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.
Los miembros serían:
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Daniel Rivero Cebrián (Investigador principal)
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Enrique Fernández Blanco (Investigador Principal)
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Alejandro Puente Castro (Investigador)
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Andrés Molares Ulloa(Investigador)
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Iván Ramírez Morales (Investigador Externo)
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Jonathan Aguilar (Doctorando)
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Kary García (Doctoranda)
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Pedro Guijas Bravo (Doctorando)
En cuanto a entidades colaboradoras tenemos las siguientes:
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CSIC
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INTECMAR
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Universidad Técnica de Matchala
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Blekinge Institute of Technology
