About
Data Science for Science and Engineering
I like to work on multidisciplinary projects involving natural sciences and engineering challenges. Astronomy, medicine, genetics, control and smart cities are a few examples of my interests. I contribute to them from the data science and artificial intelligence disciplines, mixing fundamental theoretical results with feasible techniques and methods towards a solution. This multidisciplinary spirit can also be found in my teaching, pushing applied projects and research as early as possible in undergraduate programs. I also participate in several R&D centres and transfer initiatives because I feel the work is not done until these advances reach society.
Mini Bio
I was born in Viña del Mar (Chile) in the 80s, so I belong to the transitioning generation between analogical to digital life. Since I learnt my first programming language at eight years old in my ATARI 65XE, I got into the mysteries of logic, data and electronic systems. I studied "Informatics Engineering" at UTFSM, a mixture of Computer Science, Information Technologies, Software Development and Information Systems, and obtained a master's degree in the same discipline. At the time, I was focused on real-time distributed systems, high-performance computing and low-level software projects such as those found in astronomical observatories. However, I've decided to study sequential decision processes and machine learning at the MAIA group in INRIA because fundamental topics puzzled me back then (and still do!), such as cognition, optimal control, information theory, complexity, etc. This led to my PhD thesis in quasi-optimal information-gathering processes, just in the middle of the fundamental theoretical frameworks for which I was intrigued. I returned to Chile in 2013 as a young researcher to strengthen the astroinformatics research and teaching area of the Informatics Department at USM. In 2019, I was hired by the Electronics Department of the same institution as a professor in the Telematics area.
Education
2009-2013 - PhD in Computer Science, Laboratoire LORIA (INRIA), Universite de Lorraine , Nancy, France.
2006 - 2008 - Master of Science in Informatics Engineering, Universidad Tecnica Federico Santa Maria, Valparaíso, Chile.
2001 - 2008 - Informatics Engineering, Universidad Tecnica Federico Santa Maria, Valparaíso, Chile.
Ongoing Projects
1) DGIIPM PI_M_23_02
Title: "Aplicaciones de Machine Learning y Knowledge Graphs para la identificación de patrones y relaciones en datos genómicos de bacterias con relevancia biotecnológica"
Description Las técnicas basadas en inteligencia artificial, en particular el aprendizaje de máquinas (ML, machine learning), han logrado mejores resultados en la identificación y clasificación de enzimas y promotores en comparación con los métodos bioinformáticos tradicionales. Desarrollo de clasificadores basados en ML de enzimas claves del metabolismo de compuestos aromáticos, como las oxigenasas hidroxilantes de anillo aromático (RHO, Ring Hydroxylating Oxygenases), y de promotores bacterianos que puedan identificar promotores en más de una especie, serían grandes avances para el avance de la predicción in silico de bacterias con potencial biotecnológico.
Role: Co-Investigador
Financiamiento: Proyectos Internos Multidisciplinarios, Dirección General de Investigación, Innovación e Innovación, USM.
2) DGIIPM PI_M_2022_09
Title: “Sistema inteligente de localización e identificación de descargas parciales para el diagnóstico de equipamiento eléctrico de potencia”
Description: El objetivo del proyecto es desarrollar un sistema inteligente multisensor (multimodal) de monitorización de descargas parciales basado en técnicas electroacústicas, para la localización y caracterización no invasiva de estas descargas en equipamiento de potencia a través de técnicas de inteligencia artificial para el diagnóstico del estado del aislamiento eléctrico.
Role: Co-Investigador
Financiamiento: Proyectos Internos Multidisciplinarios, Dirección General de Investigación, Innovación e Innovación, USM.
3) Basal FB-0008
Título: “AC3E: Centro Avanzado de Ingeniería Eléctrica y Electrónica”
Rol: Associate Researcher
Descripción: El centro le pertenece a la USM, aunque participan investigadores de varias Universidades. El postulante pertenece a la línea de “Data Analytics and Artificial Intelligence”, y trabaja en temas de aprendizaje reforzado en agentes y machine learning para objetos transientes en astronomía.
Financiamiento: Programa Basal de Investigación Asociativa (PIA) de CONICYT.