La línea de investigación en Aprendizaje Automático Avanzado y Optimización Inteligente para Sistemas Complejos (A³O-Intelligence) se centra en el desarrollo, análisis y aplicación de técnicas de aprendizaje automático y métodos de optimización basados en inteligencia artificial para dar respuesta a desafíos reales en múltiples dominios.
Esta línea integra tanto investigación fundamental —incluyendo la propuesta de nuevos algoritmos y enfoques metodológicos, como DoME (Development of Mathematical Expressions), variantes evolutivas y métodos de aprendizaje híbrido— como investigación aplicada orientada a resolver problemas complejos en contextos de alto impacto social y tecnológico. Entre las áreas de aplicación se encuentran:
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Medicina y salud digital: análisis de señales e imágenes biomédicas mediante aprendizaje profundo y técnicas híbridas para diagnóstico asistido por ordenador y modelos predictivos.
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Ingeniería civil e infraestructura inteligente: modelización y optimización de sistemas complejos mediante técnicas de ML y métodos evolutivos.
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Enjambres de vehículos aéreos no tripulados (UAVs/drones): planificación de trayectorias, coordinación y control mediante aprendizaje por refuerzo y algoritmos adaptativos.
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Aprendizaje Federado y sistemas distribuidos: diseño de esquemas eficientes para aprendizaje colaborativo en entornos heterogéneos.
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Sistemas de predicción y alerta para fenómenos ambientales (como floraciones algales nocivas —HABs): modelos predictivos basados en aprendizaje automático para prevención y gestión.
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Logística inteligente y optimización de procesos: aplicación de técnicas de ML para la toma de decisiones automatizada y planificación de recursos.
La línea A³O-Intelligence explora sinergias entre procesamiento avanzado de datos, computación evolutiva, aprendizaje profundo y algoritmos de optimización, con un enfoque integral que abarca desde la formulación teórica hasta la implementación y evaluación en problemas reales. La variedad de contextos de aplicación refleja el compromiso con la transferencia del conocimiento científico a soluciones efectivas en sectores con alto potencial de impacto.
Miembros
Daniel Rivero Cebrián
Investigador principal
Alejandro Puente Castro
Investigador
Iván Ramírez Morales
Investigador externo
Kary Garcia
Doctorando
Enrique Fernández Blanco
Investigador principal
Andrés Morales Ulloa
Investigador
Jonathan Aguilar Alvarado
Doctorando
Pedro Guijas Bravo
Doctorando
Entidades colaboradoras
