Región de Murcia
Fundación Séneca
FSE

Desarrollo de Sistemas de Inteligencia Artificial para la Calibración y Mejora de la Señal en Sensores destinados al Análisis de Partículas en Suspensión Presentes en el Aire (Particle Matter)

Nace en Cieza en 1996. En 2018 obtiene el Grado en Bioquímica por la Universidad de Murcia. A continuación cursa el Máster Universitario en Bioinformática en la Universidad de Murcia y la Universidad Politécnica de Cartagena obteniendo el título de máster en el año 2019, logrando el Premio al Segundo Mejor Expediente.  Fue beneficiario de una beca de Iniciación a la Investigación de la Universidad de Murcia desde Noviembre de 2019 hasta Diciembre de 2019, participando en el proyecto Desarrollo de Sistemas Bioinformáticos y Ontológicos en la bacteria Myxococcus xanthus, bajo la supervisión del Dr. Jesualdo Tomás Fernández Breis. En el año 2019 obtiene una beca de la Fundación Séneca para realizar la tesis doctoral en la Universidad de Murcia, donde participa en actividades docentes en los años 2020 y 2021. Posee comunicaciones en congresos nacionales, así como librerías publicadas en repositorios públicos de prestigio. Domina la lengua inglesa y tiene conocimientos de la lengua francesa y alemana.

Resumen de tesis

Actualmente, uno de los aspectos clave dentro de la transformación digital, y en los retos que se enfrenta la sociedad actual tales como el cambio climático, es la monitorización de la calidad del aire. Esta tesis va a trabajar en la mejora de las soluciones para la medida de gases contaminantes, partículas sólidas en suspensión (PM) y partículas de mayor tamaño, como pólenes. Por ello, en este proyecto se propone la mejora de algoritmos de calibración para PM y partículas de mayor tamaño que se basa en el uso de técnicas de Inteligencia Artificial, Machine Learning y Deep Learning que permitan una mejora en el análisis y calibración de la señal - se buscara corregir el efecto de la humedad, el tamaño de la partícula y la composición química de la partículas, entre otros - para PM y partículas de mayor tamaño, así como su evaluación y estandarización con respecto a los métodos de referencia. Finalmente, para mejorar la interoperabilidad de los datos y resultados, se aplicarán los principios FAIR y las tecnologías semánticas a los mismos, mediante el diseño de una ontología que describa el dominio Calidad del Aire.

Área de conocimiento

Lenguajes y Sistemas

Grupo de investigación

Tecnologías de Modelado, Procesamiento y Gestión del Conocimiento
Director: Jesualdo Tomás Fernández Breis
Codirector: Antonio Jesús Jara Valera

Programa de doctorado

Programa de Doctorado en Informática

Período de Actividad

18/10/2019

Estado de tesis

En desarrollo

Empresa colaboradora

HOP UBIQUITOUS, S.L.

Tutor en la empresa

ANTONIO JESUS JARA VALERA

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