Luciano Barcellos, Director del Grupo de Investigación de Sostenibilidad e Innovación Social de la Escuela de Negocios Centrum de la Pontificia Universidad Católica del Perú, ingresará como Académico Correspondiente para Brasil de la Real Academia de Ciencias Económicas y Financieras (RACEF) durante una Solemne Sesión que se celebrará el próximo 14 de diciembre en sede académica. El recipiendario leerá el discurso de ingreso "Algoritmos para la sostenibilidad: aportes de la Lógica Difusa hacia un mundo mejor". Le responderá en nombre de la Real Corporación el Académico Numerario Vicente Liern.
El nuevo académico es uno de los miembros destacados de la red de investigación Barcelona Economics Network, es especialista en la creación algoritmos para la sostenibilidad y posee una amplia experiencia en los sectores público y privado, desarrollo de proyectos, planificación estratégica, sostenibilidad, compromiso con los grupos de interés, toma de decisiones, responsabilidad social corporativa y gestión. Ha sido profesor visitante e investigador de la Universidad de Barcelona y consultor empresarial. Es asimismo coordinador de la Asociación para el Avance de las Técnicas de Modelado y Simulación en las Empresas (AMSE), una entidad que colabora con la Real Academia en la organización de eventos académicos y publicaciones.
Barcellos publicó junto a la Académica de Número y Directora del Observatorio de Investigación de la RACEF, Ana María Gil, el estudio "A contribution of fuzzy logic to sustainable tourism through a case analysis in Brazil" en la revista científica "Journal of Intelligent and Fuzzy Systems". Ambos investigadores han desarrollado también un proyecto conjunto sobre "Modelos para el tratamiento y gestión de la incertidumbre" en colaboración con la Universidad de Barcelona y la Real Academia que analiza el desarrollo del sector turístico y plantea un modelo basado en la lógica difusa para optimizarlo, hacerlo sostenible y adaptarlo a las circunstancias de un mundo cambiante. Para ello, los investigadores acompañan el trabajo de un algoritmo específico.
