Iris
Domínguez Catena

Iris Domínguez Catena es investigador del Departamento de Estadística, Informática y Matemáticas de la Universidad Pública de Navarra. Tras completar el grado en Ingeniería Informática (UPNA, 2014), desarrolló su carrera profesional durante cuatro años en Mahei Engineering, S.L., desarrollando prototipos y videojuegos educativos basados en realidad aumentada. Posteriormente, cursó el Máster en Ingeniería Informática (UPNA, 2018-2020) y completó su doctorado en ciencias y tecnologías industriales por la UPNA en 2024. Su tesis doctoral, titulada "Demographic bias in machine learning: measuring transference from dataset bias to model predictions ", desarrolló nuevas metodologías para la evaluación y mitigación de sesgos en sistemas de IA. Sus líneas de investigación abarcan el análisis y mitigación de sesgos y discriminación en sistemas de inteligencia artificial, con especial énfasis en el impacto que estos pueden tener en aplicaciones de cara al usuario, como la computación afectiva. Ha desarrollado métricas innovadoras para la medición de sesgos demográficos en conjuntos de datos y modelos de IA, publicando sus resultados en revistas de alto impacto como IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence (TPAMI). También ha trabajado en el desarrollo de operadores de agregación fuzzy y su aplicación en redes neuronales profundas, buscando mejorar la interpretabilidad y robustez de estos sistemas. Su trabajo actual se centra en el estudio de la transferencia de sesgos demográficos desde los datos a los modelos de IA. Adicionalmente, en colaboración con la Universidad de Gante (Bélgica), ha trabajado en problemas de sesgos políticos en modelos de lenguaje natural, investigación que ha tenido una notable repercusión en prensa nacional e internacional.