Certificates of Publication (MDPI Journals)
- Gabriel Marín
- 3 ene
- 3 Min. de lectura
Actualizado: 1 may
En el PDF adjunto se recopilan los certificados de publicación de artículos científicos en revistas internacionales, editorial MDPI, que han seguido un proceso de revisión por pares. Evidencia documental de los trabajos llevados a cabo durante estos 4 últimos años, y reflejan el recorrido investigador.
El punto de partida se sitúa en el ámbito de la lógica difusa y los modelos de toma de decisiones, con el trabajo RFID: A Fuzzy Linguistic Model to Manage Customers from the Perspective of Their Interactions with the Contact Center, primer artículo vinculado al inicio de la tesis doctoral. Desde las primeras reuniones con mi director de tesis, vinculado al estudio de la lógica difusa y los procesos de decisión, quedó clara la orientación: encauzar la experiencia profesional previa hacia el mundo de la investigación científica, con especial atención a modelos formales que apoyasen la toma de decisiones en contextos reales.
Este camino condujo al descubrimiento y posterior consolidación del interés por la Inteligencia Artificial aplicada y, con centro en los modelos de Inteligencia Artificial Explicable (XAI). La idea de que las decisiones deben tomarse bajo reflexión y espíritu crítico, apoyándose en modelos de aprendizaje automático pero siempre desde la comprensión y la explicabilidad, marcó un punto de inflexión. La lectura de Interpretable Machine Learning de Christoph Molnar supuso un punto decisivo, me llevó a profundizar en el conocimiento necesario para aunar experiencia profesional con técnicas modernas de aprendizaje automático y explicabilidad.
Otro hito importante fue el estudio y aplicación de modelos de aceptación tecnológica (TAM). Estas ideas conectaban directamente con experiencias profesionales, donde quedó patente que la tecnología, por sí sola, no garantiza su adopción. Comprender la resistencia, la aceptación y el uso real de los sistemas tecnológicos resultó clave, tanto en entornos empresariales como, posteriormente, en el análisis del turista digital, donde el recorrido y la experiencia varían sustancialmente en función de la predisposición y capacidad de uso de la tecnología.
Este marco conceptual se fue extendiendo progresivamente hacia otros dominios: la industria y los procesos productivos, donde se aplicaron modelos predictivos y explicables; la docencia, como espacio privilegiado para fomentar el pensamiento crítico mediante IA reflexiva; y finalmente, ámbitos de especial interés personal como la astronomía y procesamiento cuántico, incluyendo el estudio de galaxias, la detección de exoplanetas y el análisis de señales astronómicas, siempre desde una perspectiva interpretativa y explicable.
Los trabajos más recientes convergen en el desarrollo de marcos metodológicos como FAS-XAI, orientados a integrar lógica difusa, aprendizaje automático y explicabilidad, así como en líneas futuras relacionadas con el pensamiento crítico, la IA reflexiva, el entrelazamiento cuántico y la intersección entre física, ciencia de datos e inteligencia artificial.
Durante el año 2025 se publicaron nueve artículos JCR (siete Q1, uno Q2 y uno Q3). Más allá de las métricas, el objetivo para los próximos años es mantener la misma motivación, curiosidad y disfrute por el aprendizaje continuo y la investigación. En este contexto, se espera además consolidar nuevas etapas mediante la creación del grupo de investigación Physics Data Science Quantum Lab, como espacio colaborativo para el intercambio de conocimiento interdisciplinar y principalmente ligado a la Física.
Todas estas publicaciones, marcan una trayectoria investigadora en evolución, caracterizada por la integración entre experiencia profesional, rigor científico y compromiso en el marco de la inteligencia artificial explicable, reflexiva y orientada a la toma de decisiones responsable.
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