Fitxa persona

IA mèdica: Durant el meu doctorat, initziat en 2018 i finançat per la beca FPU a la Universitat de València (UV), em vaig centrar en l'anàlisi de dades mèdiques, publicant més de 40 articles revisats per parells en aquest període. La principal contribució va ser el desenvolupament d'un sistema totalment automàtic per a la detecció, classificació i segmentació de lesions de càncer de pròstata en imatges de ressonància magnètica, millorant la precisió diagnòstica en comparació amb radiòlegs i l'estat de l'art (SOTA), oferint una eina de segona opinió per a reduir els càncers no detectats. Altres contribucions durant aquest període inclouen l'acceleració de simulacions biomecàniques amb IA, l'anàlisi del fenomen del post-COVID, una col·laboració amb la clínica de diàlisi més gran del món, Fresenius Medical Care, així com amb un grup d'investigació preclínica de la Universitat de Salamanca, fet que va conduir a diversos projectes i publicacions. El meu treball va ser reconegut amb tres premis el 2023: el Premi Carta de Poblament de Torrent, el Premi ValgrAI a la Millor Tesi Doctoral en IA i el Premi Extraordinari de Doctorat de la UV.

IA en observació de la terra: El 2023, vaig tindre l'oportunitat de treballar com a investigador postdoctoral en un laboratori d'investigació d'avantguarda en la intersecció de la IA i l'Observació de la Terra (EO), i vaig decidir pivotar unint-me al projecte DeepExtremes. A mesura que avança el canvi climàtic, l'ocurrència i impacte dels esdeveniments extrems s'exacerben. Per a entendre'ls, vaig aplicar modelatge predictiu i Intel·ligència Artificial Explicable (XAI), contribuint també a la creació del conjunt de dades DeepExtremeCubes i la caixa d'eines AIDE per a l'anàlisi d'esdeveniments extrems, resultant també en un article a Nature Communications. Actualment, com a professor i investigador a la UV, sóc co-investigador principal del projecte Horizon ELLIOT, on (la UV) estem desenvolupant Models Fundacionals (FMs) per a EO. També dirigisc la contribució de la UV al projecte ELIAS, finalitzant actualment l'organització d'una competició d'emulació climàtica per a NeurIPS 2026. La meua investigació recent en compressió de dades ha identificat els formats de dades heretats com un coll de botella estructural per a l'entrenament i desplegament eficient de FMs d'EO que l'especificació TACO optimitzada per a streaming pretén resoldre.

Experiència docent: Compte amb experiència en docència universitària des del 2019. Des de la meua incorporació com a Professor Ajudant Doctor l'octubre de 2024 a la Universitat de València (UV), impartisc les assignatures d'Analítica de Dades en Salut i Processament del Llenguatge Natural al Grau en Ciència de Dades, Auditoria d'Algorismes al Màster Universitari en Societat Digital, i Sistemes Informàtics i Sistemes d'Informació al Màster d'Enginyeria Biomèdica. Addicionalment, supervise diversos treballs de final de grau i màster anualment.