Inicio » Investigación » Grupo de problemas inversos, optimización y aprendizaje

Grupo de problemas inversos, optimización y aprendizaje

En nuestro grupo se abordan de modo metodológico los problemas inversos o de identificación de parámetros (también llamada ingeniería inversa) que poseen una gran aplicación industrial en diferentes terrenos.

Líneas de Investigación:

  • Problemas inversos discretos y análisis de la incertidumbre.
  • Algoritmos de optimización global: Particle Swarm Optimization, Genéticos, Simulated Annealing, Differential Evolution.
  • Técnicas de reducción de la dimensión.
  • Algoritmos de Aprendizaje y Clasificación: Support Vector machines, Métodos de Kernel, Extreme Learning, etc.
  • Técnicas de tratamiento digital de señales y ondículas.
  • Técnicas de Interpolación y Simulación de procesos espaciales (geoestadísticas).
  • Aplicaciones en problemas inversos en exploración geofísica y medioambiental.
  • Aplicaciones en Optimización de Reservorios Petrolíferos (History matching, Well Placement, Net Present Value Optimization, etc).
  • Aplicaciones en Biomedicina e Ingeniería Biomédica: imagen médica, cáncer, genómica y proteómica.

Localización

Departamento de Matemáticas. Campus de Llamaquique. Oviedo.

Contacto

Juan Luis Fernández Martínez. jlfm@uniovi.es

Miembros

  • Juan Luis Fernández Martínez
  • Zulima Fernández Muñiz
  • Luis Mariano Pedruelo González
  • Doina Ana Cernea Corbeanu
  • Jose Luis García Pallero
  • Enrique Juan de Andrés Galiana
  • Juan Carlos Beltrán Vargas.

Biografía del Jefe de grupo

Doctor Ingeniero de Minas (Oviedo, 1994), Ingeniero de la Escuela del Petróleo y de los Motores de París (París, 1987) y Diploma del Imperial College of Science and Technology (Londres, 1988). Experiencia como ingeniero de desarrollo de software en diferentes empresas de ingeniería francesas (1989-1993). Desde 1994 en el Departamento de Matemáticas de la Universidad de Oviedo. Inicio la línea de problemas inversos en 1997, inicialmente abordando el estudio mediante tomografía sísmica del macizo Grimsel (Proyecto Febex).  En  2008-2009 realiza un año sabático en la Universidad de California-Berkeley donde trabaja sobre métodos de aprendizaje automático e inversión en geófisica. Contratado en las Universidades de Stanford, California-Berkeley y National Lawrence Berkeley Laboratory durante 2009-2010 donde trabaja sobre problemas de optimización de reservorios petrolíferos (consorcios industriales Stanford Center for Reservoir Forecasting y Stanford Smart Fields). A su regreso a España en 2010 crea la línea de modelización en biomedicina  (técnicas de imagen médica, cáncer, genómica, proteómica y sus aplicaciones en medicina traslacional) colaborando con diferentes empresas biomédicas y centros de investigación de España y Estados Unidos. Es autor de dos patentes internacionales sobre análisis de incertidumbre en sistemas complejos.

Publicaciones destacadas del grupo

Proyectos

No hay resultados.

Otras contribuciones del grupo de investigación