Laboratorio de Tecnologías de Registro Distribuido

El laboratorio centra su actividad en la investigación aplicada y la transferencia tecnológica en el ámbito de las tecnologías de registro distribuido (DLT), con el propósito de ofrecer soluciones reales a retos tecnológicos y sociales. Su misión es impulsar la transformación digital mediante la integración de tecnologías Web3, favoreciendo entornos más transparentes, seguros y sostenibles para la gestión de datos y procesos en sectores estratégicos.

Entre sus principales líneas de trabajo destacan la trazabilidad basada en DLT y la identidad digital soberana (Self-Sovereign Identity, SSI). En el primer ámbito, el laboratorio desarrolla soluciones que garantizan la transparencia, seguridad e inmutabilidad en las cadenas de suministro, permitiendo certificar el origen y la calidad de los productos, reducir el fraude y la falsificación y ofrecer acceso en tiempo real a la información. Actualmente estamos trabajando en aplicar estas tecnología a sectores como el oleícola, el agroalimentario o el militar.

En cuanto a la identidad digital, el laboratorio impulsa sistemas de identificación y verificación descentralizada que garantizan la privacidad, el control individual y el cumplimiento normativo, especialmente del Reglamento eIDAS 2. Estas soluciones se orientan a la gestión de credenciales académicas y profesionales, la autenticación en entornos industriales, sanitarios o militares, y la implementación de sistemas distribuidos de acceso y control.

El laboratorio combina blockchain, IoT, inteligencia artificial y contratos inteligentes para desarrollar ecosistemas digitales interoperables y ofrecer asesoramiento estratégico a organizaciones interesadas en adoptar tecnologías Web3. Asimismo, forma parte activa de la Red Iberoamericana de Blockchain y Ciberseguridad (RIBCi), participando en proyectos colaborativos, generación de conocimiento y establecimiento de estándares internacionales.

Los resultados de esta actividad se reflejan en múltiples publicaciones científicas en revistas de alto impacto y en congresos internacionales, consolidando al laboratorio como un referente en investigación, innovación y transferencia en el ámbito de las tecnologías blockchain y la transformación digital.

Publicaciones

Solo se muestran los años con publicaciones disponibles:

2026
Bruno Ramos Cruz and Javier Andreu-Perez and David Richerby and Luis Martínez
A Framework for Reputation Aware Uninorm-driven Consensus Algorithms for Blockchain Networks
Results in Engineering, vol. 30, pág. 109943, DOI: https://doi.org/10.1016/j.rineng.2026.109943
2025
Francisco J. Quesada and Francisco Moya-Perez and Mercedes Rodriguez-Garcia and Bapi Dutta
A Transparent and Ecologically Sustainable DLT-based Approach for Tendering Processes
JOURNAL OF UNIVERSAL COMPUTER SCIENCE, vol. 31, pág. 277–297, DOI: 10.3897/jucs.150345
Francisco Moya Perez and Francisco J. Quesada and Luis Martínez and Fco Javier Estrella Liebana
Energy: reducing latency in IoT DLTs for AI-driven real-time solutions
International Journal of Web Information Systems, vol. 21, pág. 567-593, DOI: 10.1108/IJWIS-11-2024-0332
Bruno Ramos-Cruz and Javier Andreu-Perez and Francisco J. Quesada and Luis Martínez
Fuzzychain: An equitable consensus mechanism for blockchain networks
JOURNAL OF NETWORK AND COMPUTER APPLICATIONS, vol. 241, DOI: 10.1016/j.jnca.2025.104204
2024
Francisco J. Quesada and Fernando Perez-Pena and Arturo Morgado-Estevez and Juan J. Ruiz-Lendinez
Applying active learning by contextualizing robotic applications to historical heritage
COMPUTER APPLICATIONS IN ENGINEERING EDUCATION, vol. 32, DOI: 10.1002/cae.22687
Francisco Moya and Francisco J. Quesada and Luis Martínez and Fco Javier Estrella
Phonendo: a platform for publishing wearable data on distributed ledger technologies
WIRELESS NETWORKS, vol. 30, pág. 6507–6521, DOI: 10.1007/s11276-023-03458-7
2023
Juan J. Ruiz-Lendinez and Francisco J. Ariza-Lopez and Juan F. Reinoso-Gordo and Manuel A. Urena-Camara and Francisco J. Quesada
Deep learning methods applied to digital elevation models: state of the art
GEOCARTO INTERNATIONAL, vol. 38, DOI: 10.1080/10106049.2023.2252389
2021
Juan J. Ruiz-Lendinez and Manuel A. Urena-Camara and Jose L. Mesa-Mingorance and Francisco J. Quesada
Automatic Positional Accuracy Assessment of Imagery Segmentation Processes: A Case Study
ISPRS INTERNATIONAL JOURNAL OF GEO-INFORMATION, vol. 10, DOI: 10.3390/ijgi10070430
2015
Jorge Castro and Francisco J. Quesada and Ivan Palomares and Luis Martínez
A Consensus-Driven Group Recommender System
INTERNATIONAL JOURNAL OF IN℡LIGENT SYSTEMS, vol. 30, pág. 887–906, DOI: 10.1002/int.21730
Francisco J. Quesada and Ivan Palomares and Luis Martínez
Managing experts behavior in large-scale consensus reaching processes with uninorm aggregation operators
APPLIED SOFT COMPUTING, vol. 35, pág. 873–887, DOI: 10.1016/j.asoc.2015.02.040
2003
Nuria Medina-Medina and F Molina and Lina García-Cabrera and Francisco J. Quesada
Personalized Guided Routes in an Adaptive Evolutionary Hypermedia System
Eurocast, vol. 2809, pág. 196-207, Springer Heidelberg

Proyectos

No hay proyectos asociados a los miembros de este grupo.

Aplicaciones