Fitxa persona

IA médica: Durante mi doctorado iniciado en 2018, y financiado por la beca FPU en la Universitat de València (UV), me centré en el análisis de datos médicos, publicando más de 40 artículos revisados por pares en este periodo. La principal contribución fue el desarrollo de un sistema totalmente automático para la detección, clasificación y segmentación de lesiones de cáncer de próstata en imágenes de resonancia magnética, mejorando la precisión diagnóstica en comparación con radiólogos y el estado del arte (SOTA), ofreciendo una herramienta de segunda opinión para reducir los cánceres no detectados. Otras contribuciones durante este periodo incluyen la aceleración de simulaciones biomecánicas con IA, el análisis del fenómeno del post-COVID, una colaboración con la clínica de diálisis más grande del mundo, Fresenius Medical Care, así como con un grupo de investigación preclínica de la Universidad de Salamanca, lo que condujo a varios proyectos y publicaciones. Mi trabajo fue reconocido con tres premios en 2023: el Premio Carta de Poblament de Torrent, el Premio ValgrAI a la Mejor Tesis Doctoral en IA y el Premio Extraordinario de Doctorado de la UV.

IA en observación de la tierra: En 2023, tuve la oportunidad de trabajar como investigador postdoctoral en un laboratorio de investigación de vanguardia en la intersección de la IA y la Observación de la Tierra (EO), y decidí pivotar uniéndome al proyecto DeepExtremes. A medida que avanza el cambio climático, la ocurrencia e impacto de los eventos extremos se exacerban. Para entenderlos, apliqué modelado predictivo e Inteligencia Artificial Explicable (XAI), contribuyendo también a la creación del conjunto de datos DeepExtremeCubes y la caja de herramientas AIDE para el análisis de eventos extremos, resultando también en un artículo en Nature Communications. Actualmente, como profesor e investigador en la UV, soy co-investigador principal del proyecto Horizon ELLIOT, donde (la UV) estamos desarrollando Modelos Fundacionales (FMs) para EO. También dirijo la contribución de la UV al proyecto ELIAS, finalizando actualmente la organización de una competición de emulación climática para NeurIPS 2026. Mi investigación reciente en compresión de datos ha identificado los formatos de datos heredados como un cuello de botella estructural para el entrenamiento y despliegue eficiente de FMs de EO que la especificación TACO optimizada para streaming pretende resolver.

Experiencia docente: Cuento con experiencia en docencia universitaria desde 2019. Desde mi incorporación como Profesor Ayudante Doctor en octubre de 2024 en la Universitat de València (UV), imparto las asignaturas de Analítica de Datos en Salud y Procesado del Lenguaje Natural (NLP) en el Grado en Ciencia de Datos, Auditoría de Algoritmos en el Máster Universitario en Sociedad Digital, y Sistemas Informáticos y Sistemas de Información en el Máster de Ingeniería Biomédica. Adicionalmente, superviso varios trabajos de final de grado y máster anualmente.