CEO de OGA.
“En OGA creemos firmemente en el talento y en la inversión en investigación y transferencia como pilares fundamentales del cambio económico y social que las nuevas tecnologías deben liderar, y estamos convencidos del papel absolutamente protagonista que la academia tiene en este reto”.
“Es nuestro objetivo con la constitución del Grupo CÁTEDRA, Consejo Asesor Tecnológico de OGA, construir un escenario colaborativo desde el que compartir conocimientos, experiencias y visiones con auténticas referencias en los verticales del conocimiento que sostienen nuestra actividad empresarial, en una búsqueda permanente de inspiración y de conocimiento, y hacerlo desde la construcción de relaciones y oportunidades bidireccionales que nos aporten a todos”.
Experto investigador en técnicas metaheurísticas aplicadas a la optimización multiobjetivo y con aplicaciones para empresas (problemas de optimización de rutas de vehículos, producción, scheduling, secuencias de montaje, etc.). Por ejemplo, uno de sus artículos científicos recientes es ‘Optimizing a bi-objective vehicle routing problem that appears in industrial entreprises’.
Es el investigador principal de Imbipand, Estudio del Impacto de la Implantación de la Bicicleta Pública en España. Entre los proyectos de investigación que tiene en su haber está ‘Búsqueda de la eficiencia y sostenibilidad de las decisiones públicas: un enfoque multicriterio’. Dirige el Máster en Planificación, Economía y Operación del Transporte Urbano y Metropolitano, de 90 ECTS y que ya está en su IX edición.
Su destacada trayectoria en esta materia comenzó cuando hace 40 años se inició en la tecnología en informática a través de la aplicación de datos en la ingeniería biomédica y en la informática clínica. En su tesis doctoral planteó un sistema para el diagnóstico, pronóstico y terapia del estado fetal.
Investiga en inteligencia artificial en tres grandes apartados: los aspectos básicos de la inteligencia artificial, los esquemas y modelos de razonamiento, y la ingeniería del conocimiento. Entre sus numerosos proyectos de investigación, en ámbitos tan diversos como la salud, los aerogeneradores o la conservación del medio ambiente, cabe citar: ‘Scalable machine learning algorithms: Beyond classification and regression’ y ‘Locaw (Low-Carbon at Work: Modelling agents and organisations to achieve transition to a low-carbon Europe’. Ha sido presidenta de la Asociación Española para la Inteligencia Artificial (Aepia).
Su trayectoria incluye el impulso que ha dado a numerosas entidades. Anteriormente fue director del Instituto de Matemáticas de la Universidad de Sevilla (IMUS), y fue presidente de la Sociedad Española de Estadística e Investigación Operativa.
Experto en optimización y en modelos de investigación operativa, entre las investigaciones en las que está involucrado, una de las principales es el proyecto europeo NeEDS: ‘Research and Innovation Staff Exchange Network of European Data Scientists’, y también destaca como director del proyecto de I+D+i ‘Mathematical Optimization in Data Science: Towards Interpretability in Classification, Regression and Dimensionality Reduction’.
Gran experto en los fundamentos y aplicaciones del ‘soft computing’, pionero en la hibridación de sistemas fuzzy y algoritmos evolutivos, desarrollando así el campo de investigación de los ‘genetic fuzzy systems’. Es investigador asociado distinguido en el European Centre for Soft Computing. Ha presidido el grupo de trabajo Formación Online y Tecnologías Educativas, promovido por la Conferencia de Rectores de las Universidades Españolas.
Como investigador, ha aportado soluciones a problemas como el control de sistemas de ventilación y aire acondicionado para grandes edificios, el análisis de microarrays de ADN en bioinformática, el modelado de la distribución de energía eléctrica, el equilibrado de líneas de montaje, o el diseño y la minería de mapas visuales de la ciencia. Es también experto en análisis de redes sociales y modelado de marketing.
Sus líneas de investigación están dedicadas sobre todo al desarrollo de procedimientos metaheurísticos para problemas de optimización. Entre los proyectos que está liderando cabe destacar ‘Cybersecurity, Network Analysis and Monitoring for the Next Generation Internet’.
Además, está implicado en el Grupo de Innovación Docente ‘Automatic Learning Environment Host for Obtaining Overpowered Programmers (Alehoop) para mejorar la enseñanza de la programación en todos sus niveles: desde Introducción a la Programación hasta Diseño y Análisis de Algoritmos, pasando por Estructuras de Datos.
Tiene una notable trayectoria como investigador en la convergencia de informática, inteligencia artificial e investigación de operaciones, realizando proyectos tanto para empresas privadas (IBM, Lilly, etc.) como para organismos públicos en Estados Unidos como la Fundación Nacional de la Ciencia, la Oficina de Investigación Naval, la NASA y la Agencia de Protección Ambiental.
Es el editor en jefe de la revista científica ‘Journal of Heuristics’, y cofundador de la empresa OptTek Systems, de software de optimización y consultoría para organizaciones que emplean modelos de simulación. Su manual de optimización combinatoria es un libro de consulta para estudiantes e investigadores de todo el mundo.
Desarrolla su labor docente e investigadora en materias de Estadística, Programación Matemática y Optimización Heurística. Está en el ranking de la Universidad de Stanford sobre los investigadores más citados a nivel mundial en su especialidad.
Es también investigador asociado de OptTek Systems. Su último libro es ‘Metaheuristics for Business Analytics’. Coordina con Abraham Duarte el proyecto de investigación Optsicom, sobre optimización de sistemas complejos, en el que desarrollan algoritmos, basados en métodos metaheurísticos, que integrados en un software resuelven difíciles problemas de optimización.
Sus principales líneas de investigación se centran en optimización de procesos económico-empresariales, el diseño de algoritmos de optimización basados en inteligencia artificial (metaheurísticos), su implementación computacional y su aplicación a retos como gestión y planificación forestal, localización de instalaciones, distribución de espacios, análisis de la sostenibilidad turística, planificación de la inversión pública, transporte escolar, problemas de clustering y segmentación de mercados, diseño de territorios comerciales, logística, etc.
Tiene una amplia experiencia en la modelización y resolución de muy distintos sistemas complejos relacionados con muy diversos problemas reales, como el cambio climático, ámbito en el que lleva tres años investigando mediante la analítica de datos. Imparte docencia en Métodos Numéricos de Optimización Estática, y Métodos Numéricos en Economía y Finanzas.
Impulsa el Grupo de Investigación denominado Grupo de Razonamiento sobre Planificación y Programación, que trabaja en varias áreas de la inteligencia artificial así como en sistemas avanzados basados en computación. Entre sus líneas de investigación: Razonamiento temporal, Algoritmos distribuidos, Sistemas expertos, Optimización de la planificación, Planificación multiagente: entornos cooperativos y competitivos.
Entre los proyectos de investigación nacionales y europeos en los que Eva Onaindía está participando, cabe destacar: ‘Clusteria: Cluster de Computacion de Altas Prestaciones por Inteligencia Partificial Confiable’, ‘Fundamentos de Inteligencia Artificial confiable: integración de razonamiento, aprendizaje y optimización’, y ‘Reconocimiento de Actividades y Planificacion Automática para el Diseño de Asistentes Inteligentes’.
Experto en machine learning, inteligencia computacional, optimización, gestión de operaciones, algoritmos, clustering, planificación de producción, logística, simulación. Ha encabezado la investigación ‘Selección de carteras de inversión con responsabilidad social: un modelo multiobjetivo y un método de búsqueda tabú’. Entre los proyectos que lidera actualmente está ‘Análisis de problemas de logística sanitaria: Enfoque multi-objetivo y uso de metaheurísticas’.
Para hacer frente a los desafíos logísticos en la cobertura sanitaria excepcional ante la pandemia covid, creó el proyecto ‘Sistemas para la Optimización y Racionalización de Operaciones de Logística Sanitaria y Humanitaria’ (Sorolsh), que fue premiado en la convocatoria #Innovacionfrentealvirus de la Junta de Castilla y León.
Experto en Estadística e Investigación Operativa. Ha desarrollado nuevos algoritmos y ‘frameworks’ de transfer learning basados en ‘machine learning’ tanto para datos tabulares como para imágenes. Incluye paradigmas de aprendizaje de transferencia homogéneos y heterogéneos.
Entre sus investigaciones recientes están: ‘Detección de objetos mediante finalización de profundidad y fusión cámara-Lidar para conducción autónoma’ y ‘Mejora de la detección de objetos para la conducción autónoma mediante la optimización de la generación de anclas y el direccionamiento del desequilibrio de clases’.
Sus investigaciones se centran en la aplicación de metaheurísticas para resolver problemas difíciles de optimización combinatoria en la vida real. Por ejemplo, el proyecto ‘Rated Power’, en el que se desarrolló un algoritmo de optimización para la localización de placas solares. Y ‘Fotocaos’, creando nuevos métodos computacionales avanzados para la simulación y optimización de procesos fotoquímicos.
Imparte docencia sobre soft computing y sobre introducción a la investigación en visión artificial. Ha sido revisor de revistas de impacto en este ámbito como ‘Computers & Operations Research’ o ‘Journal of Metaheuristics’, entre otras.
Sus principales líneas de investigación incluyen computación paralela y distribuida, optimización multiobjetivo, computación evolutiva y bioinspirada, bioinformática, computación embebida y reconfigurable. Encabeza actualmente los proyectos ‘Inteligencia Artificial de Altas Prestaciones para Optimizar el Diseño de Secuencias de ARN’, y ‘Avanzadas Técnicas de Optimización Multiobjetivo y Computación de Alto Rendimiento Aplicadas a Bioinformática’.
Tiene en su haber proyectos europeos de investigación como ‘Diseño e Implementación de un Sistema Inteligente de Bajo Costo para el Pre-Diagnóstico y Teleasistencia de Enfermedades Infecciosas en Personas Mayores’.
Lo hacen desde 11 universidades: University of Colorado Boulder (Estados Unidos), Universidade da Coruña, Universidad de Sevilla, Universidad Rey Juan Carlos (Madrid), Universitat de València, Universitat Politècnica de València, Universidad de Málaga, Universidad de Granada, Universidad de Extremadura, Universidad Pablo de Olavide (Sevilla) y Universidad de Burgos. Desde todas ellas, encabezan o codirigen iniciativas de I+D+i seleccionadas para ser apoyadas desde convocatorias nacionales y europeas, en ámbitos tan importantes y diversos como la ingeniería biomédica, la gestión medioambiental, la ciberseguridad, la conducción autónoma o la logística sanitaria.
Entre las actividades del Grupo CÁTEDRA, Consejo Asesor Tecnológico, destaca la celebración de congresos semestrales de carácter interno en Sevilla, sede central de OGA, con ponencias y grupos de trabajo privados sobre proyectos innovadores, nuevas metodologías y técnicas, y análisis de tendencias a partir de estudios recientes.
