foto Miguel Lozano Ibañez
MIGUEL LOZANO IBAÑEZ
PDI-Prof. Permanent Laboral Ppl
Àrea de coneixement: CIÈNCIA DE LA COMPUT. I INT. ARTIFICIAL
Departament: Informàtica
Despacho 1.2.12 ETSE-UV (Campus de Burjassot)
(9635) 43928
Biografia

El Dr. Lozano Ibáñez va obtindre el seu doctorat en Enginyeria Informàtica per la Universitat de València l’any 2005. Amb la direcció del professor Marc Cavazza, de la Universitat de Teesside (Regne Unit), la seua investigació doctoral es va centrar en models d’Intel·ligència Artificial per a la planificació en sistemes multiagent. Durant la primera dècada de la seua etapa postdoctoral, va participar activament en diversos projectes de simulació com a membre del GREV (Grup de Xarxes i Entorns Virtuals) de la Universitat de València. Les seues principals línies d’investigació durant este període van incloure tècniques d’Aprenentatge Automàtic per a sistemes multiagent aplicades a la simulació de grups de vianants o multituds (MARL-Ped), arquitectures computacionals per a simulació multiescala i models de coordinació per a sistemes multiagent (MADEM).

Actualment, el Dr. Lozano és Professor Permanent Laboral a l’Escola Tècnica Superior d’Enginyeria (ETSE) de la Universitat de València. Des de 2016, forma part del grup d’investigació CoMMLab, col·laborant amb el Dr. Rafael Sebastián en models electrofisiològics per a simulacions específiques de pacient en cardiologia. Al llarg d’estos anys, el Dr. Lozano ha contribuït de manera significativa a millorar l’impacte investigador del grup CoMMLab. Ha dirigit 8 treballs de fi de màster i 4 tesis doctorals (amb 2 actualment en curs) en l’àmbit de models d’IA per a la cardiologia computacional. A més, ha participat activament en més de 10 projectes nacionals d’investigació. Recentment, ha sigut investigador principal del projecte ECTOPIC per a la localització de focus ectòpics ventriculars.

És autor de més de 50 publicacions científiques i educatives i actua com a revisor reconegut per a diverses revistes de simulació, entre les quals es troben Simulation Modelling Practice and Theory (Elsevier) i Nature (Scientific Data, factor d’impacte a 5 anys: 10,8), entre altres.

Asignatures impartides i modalitats docents