José A. Iglesias-Guitián
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José A. Iglesias-Guitián es investigador en ciencias de la computación. Su especialización es la computación visual y la computación gráfica. Actualmente trabaja en el Centre de Visiò per Computador (CVC) y es investigador asociado de la Univ. Autònoma de Barcelona (UAB) colaborando también como docente. Su actividad investigadora actual se centra en la exploración de técnicas de rendering e iluminación avanzadas para la visualización científica, y más recientemente para su aplicación en simuladores virtuales. Anteriormente trabajó durante casi dos años para The Walt Disney Company y Disney Research. El próximo mes de septiembre se incorporará a la Universidade da Coruña.
José ha sido receptor de tres ayudas europeas Marie Curie, una actualmente en curso como investigador asociado en el CVC/UAB, otra como investigador experto en la Univ. de Zaragoza y en la primera ocasión durante su etapa como investigador en el Visual Computing Group del CRS4 (Italia), donde financiado por una ayuda Marie Curie obtuvo su doctorado en Ingeniería Electrónica y Computación por la Univ. di Cagliari (2011). José comenzó su andadura investigadora tras cursar los estudios de Ingeniería Informática en la Univ. da Coruña (UDC) (2006) y trabajar en el grupo VideaLAB de la Escuela de Ingeniería Civil de la misma universidad.
A lo largo de su carrera investigadora ha publicado 14 artículos en revistas, 9 de los cuales están publicados en el top#3 en la lista de revistas referenciadas en computación gráfica. Es co-inventor de 3 patentes en USA, y ha sido galardonado con un Disney Inventor Award (2016). Ha publicado alrededor de una decena de artículos en conferencias y ha sido orador invitado en varias ocasiones. Ha participado en varios proyectos europeos, nacionales e internacionales, así como proyectos con empresas, siendo co-investigador principal en varios de ellos. Posee la certificación de la ANECA como profesor asociado y es miembro de las asociaciones profesionales Eurographics, ACM y Marie Curie Alumni.
Sus trabajos han sido publicados en las más importantes conferencias y revistas de su campo (p.ej. ACM SIGGRAPH, IEEE SciVis, Eurographics). Es miembro del comité de programa y revisor para múltiples conferencias y revistas internacionales (p.ej. Eurographics, I3D, HPG, EGSR, IJCV). También es experto evaluador de la Agencia Estatal de Investigación. Recientemente ha sido co-organizador del ACM SIGGRAPH Workshop on Computer Graphics for Autonomous Driving Applications.
Proyecto
Su proyecto de investigación se centra en la exploración de técnicas de rendering e iluminación avanzadas para la visualización científica, así como su reciente adopción en simuladores virtuales y para la generación sintética de datos e imágenes más realistas.
La computación visual se revela como una alternativa extremadamente potente para la generación sintética de datos e imágenes que pueden incrementar las capacidades actuales de la inteligencia artificial, la visión por computador o sencillamente de las propias habilidades humanas a la hora de desarrollar tareas particularmente complicadas o tediosas (p.ej. comunicación y diagnósticos médicos, anotación automática de millones de imágenes, etc.).
La obtención de grandes cantidades de datos, necesarios para alimentar los actuales algoritmos de inteligencia artificial, puede suponer uno de los principales cuellos de botella a la hora de avanzar en una solución basada en el aprendizaje máquina. Una dirección prometedora para abordar este problema pasa por generar las imágenes y los datos necesarios de forma digital, es decir, utilizando simulaciones virtuales generadas por un computador dentro de un mundo virtual que modela aquellos aspectos del mundo real a tener en cuenta para la solución de un problema dado. La mejora de las técnicas de computación gráfica ayudará a la producción de nuevas imágenes sintéticas más realistas, así como aumentar las bases de datos ya existentes.
Este proyecto pretende avanzar nuestro conocimiento sobre los procesos para la generación sintética de imágenes, así como estudiar el impacto en los futuros sistemas de visión y aprendizaje máquina. Como posibles campos de aplicación para esta investigación se utilizarán ejemplos de imagen médica o simuladores virtuales de tráfico.