El equipo ACE-TI
ACE-TI es un grupo de investigación con sede en la Escuela Técnica Superior de Ingeniería de Sevilla, de la Universidad de Sevilla. Llevamos más de 10 años realizando tareas de investigación y de desarrollo tecnológico para empresas en el ámbito de la tecnología electrónica y la inteligencia artificial.
Componentes
Daniel Gutiérrez Reina es Catedrático de Universidad en el Departamento de Ingeniería Electrónica de la Universidad de Sevilla. Obtuvo la licenciatura (con honores) en Ingeniería Electrónica, el máster en Electrónica y Telecomunicaciones y el doctorado (con honores) en Ingeniería Electrónica por la Universidad de Sevilla, Sevilla, España, en 2009, 2011 y 2015, respectivamente. Ha sido investigador visitante en la Universidad John Moores de Liverpool, Reino Unido; la Universidad Libre de Berlín, Alemania; la Escuela de Minas de Colorado, EE. UU.; y la Universidad Leeds Beckett, Reino Unido. Actualmente es profesor asociado en el Departamento de Ingeniería Electrónica de la Universidad de Sevilla. Ha publicado alrededor de 60 artículos en revistas JCR con factor de impacto. Sus intereses de investigación actuales incluyen la aplicación de metaheurística, aprendizaje automático y algoritmos profundos para resolver problemas de monitorización utilizando sistemas autónomos. Forma parte del consejo editorial de varias revistas, como International Journal of Distributed Sensor Networks (SAGE), Electronics (MDPI) y Future Internet (MDPI), y organiza numerosos números especiales para estas revistas. (Contacto: [email protected])
Sergio Toral obtuvo su doctorado en ingeniería eléctrica y electrónica en la Universidad de Sevilla, España, en 1999. Es Catedrático del Departamento de Ingeniería Electrónica de la Universidad de Sevilla. Su investigación se centra en el despliegue adaptativo de flotas de vehículos aéreos, acuáticos y terrestres no tripulados utilizando información del entorno, que se comparte y procesa a través de redes inalámbricas multisalto. Los principales casos de aplicación han sido escenarios de transporte, desastres y vigilancia medioambiental. Ha sido investigador principal de doce equipos de investigación competitivos en los últimos 10 años. Entre sus principales logros se encuentran la aplicación de técnicas de aprendizaje profundo por refuerzo para la monitorización de recursos hídricos, incluida la optimización de los parámetros de los modelos de redes neuronales utilizados; el desarrollo de técnicas de despliegue y planificación de rutas informativas para vehículos autónomos de superficie utilizando la optimización bayesiana. (Contacto: [email protected])
Samuel Yanes Luis es Profesor Ayudante Doctor del Departamento de Tecnología Electrónica en la Escuela Técnica Superior de Ingeniería Informática de la Universidad de Sevilla. Estudió el grado y máster en Ingeniería Electrónica y Robótica y obtuvo su doctorado en Electrónica y Automatización con una tesis centrada en las técnicas de Deep Reinforcement Learning para drones acuáticos inteligentes. Es experto en Deep Learning, desarrollo de algoritmos de toma de decisiones inteligentes y en sistemas Edge-IA para vehículos autónomos. Ha realizado estancias internacionales en el Centro Aeroespacial Alemán (Múnich) y en la Universidad Estatal de Milán. (Contacto: [email protected])
Manuel Perales Esteve es Profesor Titular del Departamento de Ingeniería Electrónica de la Universidad de Sevilla. Obtuvo los títulos de Ingeniero Industrial y Doctor Ingeniero Industrial por la Universidad de Sevilla, Sevilla, España, en 1995 y 2002, respectivamente. Actualmente es el Director del Departamento de Ingeniería Electrónica. Sus líneas de investigación actuales incluyen filtros activos de potencia, técnicas de modulación, sistemas de potencia y aplicaciones médicas de sistemas digitales. (Contacto: [email protected])
Dame Seck Diop es Ingeniero en Electrónica, Robótica y Mecatrónica (2022) con Máster en Electrónica, Robótica y Automática (2023). Actualmente desarrolla su labor como investigador predoctoral, especializándose en Deep Reinforcement Learning multiobjetivo aplicado a vehículos autónomos de superficie. Su trayectoria investigadora incluye múltiples publicaciones en revistas indexadas, capítulos de libro y contribuciones en congresos, destacando por su capacidad de integrar técnicas avanzadas de inteligencia artificial con sistemas robóticos reales. (Contacto: [email protected])
Alejandro Mendoza Barrionuevo es Profesor Sustituto de la Universidad de Sevilla e investigador predoctoral en el Departamento de Ingeniería Electrónica. Estudió el grado de Ingeniería Electrónica, Robótica y Mecatrónica y el máster en Lógica, Computación e Inteligencia Artificial. Su línea de investigación se centra en algoritmos de optimización de rutas con vehículos autónomos heterogéneos mediante el uso de Deep Learning, especialmente destinados a escenarios para la monitorización de grandes recursos hídricos. (Contacto: [email protected])
Alejandro Casado Pérez es doctorando en el Departamento de Ingeniería Electrónica de la Universidad de Sevilla. Su trabajo se centra en los sistemas multiagente y en la planificación de rutas informativas adaptativas para plataformas autónomas. Su investigación actual explora algoritmos de planificación y coordinación basados en modelos para una flota autónoma de vehículos aplicados a la monitorización de la calidad del agua. (Contacto: [email protected])