, geociencias, genética, paleobiología, historia antigua y ciencias del Sistema Tierra.

Parte del trabajo combina literatura científica, modelos edad–profundidad, proxies isotópicos, cronologías, comparación multiarchivo, modelización física, Python, análisis de incertidumbre y trazabilidad de datasets para estudiar cómo una señal física llega a distintos registros y qué puede inferirse realmente de ella.

El trabajo organiza la información para hacer visibles relaciones, desfases, escalas y límites de inferencia en ventanas temporales: qué coincide, qué llega con desfase, qué cambia de régimen y qué tipo de lectura permite cada escala de observación.

La clave no está en ampliar sin límite el mapa, sino en declarar desde qué archivo, qué escala temporal y qué límite de inferencia se puede leer cada fenómeno.

01

Historia profunda

Prehistoria, historia antigua y cronologías humanas

02

Evolución humana

Homininos, genética, dispersiones y adaptación

03

Paleoclima y glaciaciones

Clima profundo, ciclos y estados receptores

04

Sistema Tierra

Geociencias, biosfera y archivos materiales

05

Física y regímenes

Objeto, flujo, campo, cuencas y escalas de lectura

06

Entorno solar y galáctico

Heliosfera, nubes densas, rayos cósmicos y registros

Arquitecturas de datos

Sistemas avanzados de
conocimiento

Sistemas diseñados para trabajar con información compleja sin perder su procedencia, estructura ni contexto. Integran búsqueda, recuperación, fuentes, bases documentales, datos, modelos y capas de validación para convertir grandes corpus en conocimiento explorable y auditable.

Su aplicación es especialmente útil en investigación científica e histórica, documentación técnica y proyectos donde una respuesta debe poder rastrearse hasta sus fuentes, datos o transformaciones.

La inteligencia artificial se utiliza como amplificador del espacio de búsqueda y análisis, manteniendo la validación de fuentes, el cálculo y las conclusiones separados de la generación automática.

Consulta trazable, con fuentes verificadas y controles explícitos de evidencia para convertir grandes corpus en conocimiento auditable.

pipeline · advanced-knowledge-systems
01

Fuentes

Papers · datasets · registros primarios · documentación técnica

02

Registro canónico

Estandarización · escala · procedencia · nivel de evidencia

03

Contextualización

Relaciones entre sistemas · escalas temporales · trazabilidad

04

Infraestructura IA

RAG científico · búsqueda semántica · análisis asistido supervisado

05

Exploración

Interfaces interactivas · visualización · consulta cronológica

Desarrollo aplicado

Prototipos e
interfaces

Desarrollo herramientas y prototipos para problemas donde el software debe conservar la lógica científica del dominio: procedencia de los datos, incertidumbre, resolución temporal, transformaciones, modelos y capacidad de reproducir el análisis.

Esto incluye infraestructuras de conocimiento, análisis multiarchivo, visualización científica, integración de datasets heterogéneos y herramientas de apoyo a la investigación.

Proyecto

Desarrollo aplicado

Herramientas · Prototipos · Trazabilidad

Software que preserva la lógica científica: procedencia, resolución temporal, modelos de edad, transformaciones y flujos reproducibles.

Más información

Formación avanzada de equipos

Formación e
Inteligencia Artificial aplicada

Formación para equipos que necesitan incorporar IA en procesos donde importan la precisión, la trazabilidad, el conocimiento experto y la calidad de las decisiones.

Los programas se orientan a problemas reales del equipo: investigación, análisis documental, bases de conocimiento, flujos con datos, automatización controlada, generación y revisión de código, búsqueda y contraste de fuentes y diseño de procesos humano+IA.

01 // DISEÑO

Desarrollo de nuevas líneas de formación

Diseño, informe de necesidades y desarrollo de especialidades formativas en inteligencia artificial aplicada a contextos técnicos y profesionales (IMSV0094 e IMSV0095 para Lanbide/SEPE).

02 // EQUIPOS

Equipos técnicos y profesionales

Formación orientada a proyectos reales: investigación, análisis documental, bases de conocimiento, flujos con datos, búsqueda y contraste de fuentes y diseño de procesos humano+IA.

03 // DINÁMICAS

Criterio y reproducibilidad

El objetivo no es aprender una colección de prompts, sino construir una forma de trabajo reproducible y adecuada al nivel de exigencia del proyecto.

Propuestas

Contacto
Propuestas y colaboración

Contacto para investigación, publicaciones, colaboración tecnológica, sistemas avanzados de conocimiento, cultura científica, museos, docencia, proyectos editoriales o comunicación del conocimiento.

LugarVitoria-Gasteiz / Euskadi
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