Workshop de Investigación

1er Workshop de Investigación del Centro ESenCIA



Más allá de la ESenCIA de los datos

Acerca del Workshop

El Primer Workshop de Investigación Más allá de la ESenCIA de los datos es una actividad anual de promoción del Centro ESenCIA que fortalece los ejes de acción estratégicos de Investigación y Difusión. La finalidad de este encuentro es crear un espacio de discusión e intercambio de experiencias de investigación y aplicación de la Ciencia de Datos y la Inteligencia Artificial que los miembros del centro e invitados presentan en formatos de charla o póster. Este workshop tiene un formato mixto (presencial y en l\'inea), pero con actividades extras y beneficios adicionales para los asistentes presenciales.



  • Lugar Valencia, España
  • Fecha & Hora 30 Enero, 2025 -- 9:30 a 17:30
  • Ponentes Más de 12 profesionales

Comité organizador

Yudith Cardinale

Univ. Internacional de Valencia, España

Directora del Centro de Estudios en Ciencia de Datos e IA, VIU, España

ycardinale@universidadviu.com

Es Profesora e Investigadora en la Universidad Internacional de Valencia (VIU), España, desde 2018; desde noviembre de 2021 es la Investigadora Principal del Grupo de Investigación en Ciencia de Datos (GRID), Directora del Centro ESenCIA y Coordinadora del Doctorado en Ciencia de Datos y Big Data de VIU. Actualmente, es investigadora asociada en la Universidad Católica San Pablo, Arequipa, Perú, en el contexto del proyecto RUTAS, en el que se desempeña como investigadora principal. Fue profesora a Dedicación Exclusiva del Departamento de Computación y Tecnología de la Información de la Universidad Simón Bolívar (USB), Venezuela desde el 1 de Enero de 1996 hasta Diciembre 2019. Se graduó con Distinción Cum Laude en Ingeniería en Informática, en mayo de 1990, en la Universidad Centroccidental Lisandro Alvarado, Venezuela. Recibió sus títulos de Magister en Ciencias de la Computación y Doctor en Computación en 1993 y 2004 respectivamente, ambos de la USB. Sus áreas de interés para la investigación incluyen procesamiento paralelo, procesamiento de objetos distribuidos, sistemas de operación, computación de alto desempeño, plataformas grids, web semántica, redes de sensores y Big Data. Ha publicado un amplio rango de artículos de investigación en revistas científicas y en conferencias internacionales, adquiriendo por esto la clasificación de Nivel C (máximo nivel) del Programa de Estímulo al Investigador (PEI) en Venezuela e Investigador RENACYT Nivel II en Perú. Ha participado en numerosos proyectos internacionales de investigación, como coordinadora y como colaboradora con universidades de Francia, Estados Unidos, Chile y Perú. Como docente, imparte asignaturas de pregrado y postgrado en varias universidades en Venezuela, Francia, España y Perú. Desde 2004, se ha desempeñado como asesora técnica en diferentes instituciones gubernamentales y privadas de Venezuela. Actualmente es la presidente de la Sociedad Venezolana de Computación (SVC).

Juan Francisco Gómez

Univ. Internacional de Valencia, España

Subdirector de la Escuela Superior de Ingeniería, Ciencia y Tecnología

jfgomez@universidadviu.com

Licenciado en Física por la Universidad General de Valencia. Obtuvo su doctorado en la Universidad Politécnica de Valencia. Su investigación se centra en el modelado de estructuras celulares y tisulares del corazón. Su estancia en la Universidad de Washington en San Luis (WUSTL) le permitió acceder a datos de corazones ex vivo. Como investigador postdoctoral, se unió a "L'Institut de Rythmologie et Modélisation Cardiaque" (LIRYC) en Burdeos (Francia), un instituto de investigación, tratamiento, innovación y enseñanza, totalmente dedicado al estudio, diagnóstico y tratamiento de trastornos eléctricos cardíacos. Ha participado en diversos proyectos nacionales e internacionales centrados en la simulación y modelización cardíaca por computadora. Actualmente, está interesado en utilizar técnicas de aprendizaje automático combinadas con simulación biofísica para el estudio de arritmias cardíacas, así como a ayudar en la planificación y optimización de terapias cardíacas.

Néstor Sánchez

Univ. Internacional de Valencia, España

Director de la Escuela Superior en Ciencia, Ingeniería y Tecnología

nmsanchez@universidadviu.com

Es licenciado en Ciencias Físicas por la Universidad del Zulia (Venezuela), con un Máster y un doctorado en Astronomía y Astrofísica por la Universidad de Los Andes (Venezuela). Cuenta con una extensa trayectoria a lo largo de la cual ha ocupado diferentes cargos y posiciones de responsabilidad, primero como Profesor Titular en la Universidad del Zulia (hasta el año 2004), y luego como investigador del Instituto de Astrofísica de Andalucía (hasta el 2010). En 2011 se incorporó al grupo de investigación de la Universidad Complutense de Madrid que participa en el proyecto World Space Observatory - Ultraviolet (WSO-UV), liderado por la Agencia Espacial Rusa que tiene como objetivo lanzar un telescopio espacial ultravioleta. Desde 2018 se incorporó como Profesor Titular a la Universidad Internacional de Valencia (VIU) donde aúna su actividad docente en el Grado en Ingeniería Informática y en el Máster de Astronomía y Astrofísica junto con la investigación como Investigador Principal del grupo ASGARD - AStronomy Group for Academic Research and Dissemination de VIU. Desde septiembre de 2021, el Dr. Sánchez ha asumido la Dirección de la Escuela Superior de Ingeniería, Ciencia y Tecnología de VIU. Su principal línea de investigación se centra en la minería de datos astronómicos para el estudio de cúmulos estelares y del medio interestelar.

Ismael De Fez

Univ. Internacional de Valencia, España

Responsable de Investigación de la Escuela Superior en Ciencia, Ingeniería y Tecnología

idefez@universidadviu.com

Obtuvo el título de Ingeniero Superior de Telecomunicaciones y el máster en Telemática por la Universitat Politecnica de Valencia (UPV), Valencia, España, en 2007 y 2010, respectivamente. En 2014 obtuvo el Doctorado en Telecomunicación por la UPV. Actualmente, es el Director del Máster Universitario en Desarrollo de Aplicaciones y Servicios Web en la Universidad Internacional de Valencia, Investigador Postdoctoral en Instituto de Telecomunicaciones y Aplicaciones Multimedia (iTEAM), UPV. Sus áreas de interés son la codificación y transmisión de ficheros sobre canales unidireccionales, aplicaciones IoT y Ciencia de Datos.

Daniel Jato Espino

Univ. Internacional de Valencia, España

Investigador Senior

djato@universidadviu.com

Daniel es Investigador Principal del grupo de investigación Green Infrastructure for Urban Sustainability (GREENIUS) y profesor del Máster Universitario en Ingeniería y Gestión Ambiental de la Universidad Internacional de Valencia (VIU). Es doctor en Ingeniería Civil por la Universidad de Cantabria (España), 2016. Su campo de trabajo se centra en el uso de herramientas de análisis de datos, Sistemas de Información Geográfica (SIG), programación en distintos entornos, modelado hidrológico, métodos estadísticos y análisis multicriterio para conseguir una planificación urbana sostenible, con énfasis en el análisis de los servicios ecosistémicos proporcionados por la infraestructura verde bajo cambios climáticos y de cobertura del suelo. Daniel ha participado en cinco proyectos de I+D+i competitivos asociados a este campo, tres de ellos financiados por el Ministerio de España, y en otros seis proyectos de investigación relacionados con el aprovechamiento de recursos y el análisis de riesgos ante desastres naturales, cuatro de ellos pertenecientes a convocatorias europeas. Es co-creador de dos patentes y ha publicado más de 50 artículos científicos en revistas indexadas en el JCR, alcanzando las 1214 citas y un índice h de 18 según Scopus. Mucho de este material científico proviene de colaboraciones con investigadores internacionales, destacando las estancias realizadas en las Universidades de Coventry (Reino Unido, 2015) y Copenhague (Dinamarca, 2022).

Ponencias

Elisa Nespoli

Adrián Pérez-Suay; Pere Blay; Julia Suso; Juan Fabrega; José Luis Gasent-Blesa; Javier Navarro-González
Machine Learning para clasificación automática de estrellas binarias de rayos X: preparación para la Misión espacial THESEUS

Salvador Herrera

Esther Lázaro; Natalia Vázquez; Patricia López-Mases; Patricia Marín-Maicas; Vanessa Moscardó

ALGOPROMIA: Implementación de Machine Learning para la predicción de Resultados Reportados por Pacientes (PROs)

Miguel Cerrolaza Rivas

Implants, numerical modeling and industrial applications: 30 years 'walking' in biomechanics

Israel F. Benitez Pina

Felix García Padilla, Francisco Prieto Pinero, Miguel A. Díaz Rodríguez, José A. Murillo
Gemelos Digitales de celdas de manufactura flexible para elevar indicadores de desempeño industrial

Bogdan Andrei Baltes

Yudith Cardinale; Benjamín Arroquia
Automated Fact-checking based on Large Language Models: An application for the press

Mary Vergara

María V. Candal; José Alvarado; Sebastian Provenzano; Francklin Rivas; José Segnini

Integración de la ciencia de datos y el diseño en ingeniería con aplicación a dispositivos de Rehabilitación en adultos mayores

Angela Di Serio; Ismael Pajuelo; Fernando Hernández

Yudith Cardinale; Francisco Javier Trujillo; Edwin Avila

Realidad Aumentada e IoT para el bienestar de adultos mayores

Roger Clotet


Uso de IA para la detección de enfermedades en cultivos

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