Aplicaciones y colaboraciones

Si bien mi actividad principal es la investigación académica, me interesa explorar la transferencia de las técnicas de mi especialidad a problemas aplicados, en colaboración con otras disciplinas y sectores. En particular, trabajo con herramientas de análisis, modelado y optimización de sistemas complejos basados en datos, especialmente cuando el problema requiere integrar modelos y principios físicos o matemáticos.

He trabajado en problemas vinculados a datos experimentales y biomédicos, así como en el desarrollo de modelos que integran estructura matemática, leyes físicas y datos. Actualmente trabajo en la aplicación de técnicas de ciencia de datos y aprendizaje automático para la toma de decisiones en problemas de estimación de productividad y planificación de cadenas de suministro en la industria forestal.

Áreas de especialización

Sistemas dinámicos y simulación

Construcción de modelos matemáticos y computacionales para analizar la evolución temporal de sistemas complejos, integrando datos y simulación de escenarios en procesos físicos e industriales.

Análisis de datos complejos

Trabajo con datos (series temporales, señales, sensores, datos experimentales, biológicos o biomédicos) para identificar patrones, estructuras relevantes o reducción de dimensión para construir modelos predictivos interpretables.

Modelado y predicción

Desarrollo de modelos para descripción y predicción del comportamiento de sistemas a partir de datos, utilizando aprendizaje automático para identificar relaciones relevantes.

Optimización y toma de decisiones

Formulación y análisis de problemas de optimización orientados a mejorar procesos, explorar alternativas, asignar recursos, planificar y tomar decisiones basadas en datos.

Evaluación, interpretación y mejora de modelos

Análisis crítico de modelos existentes, incluyendo validación y evaluación de fallas y supuestos, mitigación de sesgos y/o limitaciones para mejorar predicción e interpretabilidad.

Algunas direcciones de posible aplicación son:

Análisis de datos complejos provenientes de sensores, señales o mediciones experimentales, donde es necesario identificar patrones, estructuras o comportamientos relevantes.
Modelado y predicción en sistemas donde los datos son limitados, ruidosos o incompletos, y se requiere integrar información estructural para mejorar los resultados.
Estudio de la evolución temporal de sistemas a partir de datos (por ejemplo, series temporales), incluyendo análisis de estabilidad, tendencias o cambios de régimen.
Simplificación de modelos complejos para hacerlos más interpretables o computacionalmente manejables, manteniendo información relevante.
Evaluación y mejora de modelos existentes, identificando limitaciones, supuestos o sesgos, y proponiendo ajustes que aumenten su confiabilidad e interpretabilidad.
Apoyo en problemas de toma de decisiones basadas en datos, incluyendo formulación de modelos y análisis de escenarios.

Estoy abierta a conversaciones exploratorias para identificar puntos de contacto entre problemas concretos y estas herramientas.

Modalidades de trabajo colaborativo:

Proyectos interdisciplinarios con grupos de investigación y equipos de otras áreas.
Colaboración académico-industrial y vinculación tecnológica con empresas y organizaciones.
Análisis, modelado y estudios específicos de datos para problemas concretos.
Desarrollo conjunto de soluciones basadas en modelos matemáticos, ciencia de datos y aprendizaje automático.
Formación y transferencia de conocimientos para equipos científicos y técnicos.

Explorar: Vinculación tecnológica

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