Mario Medrano Paredes, Pablo Villacorta Aylagas y David Aparicio Sanz han sido los galardonados en la II Edición de los Premios Talentic, celebrada hoy en el Aula Triste del Palacio de Santa Cruz, en un acto organizado por la Universidad de Valladolid (UVa) y la empresa Inetum. Esta iniciativa tiene como objetivo reconocer los mejores Trabajos Fin de Grado (TFG) y Trabajos Fin de Máster (TFM) que aportan ideas innovadoras en el ámbito de las Tecnologías de la Información y la Comunicación (TIC). El acto ha estado presidido por el rector de la Universidad de Valladolid, Antonio Largo, y ha contado con la participación de Mónica Herrero, directora del Área de People de Inetum, así como con la asistencia del consejero de Movilidad y Transformación Digital de la Junta de Castilla y León, José Luis Sanz Merino.

El primer premio al Trabajo Fin de Grado, dotado con 1.200 euros y diploma acreditativo, ha recaído en Mario Medrano Paredes. Su trabajo analiza soluciones de bajo coste basadas en aprendizaje profundo para la captura y el estudio del movimiento humano fuera de entornos clínicos especializados. En una primera fase, se compararon cuatro modelos de estimación de pose 3D a partir de vídeo monocular utilizando el dataset VIDIMU, obteniendo resultados que confirman la utilidad de los sistemas basados en visión para el análisis cinemático en contextos no controlados.

El primer premio al Trabajo Fin de Máster ha sido concedido a Pablo Villacorta Aylagas, por un proyecto que amplía las capacidades de simulación en resonancia magnética mediante la incorporación de fantomas dinámicos capaces de representar movimiento anatómico realista. El trabajo incluye la mejora de estructuras de datos, funciones de simulación y visualización temporal del movimiento. Además, desarrolla una aplicación web que permite diseñar y simular secuencias de pulsos MRI sin necesidad de instalaciones locales, integrando visualización 3D, un editor avanzado y un sistema de simulación basado en una API REST. Los experimentos demuestran simulaciones eficientes y realistas, ofreciendo una herramienta de gran utilidad para la investigación y la formación.

El accésit al Trabajo Fin de Máster ha sido para David Aparicio Sanz, por una solución basada en inteligencia artificial destinada a mejorar la seguridad en líneas de fabricación industrial. La propuesta introduce una capa adicional de monitorización mediante técnicas adaptativas de contrastive learning, superando las limitaciones de los sistemas perimetrales tradicionales. A través de la generación sintética de escenarios de riesgo mediante human augmentation, el modelo reduce la necesidad de intervención humana, facilita su implantación en múltiples entornos industriales y disminuye significativamente los costes de mantenimiento.

Durante su intervención, Mónica Herrero destacó que en Inetum creen "en el poder del talento joven y en el valor de colaborar estrechamente con la universidad", subrayando que este diálogo permite compartir conocimiento, experiencia y visión de futuro, además de apoyar a las nuevas generaciones en su desarrollo hacia un futuro tecnológico responsable y con impacto.