Mi investigación se centra en maximizar el potencial del machine learning para anticipar potenciales problemas y apoyar en la toma de decisiones en sistemas monitorizables (tanto biológicos como industriales), especialmente en escenarios con datos limitados. En el campo biomédico, he trabajado en problemas como la detección y clasificación de arritmias, análisis de imágenes de rayos X y PET funcionales de pacientes en coma. En la parte industrial, he trabajado en el diagnóstico y pronóstico de baterías de litio-ion, motores de aviación, y ventiladores industriales. Estoy interesado particularmente en desarrollar modelos que sean robustos y efectivos, pero también interpretables y fácilmente accesibles a personas no expertas en ML/IA.

Como docente, mi objetivo es transmitir mi entusiasmo a los estudiantes y proporcionarles las herramientas necesarias para definir y perseguir sus propios objetivos. También me encanta divulgar sobre mi trabajo y sobre IA en general. Aquí puedes ver charlas y cursos que he dado.

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