Los profesores Pilar Vélez y Raúl Felipe Sosa, del grupo de investigación Matemáticas y sus aplicaciones, han presentado sendas comunicaciones en el Congreso Bienal de la RSME, celebrado del 19 al 23 de enero en la Universidad de Alicante.
El Congreso Bienal RSME, promovido cada dos años por la Real Sociedad Matemática Española (RSME), es el principal evento científico de la comunidad matemática española. Su objetivo es dar a conocer los últimos avances en investigación en diferentes áreas de matemáticas y facilitar el establecimiento de lazos de colaboración entre distintos grupos de investigación de nuestro país. La edición de 2026 ha reunido a más de 500 matemáticos y matemáticas en el campus de San Vicente de Raspeig de la Universidad de Alicante en torno a conferencias, comunicaciones, sesiones especiales, mesas redondas, pósteres y exposiciones.
Dos trabajos punteros
La profesora Pilar Vélez mostró un trabajo que está llevando a cabo en colaboración con Tomás Recio y Zoltán Kovács, titulado Automated derivation of several geometry theorems from a given one. La herramienta de razonamiento automático GeoGebra Discovery, creada por Zoltán Kovács, ha incluido recientemente el comando ShowProof, que genera una pruebas algebraicas por contradicción de una cierta afirmación, proporcionando una expresión de 1 como una combinación de las hipótesis y la negación de la tesis multiplicada por ciertos polinomios. En su presentación, Vélez ha descrito una nueva y sorprendente consecuencia de dicha expresión: la derivación automatizada de muchas nuevas afirmaciones verdaderas a partir de la dada.
Por su parte, el profesor Raúl Felipe Sosa presentó una charla titulada Generalized RKBS and the Design of Abstract Neural Networks: A Functional Analytic Approach donde presentó una generalización de los llamados espacios de Banach de núcleos de reproducción y algunos resultados relacionados teóricos que remarcan el potencial que brindan estás estructuras abstractas para entender las redes neuronales. Los aportes de este trabajo se enmarcan dentro del análisis funcional y los problemas variacionales en dimensión infinita y brindan un marco teórico adecuado y muy interesante para entender desde un punto de vista matemático conceptos como aprendizaje e inteligencia artificial.