Rol: Investigador Principal
Descripción: Maximo Cobos es catedrático de Teoría de la Señal y Comunicaciones en el Departamento de Informática de la Universitat de València. Con más de 120 publicaciones en procesamiento de señales para audio y multimedia, su investigación se centra en algoritmos de localización de fuentes de sonido, separación de fuentes y detección de eventos acústicos. Miembro Senior del IEEE, el Dr. Cobos forma parte de comités internacionales relacionados con el procesado de señales acústicas y desempeña roles editoriales y de revisión en importantes revistas y conferencias del campo.
Web: https://www.uv.es/macose2/
Perfil ORCID: https://orcid.org/0000-0001-7318-3192
Rol: Investigador Principal
Descripción: Francesc J. Ferri es profesor en el Departamento de Informática de la Universitat de València. Con más de 140 contribuciones en conferencias y revistas, su investigación se centra en metodologías de reconocimiento de patrones estadísticos, métodos de clasificación no paramétricos, aprendizaje de subespacios y métricas, métodos neuronales y de kernel, y análisis e reconocimiento de imágenes.
Perfil ORCID: https://orcid.org/0000-0002-1543-3568
Rol: Investigadora
Descripción: Ana María Torres Aranda es profesora e investigadora en la Escuela Politécnica de Cuenca. Su investigación abarca campos como biomedicina, inteligencia artificial, telecomunicaciones, aprendizaje de máquinas, big data, sonido y acústica. Su trabajo incluye el procesamiento de datos clínicos para mejorar tratamientos médicos y el estudio de la acústica mediante inteligencia artificial.
Perfil ORCID: https://orcid.org/0000-0003-4603-9034
Rol: Investigador colaborador
Descripción: Profesor Titular de Universidad desde 2008, se doctoró en Ingeniería Informática por la UV en 2002. Su investigación se centra en redes de sensores inalámbricas, con contribuciones en protocolos de sincronización, acceso al medio y optimización del consumo energético. Ha desarrollado algoritmos de sincronización para establecer un reloj común en redes multisalto y protocolos para mejorar la eficiencia energética en la recogida de datos. En el ámbito de posicionamiento en interiores, trabajó con señales acústicas y de radiofrecuencia, con experimentos en despliegues reales. Destacan sus contribuciones al desarrollo de redes de sensores para la monitorización urbana y Smart Cities. Con 3 sexenios de investigación, 5 quinquenios docentes, y un índice h de 16 según Google Scholar, ha publicado 26 artículos en JCR y dirigido tesis doctorales.
Rol: Investigador colaborador internacional
Descripción: Augusto Sarti es profesor titular en el Politecnico di Milano, Italia, y también ocupó una cátedra adjunta en UC Davis, CA, USA, de 2013 a 2017. Con una "Laurea" y un Ph.D. en Ingeniería Electrónica, su investigación se centra en el procesamiento de señales multimedia, especialmente en el procesamiento de señales de audio y acústica. Ha contribuido significativamente al desarrollo de Filtros Digitales de Onda y soluciones de trazado de haces basadas en visibilidad para modelar y renderizar campos de sonido interactivos. Además, ha trabajado en estimación y reconstrucción del entorno acústico y escenas musicales, aplicando metodologías geométricas innovadoras. Sus contribuciones se extienden a la teoría de sistemas no lineales, la visión por computadora, el procesamiento de señales multidimensionales y el diseño de algoritmos para una variedad de aplicaciones. Autor de casi 300 artículos y numerosas patentes, también ha desempeñado un papel clave en más de 25 proyectos financiados por la Comisión Europea. Como miembro senior de IEEE, participa activamente en eventos y comités, desempeñando roles editoriales destacados en revistas especializadas.
Web: https://sarti.faculty.polimi.it/Augusto_Sarti/CV_and_publications.html
Rol: Estudiante de doctorado
Descripción: Irene Martín-Morató obtuvo su licenciatura con honores, así como el título de Máster en Telecomunicaciones y el doctorado en Tecnologías de la Información, Comunicaciones y Computación, dentro del Programa de Formación del Profesorado Universitario (FPU) de la Universitat de València, València, España, en 2014, 2016 y 2019, respectivamente. Actualmente, es Investigadora Postdoctoral en la Universidad de Tampere, Tampere, Finlandia. Sus intereses de investigación abarcan el procesamiento de señales acústicas, el aprendizaje automático y la detección y clasificación de eventos de audio.
Rol: Investigador Doctor
Descripción: Jesús López-Ballester (Miembro, IEEE) obtuvo los títulos de Ingeniero de Telecomunicaciones (B.Sc.) y Máster en Ingeniería de Telecomunicaciones de la Universidad de Valencia, Valencia, España, en 2009 y 2014, respectivamente, donde actualmente está realizando su doctorado en Tecnologías de la Información, Comunicaciones y Computación. Ha trabajado en el Instituto de Robótica de la Universidad de Valencia, desarrollando simuladores avanzados de maquinaria y vehículos. Sus actuales áreas de investigación incluyen el análisis de eventos acústicos, e-Salud, interfaces humano-máquina, aprendizaje profundo y procesamiento de señales. El Dr. López-Ballester recibió el Premio Extraordinario al Proyecto Final de Carrera de la Escuela Técnica Superior de Ingenieros de Telecomunicación por el diseño de un sistema de telemedicina centrado en emergencias cardiológicas.
Rol: Estudiante de Doctorado
Descripción: Ingeniero de Telecomunicaciones con experiencia en Inteligencia Artificial. Realizó su tesis doctoral en el marco del proyecto bajo el programa de Doctorado Industrial, empleado por la empresa valenciana Visualfy. Actualmente trabaja como investigador senior en el Instituto Tecnológico de Informática (ITI) de Valencia.
Rol: Estudiante de Doctorado
Descripción: Ingeniero de Telecomunicaciones con experiencia en Inteligencia Artificial, Ingeniería de Datos y MLOps (Operaciones de Machine Learning). Actualmente, es Ingeniero de Aprendizaje Automático en GIGI Studios y estudiante de doctorado en la Universitat de València.
Rol: Estudiante de Doctorado
Descripción: Estudiante de doctorado bajo beca FPU. Estudió ingeniería multimedia en la UV y un máster en inteligencia artificial, reconocimiento de formas, imagen digital y sonido. Actualmente trabaja como investigador en la UV, da clases de laboratorio y está centrado en acústica, procesamiento de señales y affective computing.
Rol: Estudiante de Doctorado
Descripción: Investigador en formación en la Universidad de Valencia desde 2021. Experto en inteligencia artificial en Cesvi Mexico en 2021. Profesor por honorarios en el Instituto Tecnológico de Toluca de 2019 a 2020. Ingeniero de metrología y calidad / Manager de Laboratorio en Valeo Sistemas Eléctricos de 2015 a 2019.
Rol: Investigadora de apoyo contratada con cargo al proyecto
Descripción: Investigadora con experiencia en análisis estadístico y desarrollo de algoritmos para la expresión diferencial de transcriptoma en proyectos bioinformáticos. Cuenta con antecedentes en implementación de sistemas inteligentes de audio, uso de inteligencia artificial para la detección de eventos acústicos y participación en proyectos de investigación en melanoma. Posee un Máster en Ingeniería de Análisis de Datos y un Grado en Matemáticas.
Rol: Investigador de apoyo contratado con cargo al proyecto
Descripción: Investigador con experiencia en inteligencia artificial y Fuzzy-MCDM. Actualmente, trabaja como técnico superior de investigación en el proyecto de I+D+i "Ingeniería de valores en sistemas de IA: herramientas para la toma de decisiones basadas en valores" financiado por la Unión Europea NextGenerationEU/PRTR, Ministerio de Ciencia e Innovación, y la Agencia Estatal de Investigación. Además, ejerce como profesor en la EDEM Escuela de Empresarios y en la Universitat de València. Su historial incluye roles como técnico de investigación y técnico de apoyo a la investigación, participando en proyectos relacionados con análisis de audio espacial inteligente, construcción de Deep Neural Networks, y técnicas de aprendizaje automático aplicadas al análisis computacional de escenas sonoras. También ha contribuido al desarrollo de proyectos en áreas de gestión, control financiero, y análisis de la difusión de reputación en redes sociales.