Coordinadores académicos

Ângela Brochado

Ângela F. Brochado es estudiante de doctorado en Ingeniería y Gestión Industrial de la Universidad de Aveiro, ensenha Bioestadística y Álgebra Lineal en el Departamento de Matemática de la misma universidad. Sus intereses de investigación incluyen soluciones integradas baseadas en datos para la mejora continua y Kaizen, en el ámbito de la Industria 4.0. Algunos de sus primeros trabajos incluyen el factor humano y su relación con la identificación de cuellos de botella.

Bartomeu Coll

Bartomeu Coll es actualmente catedrático de Matemática Aplicada en la Universitat de Les Illes Balears (España) y es miembro del Instituto de Computación Aplicada y Código Comunitario (IAC3).

En el campo del procesamiento de imágenes, su actividad investigadora se ha centrado en el procesamiento y análisis de imágenes, más concretamente en problemas de eliminación de ruido, empañamiento y estéreo. Junto con el grupo de imágenes TAMI de la UIB, ha liderado una cooperación de larga data con CNES (la Agencia Espacial Francesa) y un contrato de transferencia de tecnología permanente con la empresa DxO, uno de los líderes mundiales en procesamiento de imágenes.

Tiene más de 60 publicaciones en revistas internacionales en el campo y es co-inventor de 4 patentes.

Diogo Lobo

Diogo Lobo es candidato a doctorado en el Centro de Matemáticas de la Universidad de Coimbra, Portugal. Supervisado por Sílvia Barbeiro, está realizando su investigación sobre los vínculos entre las redes neuronales convolucionales y los esquemas de diferencias finitas para ecuaciones diferenciales parciales, con especial atención a las técnicas de procesamiento de imágenes basadas en la difusión cruzada no lineal.

Emilio Carrizosa

Emilio Carrizosa es catedrático de Estadística e Investigación Operativa en la Universidad de Sevilla, España.

Su investigación reciente se centra en el desarrollo de modelos matemáticos y algoritmos de optimización numérica para abordar problemas de toma de decisiones en un marco basado en datos (aprendizaje automático).

Se desempeña como presidente de math-in, la red española de matemáticas e industria. En el pasado, ha sido presidente de SEIO, la Sociedad Española de Estadística e Investigación Operativa, director del IMUS, el Instituto de Matemáticas de la Universidad de Sevilla, y editor en jefe de TOP, la revista española de OR.

Eugénio Rocha

Eugénio Rocha es profesor asociado del Departamento de Matemática de la Universidad de Aveiro, (co-)coordinador de las líneas temáticas “Da Teoria aos Frameworks Computacionais”/CIDMA y “Geometrix”/CIDMA, y (vice)director del máster en Matemática e Aplicações y máster en Ciencias de Dados. Su investigación se extiende desde las matemáticas teóricas a las aplicadas, utilizando técnicas de ecuaciones diferenciales, análisis funcional, lógica formal, teoría de control no lineal y optimización no lineal, con aplicaciones en sistemas biológicos y epidemiología, ingeniería civil, química computacional y nanotecnología, econometría, y juegos serios educativos. Actualmente, su enfoque principal se dirige hacia la enseñanza y el desarrollo de aplicaciones para la Industria 4.0, centradas en modelos matemáticos, machine learning y big data. Coordina varios equipos en proyectos en esas áreas.

Joana Vieira

Joana Vieira es licenciada en Matemáticas Aplicadas a la Tecnología y la Empresa por el Instituto Superior de Ingeniería de Lisboa (ISEL). Actualmente, es estudiante de maestría en Matemáticas y Aplicaciones con especialización en Actuarial, Estadística e Investigación Operativa en la Escuela de Ciencia y Tecnología NOVA, Universidad NOVA de Lisboa.

Rafael Henriques

Rafael Henriques es actualmente estudiante de doctorado en el Centro de Matemáticas de la Universidad de Coimbra (CMUC) donde se desarrolla el trabajo de investigación dentro del grupo de Análisis Numérico y Optimización.

Sus intereses de investigación incluyen el modelado matemático con ecuaciones diferenciales parciales, desarrollo de métodos numéricos para su resolución y análisis de dichos métodos. Él también desarrolla investigaciones sobre aprendizaje automático y algoritmos de optimización numérica para resolver problemas donde la estimación de los parámetros/funciones del modelo es el tema central.

La mayor parte de su trabajo se basa en aplicaciones reales.

Regina Bispo

Regina Bispo es profesora asistente en el Departamento de Matemáticas de la Escuela de Ciencia y Tecnología NOVA y miembro investigador del Centro de Matemáticas y Aplicaciones NOVAMATH. RB es actualmente miembro electo de la junta directiva de la Sociedad Portuguesa de Estadística (2021-2023). A lo largo de los años ha colaborado regularmente como consultor de empresas y miembro integrado en proyectos de investigación nacionales e internacionales. Responsable de la planificación y coordinación de más de 20 cursos avanzados de Estadística. Ha colaborado como editora y árbitro en varias revistas internacionales arbitradas. Sus principales intereses de investigación incluyen la estadística aplicada, la bioestadística, la estadística multivariante y los modelos de aprendizaje automático.