Quiénes somos
Dr. Luis De La Fuente Valentín
Ha participado en proyectos de investigación de financiación europea (como INTUITEL, HoTEL, eLANE), nacional (como MOSAIC Learning) y regional (como eMadrid o AppMOOC). Su investigación se ha centrado en el ámbito de las tecnologías educativas, estándares educativos y learning analytics. Tiene más de 50 publicaciones entre revistas internacionales de impacto y contribuciones en conferencias de investigación de alto nivel.
https://orcid.org/0000-0001-9727-315X
https://scholar.google.es/citations?user=FsjPR9kAAAAJ
https://publons.com/researcher/1870181/luis-de-la-fuente-valentin/
Investigadores colaboradores
Dr. J. Javier Rainer
Doctor en Robótica y Automática (Cum Laude) por la Universidad Politécnica de Madrid, e Ingeniero Industrial, en la especialidad de Automática y electrónica industrial.
Ha trabajado en diferentes proyectos de investigación, tanto europeos como nacionales. Actualmente Dr. Rainer es el Director en el Área de Organización Industrial y Electrónica de la Escuela Superior de Ingeniería y Tecnología.
Líneas de investigación: Inteligencia artificial, Aprendizaje automático, sistemas cognitivos.
https://orcid.org/0000-0002-6516-233X
Pedro Robledo
Ingeniero informático por la Universidad Politécnica de Madrid (UPM). Todo un referente en el mundo de la gestión por procesos BPM (Business Process Management), que ayuda a las empresas como formador y consultor independiente en sus iniciativas de Procesos, Arquitectura Empresarial, Modelado bajo BPMN y Transformación Digital. Es Director del Máster Universitario en BPM para la Transformación Digital en UNIR. Desde 2013, participa como jurado en los premios internacionales WfMC Awards for Excellence in BPM and Workflow. Dentro de su actividad divulgativa, escribe su propio blog sobre BPM http://pedrorobledobpm.blogspot.com.es. Y participa con asiduidad como ponente sobre BPM en congresos y seminarios de ámbito nacional e internacional. Actualmente está investigando sobre la Simulación de Procesos, y la aplicación de Inteligencia Artificial (Machine Learning) en la Gestión Por Procesos, con el objetivo de Doctorarse en Sofware, Sistemas y Computación.
Dr. Fernando López
Profesor adjunto a tiempo completo en UNIR. Coordinador del Programa de Doctorado en Ciencias de la Computación. Doctor en Ingeniería Informática y Telecomunicación por la Universidad Autónoma de Madrid (UAM). Acreditado por ANECA como Profesor Contratado Doctor / Profesor de Universidad Privada.
Antes de unirse a UNIR trabajó como investigador predoctoral y postdoctoral en el Video Processing and Understanding Lab de la UAM, donde trabajó en tres proyectos FP7 para la Comisión Europea, realizó dos estancias internacionales y publicó diferentes artículos en revistas y congresos internacionales.
En UNIR ha trabajado como investigador postdoctoral en otro proyecto FP7 de la Comisión Europea para el Vicerrectorado de Investigación, fue Director y Coordinador Académico del Máster en Aplicaciones para Móviles de UNIR, y profesor en las siguientes asignaturas: Algebra y Matemática Discreta, Imagen, Imagen en Movimiento, Objective-C y Tecnologías iOS.
Sus temas de investigación actuales son el procesado de imagen, la visión por computador, el aprendizaje máquina estadístico y la ciencia dirigida por datos.
https://orcid.org/0000-0002-9328-115X
https://scholar.google.es/citations?user=2Nqv_9QAAAAJ
https://publons.com/researcher/1428401/fernando-lopez-hernandez/
Dra. Elena Verdú
Ingeniera de Telecomunicación y Doctora por la Universidad de Valladolid. Durante más de 10 años ha trabajado en un centro tecnológico en proyectos de investigación de ámbito tanto nacional como europeo. Es co-autora de artículos de revistas internacionales de prestigio tales como “Computers & Education”, “PLOS ONE”, “Expert Systems with Applications”, “Applied Soft Computing”, “IEEE Access” o “Image and Vision Computing”. En la actualidad es Profesora Titular en la Universidad Internacional de La Rioja y Managing Editor de la revista científica “International Journal of Interactive Multimedia and Artificial Intelligence”, posicionada en el cuartil segundo en dos categorías del Journal Citation Reports (JCR).
https://orcid.org/0000-0002-3040-7077
Dr. Daniel Pérez-Palau
Doctor en Matemáticas por la Universidad de Barcelona (2015). Después de finalizar el doctorado trabajó como investigador post-doctoral en la agencia espacial francesa (CNES) realizando estudios de fase 0 sobre el estudio de órbitas de transferencia a baja energía entre la Tierra y la Luna. Profesor de UNIR desde principios del 2018.
Sus trabajos se centran en el estudio y mejora del Transporte de Jet como herramienta para la propagación de ecuaciones diferenciales así como la detección de zonas de estabilidad e inestabilidad. Otra vertiente en la que ha trabajado consiste en el estudio de movimientos, colisiones y optimización de naves espaciales en el entorno terrestre.
En los últimos años ha trabajado en la incorporación de técnicas de visualización de imágenes y de inteligencia artificial a sus líneas principales de investigación.
Líneas de investigación: Sistemas dinámicos, métodos numéricos, optimización, mecánica espacial y astrodinámica.
https://orcid.org/0000-0002-0129-662X
Ernesto del Valle Martín
Experto en Marketing Digital, investigación UX e Innovación, con más de 20 años de experiencia profesional. CIO de Psyma Ibérica. Profesor del Máster Universitario de Diseño de Experiencia de Usuario (Oficial) – UNIR – Escuela de Ingeniería. Profesor homologado EOI – Escuela de Organización Industrial. Profesor IEBS. Miembro del Consejo Internacional de Expertos Womenalia. Miembro de DIMAD. Doctorando en Ciencias de la Computación. Autor del blog Social Media y Contenidos www.socialmediaycontenidos.com (más de 50.000 páginas vistas/mes), y colaborador en diversos medios digitales.
Ernesto del Valle ha ocupado diferentes puestos de responsabilidad en importantes empresas de ámbito nacional e internacional, como la División de Comercio Electrónico del Grupo PLANETA, Psyma Ibérica, Blockbuster Video España y EAT, entre otras. Además de los desafíos profesionales en grandes organizaciones, ha tutorizado más de 100 proyectos PYME a través de su colaboración con la Escuela de Organización Industrial, con financiación del Fondo Social Europeo. Actualmente, Ernesto del Valle es CIO de Psyma Ibérica, realiza labores consultoría a través de su propio gabinete e imparte clases en la universidad y escuelas de negocio.
Dr. Pablo Moreno Ger
Pablo Moreno-Ger es Doctor en Ingeniería Informática por la Universidad Complutense de Madrid, y Profesor Titular de la Universidad Internacional de La Rioja (UNIR).
En la actualidad es el Director de la Escuela Superior de Ingeniería y Tecnología de UNIR, y anteriormente fue profesor en el Departamento de Ingeniería del Software e Inteligencia Artificial de la Universidad Complutense de Madrid, donde también ejerció como Vicedecano de Innovación.
En el ámbito investigador, dirige la Cátedra IBM-UNIR de Ciencia de Datos Aplicada a la educación de la Universidad Internacional de La Rioja. La Cátedra promueve y apoya distintas iniciativas de Investigación y Desarrollo centradas en el estudio de grandes volúmenes de datos empleando tecnologías IBM para revolucionar distintos aspectos de la Educación.
Tiene una amplia experiencia internacional de investigación incluyendo estancias de investigación en diversas universidades (Harvard University, Open University of The Netherlands, Universidade de Coimbra) y ha participado en numerosos proyectos de investigación nacionales e internacionales. Es autor de más de 150 publicaciones en revistas y congresos internacionales.
https://orcid.org/0000-0003-4817-8150
Dr. Rubén González Crespo
Vicerrector de Ordenación Académica y Profesorado de la Universidad Internacional de La Rioja. Presidente de la Comisión de Ingeniería y Arquitectura -Verifica- de la Fundación Madri+d. Catedrático (acreditado) de Lenguajes y Sistemas Informáticos.
https://orcid.org/0000-0001-5541-6319
https://scholar.google.com/citations?user=ZdMnNCMAAAAJ
https://publons.com/researcher/1872827/ruben-gonzalez-crespo/
Dra. Xiomara Patricia Blanco Valencia
Doctora en Informática y Automática de la universidad de Salamanca.
Desde 2019 trabaja en UNIR, como docente del máster en Inteligencia Artificial y el máster Universitario en Análisis y Visualización de Datos Masivos.
Ha publicado artículos científicos en revistas especializadas, participado en varios proyectos en el sector salud y acudido a congresos nacionales e internacionales.
Trabajó durante 14 años en empresas privadas en desarrollo de software, administración de base de datos y análisis de datos.
Su línea de investigación se centran en el campo del Aprendizaje Automático aplicado al sector salud.
Dr. Roberto Baena Gallé
Ingeniero de Telecomunicación y en Electrónica por la Universidad de Sevilla. Doctor en Astronomía por la Universidad de Barcelona. Tiene más de 35 publicaciones entre revistas internacionales de impacto y contribuciones en conferencias de alto nivel.
Ha realizado numerosas estancias de investigación en instituciones y organismos de reconocido prestigio, como la Southen Connecticut State University (EE.UU.), IOSB Franhoufer (Alemania), la Universidad de Calgary (Canada), el Observatorio Europeo Austral (Alemania), ONERA – The French Aerospace Lab (Francia) y el Instituto Astrofísico de Canarias (España). Sus líneas de investigación principales son el procesamiento digital de imágenes astronómicas y médicas, resolución de problemas inversos y análisis multiescalar.
https://orcid.org/0000-0001-5214-7408
https://scholar.google.com/citations?user=b9nM1zoAAAAJ&hl=en
Dr. Alejandro Cervantes Rovira
Doctor en Ciencia y Tecnología Informática por la Universidad Carlos III de Madrid e Ingeniero de Telecomunicaciones por la UPM Madrid.
Su tesis y actividad inicial se centraron en el desarrollo de nuevas técnicas y algoritmos de Inteligencia Artificial Bioinspirada, en particular, Inteligencia de Enjambre
(Swarm Intelligence) y otras técnicas de computación evolutiva (CE) y Aprendizaje Automático (ML). En particular se desarrollaron varios trabajos relacionados con optimización multiobjetivo, optimización robusta, y planificación. Su investigación actual incide en el paradigma de aprendizaje incremental en entornos no estacionarios.
Ha realizado aplicaciones a problemas de asignación óptima
de recursos en redes MANET y de personal (Home Care Crew Scheduling Problem). También en predicción de valor en criptomonedas y predicción de fenómenos adversos para la gestión de tráfico aéreo.
Actualmente interesado en la aplicación de técnicas recientes de Deep Learning y otras formas de aprendizaje automático e incremental en los campos de meteorología, medio ambiente, astronomía y espacio, tanto desde el punto de vista del procesamiento de señal (teledetección, predicción) como de planificación de tráfico o gestión de recursos.
https://scholar.google.es/citations?user=DqZVCY4AAAAJ
https://orcid.org/0000-0001-5442-953X
https://www.scopus.com/authid/detail.uri?authorId=8955318900
Marlon Cárdenas Bonett
Doctor en Informática por la Universidad Complutense de Madrid. Máster en Big Data & Data Science por la Universidad Autónoma de Madrid, Máster en ingeniería de sistemas de información por la Universidad Rey Juan Carlos e Ingeniería del Software por la Universidad de Salamanca. He participado en proyectos europeos de investigación como (FoTRRIS, RiseWise, RAISD), nacional (ColosAAL). Actualmente colabora con el grupo de investigación GRASIA de la Universidad Complutense de Madrid, en líneas de trabajo relacionadas son los sistemas multi-agentes y la inteligencia artificial. En el ámbito de la salud, trabaja en proyectos de investigación en colaboración con la Fundación San Juan de Dios, analizando y estructurando historias clínicas electrónicas.
https://scholar.google.com/citations?hl=es&user=40lIvBcAAAAJ
María Luisa Díez Platas
Es Licenciada en Ciencias Matemáticas y cuenta con un Doctorado en Informática por la Universidad Pontificia de Salamanca. También ha obtenido el Máster en Bibliotecas y Servicios de Información Digital por la Universidad Carlos III de Madrid.
Sus líneas de investigación principales se centran en el diseño de ontologías, la publicación de datos enlazados y la Web Semántica y las Humanidades Digitales. Así mismo, ha trabajado en el procesamiento y optimización de lenguajes y técnicas de Intelgiencia Artificial para reconocimiento de entidades nombradas. Ha dirigido diversos proyectos de fin de grado y fin de máster y ha participado como investigador en varios proyectos de investigación entre los que destacan el proyecto «POSTDATA: Poetry Standarization and Linked Open Data«, proyecto ERC, financiado con fondos Starting Grant dentro del programa Horizonte 2020 (ERC-2015-STG-679528) y las distintas fases del proyecto «Biblioteca digital ovidiana» financiado por los Ministerios de Ciencia y Tecnología, Ciencia e Innovación y Economía y Competitividad.
https://scholar.google.com/citations?hl=es&user=3WLxwiUAAAAJ
https://orcid.org/0000-0002-9416-3147
https://publons.com/researcher/4102833/maria-luisa-diez-platas/
Alain Gil Del Val
Alain Gil Del Val es Ingeniero Industrial y Doctor Ingeniero Industrial por Tecnun-Universidad de Navarra. Actualmente, es investigador senior en el Área de Fabricación Avanzada de la Fundación Tecnalia Research & Innovation y profesor de Tecnologías de Fabricación Industrial en UNIR. Ha participado en más de 12 proyecto de investigación nacionales e internacionales y ha publicado 25 artículos en revistas internacionales de impacto y contribuciones en conferencias de investigación de alto nivel.
Principal línea de investigación: Aplicación de estrategias de Inteligencia Artificial (Industria 4.0, machine learning, deep learning, etc.) a procesos de fabricación industrial (mecanizados, conformados, remaches, soldadura, etc.).
https://www.scopus.com/authid/detail.uri?authorId=55760954300
Del Val, Alain Gil – Web of Science Core Collection
https://orcid.org/0000-0003-1653-7702
https://scholar.google.com/citations?user=nuG0WAgAAAAJ&hl=en
Alfonso Ortega de la Puente
El área de su interés docente y de investigación es el estudio de modelos de computación (computación evolutiva, autómatas celulares, y nuevos modelos de cómputo) con el objetivo de ofrecer herramientas de programación para problemas de la vida real. Esto incluye la potencia computacional de los paradigmas declarativos núcleo de la inteligencia artificial simbólica. De especial relevancia es el aprendizaje automático simbólico y evolutivo de creciente aplicación a partir de los años 2010 en XAI
https://orcid.org/0000-0001-7100-1690
https://scholar.google.com/citations?user=CmQs2H4AAAAJ&hl=en
Marina de la Cruz Echeandía
Aproximaciones de inteligencia artificial simbólica (computación bioinspirada evolutiva) a la generación automática de programas, modelos de computación no convencionales y explicabilidad de modelos de aprendizaje declarativos en diferentes dominios y áreas.
https://orcid.org/0000-0002-3038-5541
https://scholar.google.com/citations?user=1TEXZpoAAAAJ&hl=es&oi=ao
Almudena Ruiz Iniesta
A lo largo de su carrera de investigación ha participado de diferentes grupos. En la Universidad Politécnica de Madrid en el grupo de Ingeniería Ontológica. En la Universidad Complutense de Madrid en el grupo de Aplicaciones de Inteligencia Artificial. Sus principales líneas de investigación son Big Data, Data Science, Machine Learning. Es autora de publicaciones científicas en medios nacionales e internacionales y revistas de relevancia.
https://orcid.org/0000-0002-5019-1103
https://scholar.google.com/citations?hl=es&user=bkxJuS0AAAAJ
Arturo Peralta Martín-Palomino
Doctor en Ingeniería Informática, Doctor en Psicología, Doctor en Economía, Empresas y Finanzas con Premio Extraordinario, e Ingeniero en Informática. Ha cursado un MBA y varios Másters y Postgrados sobre Tecnologías Informáticas y Gestión de Proyectos. Actualmente realizando una cuarta Tesis Doctoral sobre Matemática y Física.
Aunque su trabajo principal es, y siempre ha sido, en el ámbito de empresa privada fundamentalmente como Director de Tecnología en diferentes compañías de software nacionales e internacionales, lo compatibiliza con la investigación y la docencia universitaria de materias relacionadas con el machine learning, la ciencia de datos y la inteligencia artificial.
Abdelmalik Moujahid
Abdelmalik Moujahid es licenciado en física y doctor en Ciencias de la Computación e Inteligencia Artificial por la Universidad del País Vasco UPV/EHU. Tiene una experiencia de más de 17 años como Personal Docente Investigador impartiendo docencia en distintos departamentos relacionados con las Matemáticas, las Ciencias de la Computación e Inteligencia Artificial. Está acreditado como Titular de Universidad desde el año 2015 y desde 2022 es parte del equipo docente/investigador de UNIR.
Su actividad investigadora se centra en dos ejes principales: i) el estudio de los sistemas dinámicos no lineales, en particular, los sistemas neuronales. ii) el estudio de los algoritmos de aprendizaje automático y su aplicación en áreas como el reconocimiento de patrones o la visión por computador.
www.scopus.com/authid/detail.url?authorId=6602925990
https://orcid.org/0000-0002-4971-3613
https://scholar.google.es/citations?user=PJWBKFgAAAAJ&hl=en
https://publons.com/author/209334/abdelmalik-moujahid#profile
Óscar García García
Óscar García ha participado desde 2004 en más de 15 proyectos de I+D, tanto a nivel europeo como nacional y regional, centrados en sus tópicos de investigación: IoT, Big Data, Machine Learning y Cloud/Edge Computing aplicados a la mejora de la eficiencia energética, analítica de datos, Machine Learning, cambio de comportamiento y sistemas de recomendación.
https://orcid.org/0000-0002-8645-055X
https://scholar.google.com/citations?user=hEskfu4AAAAJ&hl=en&oi=sra
Pablo Negre Rodríguez
Pablo Negre es Físico por la Universidad de Valencia (UV) e investigador predoctoral en el Grupo BISITE de la Universidad de Salamanca, donde trabaja en la detección de violencia en video mediante Inteligencia Artificial confiable. Su investigación se centra en el desarrollo de algoritmos que combinan redes neuronales convolucionales (CNN) con capas LSTM y Bi-LSTM, optimizando la precisión y la explicabilidad de los modelos. Ha publicado múltiples artículos en revistas de alto impacto (Q1 y Q2) y presentado en conferencias internacionales de relevancia.
Paralelamente, es profesor en el Máster en Inteligencia Artificial de la UNIR, donde imparte la asignatura de redes neuronales y deep learning, y dirige tesis de máster en el ámbito de la IA. También ha colaborado como investigador visitante en la Universidade do Minho y la Ho Chi Minh University of Transport, donde ha avanzado en el desarrollo de arquitecturas híbridas para la detección de violencia en video.
https://orcid.org/0009-0006-8372-7572
https://scholar.google.com/citations?user=41EAPJoAAAAJ&hl=en&oi=ao
Guillermo Torralba Elipe
Doctor en Física por la Universidade de Santiago de Compostela(2017). Tras el doctorado realizó postdocs en el Gran Sasso Science Institute y en la Universidade da Coruña.
Ha desenvuelto su investigación participando en distintos experimentos internacionales como son el Observatorio Pierre Auger, el DArk Matter and Particle Explorer (DAMPE) y el satélite Gaia de la Agencia Espacial Europea. Sus principales contribuciones han sido en el ámbito del análisis de datos mediante técnicas estadísticas y/o aplicando Machine Learning, fundamnetalmente en el estudio del espectro de los Rayos Cósmicos y en la catalogación de estrellas de la Vía Láctea infiriendo sus parámetros.
https://orcid.org/0000-0001-8738-194X
https://www.webofscience.com/wos/author/record/A-9524-2015
https://scholar.google.es/citations?user=K_8LJTUAAAAJ&hl=es&oi=ao
https://www.scopus.com/authid/detail.uri?authorId=55579548700