Biografía:
Jaime Boal obtuvo los títulos de Ingeniero Industrial (especialidad Electrónica), Máster en Investigación en Modelado de Sistemas de Ingeniería y Doctor por la Universidad Pontificia Comillas en 2010, 2012 y 2014, respectivamente. Al acabar el doctorado se incorporó como profesor al Departamento de Electrónica, Automática y Comunicaciones de Comillas ICAI, donde actualmente imparte asignaturas de sistemas electrónicos y robots móviles autónomos. Desde junio de 2019 es también el Coordinador del Máster en Industria Inteligente.
Compatibiliza su labor docente con la realización de proyectos de investigación en el Instituto de Investigación Tecnológica (IIT), fundamentalmente en temas relacionados con robótica, aplicaciones de la inteligencia artificial y eficiencia energética. Como resultado de su trabajo en eficiencia energética en el IIT, en mayo de 2018 cofundó una spin-off denominada Stemy Energy, en la que ejerció de director de tecnología (CTO) hasta junio de 2024.
Áreas de interés:
Robots móviles autónomos · Visión por ordenador · Aprendizaje por refuerzo · Internet de las cosas (IoT) · Industria 4.0 · Eficiencia energética y flexibilidad
Experiencia:
A lo largo de su trayectoria profesional se ha centrado en la integración estrecha de hardware y software. Ha diseñado y desarrollado tarjetas de control electrónico y software de tiempo real para sistemas empotrados, conectado estos dispositivos con servidores en la nube usando protocolos IoT con cifrado extremo a extremo y autenticación mutua, e implementado aplicaciones capaces de gestionar múltiples conexiones concurrentes con baja latencia. Asimismo, ha trabajado en el diseño de plataformas basadas en microservicios interconectados mediante APIs REST.
Habilidades:
- Idiomas: Español (nativo), Inglés (C2), Francés (B1)
- Lenguajes de programación: Python, C, C++, SQL, MATLAB, LaTeX
- Sistemas operativos: Windows, macOS, Linux, FreeRTOS
- Computación en la nube: Google Cloud
- Librerías y frameworks: TensorFlow, OpenCV, ROS, ORY
- Herramientas de desarrollo de software: Git, Docker
- Software: CoppeliaSim, TIA Portal
- Hardware: Raspberry Pi, Google Coral, dsPIC, Arduino, Particle, ESP32, cámaras Intel RealSense
Intereses de investigación actuales:
Visión por ordenador y aprendizaje por refuerzo aplicados a robots industriales y móviles, Generación de redes neuronales de grafos (GNN), Inteligencia artificial explicable (XAI), Plataformas IoT de eficiencia energética
Güitta-López, L., Boal, J., López López, A.J., Learning more with the same effort: how randomization improves the robustness of a robotic deep reinforcement learning agent. Applied Intelligence. Vol. 53, nº. 12, pp. 14903 - 14917, Junio 2023. [Online: Noviembre 2022] 
JCR: 3,400 Q2 (2023); - SJR: 1,193 Q2 (2023);
JCR: 4,474 Q1 (2020); 4,400 Q1 (2023) - SJR: 0,798 Q1 (2020); 1,520 Q1 (2023)
JCR: 2,219 Q2 (2019); 3,500 Q1 (2023) - SJR: 0,609 Q1 (2019); 0,970 Q1 (2023)
JCR: 1,554 Q4 (2016); 1,900 Q3 (2023) - SJR: Q2 (2016); 0,579 Q2 (2023)
JCR: 0,824 Q4 (2015); 1,900 Q3 (2023) - SJR: 0,579 Q2 (2023)
JCR: 0,688 Q4 (2014); 1,900 Q3 (2023) - SJR: Q2 (2014); 0,579 Q2 (2023)
JCR: 4,159 Q1 (2013); 9,000 Q1 (2023) - SJR: Q1 (2013); 2,110 Q1 (2023) 
