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Experiencia

Control Estadístico Multivariado de Procesos

Fundamentos teóricos y aplicaciones de los métodos PCA y PLS para la detección y el diagnóstico de fallas de procesos continuos y por lotes.

Reconstrucción de sensores y “soft sensors”

Métodos de aprendizaje automático y métodos estadísticos para aprovechar la redundancia de información de varias fuentes (sensores) para predecir variables desconocidas.

Representación cualitativa de señales y tendencias

Representaciones numéricas a cualitativas, señales como secuencias de episodios.

Minería de datos estructurados

Métodos de aprendizaje automático, algoritmos de descubrimiento de patrones en secuencias, boosting, algoritmos genéticos, SVM, etc.

Razonamiento Basado en Casos (CBR)

Apoyar la toma de decisiones basadas en experiencias anteriores.

Infraestructuras de adquisición de datos

Programación y optimización de recursos

Métodos heurísticos y metaheurísticos (recocido simulado, algoritmos genéticos, métodos basados en enjambre)

Automatización aumentada

Interacción cooperativa hombre-robot, aplicaciones educativas con robots móviles.

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