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D. Juan Luis Gómez González

Categoría actual:
Investigador Predoctoral
Fecha de incorporación:
10/ene/2022
Puesto:
SM26. P-303
Teléfono:
+34 91 542-2800 ext. 2732
Correo electrónico:

Biografía:

Graduado en Física por la Universidad de Sevilla (US). Disfrutó de una beca concedida por el Instituto de Física Interdisciplinar y de Sistemas Complejos (IFISC) para cursar estudios de Máster en Física de los Sistemas Complejos por la Universidad de Islas Baleares (UIB). Ha tenido experiencia como personal técnico en varios centros de investigación astronómica (INTA, ESA, CAB, IAA) desarrollando modelos numéricos para el estudio de atmósferas planetarias. Posteriormente ha desempeñado labores de científico de datos en el CIEMAT estudiando la calidad del aire con datos procedentes del portal de datos abiertos de Madrid. También ha trabajado en el ámbito de la consultoría informática. Su experiencia científica y laboral le ha generado gran interés en la ciencia aplicada y de carácter interdisciplinar. Desde Enero de 2022 es contratado Investigador Predoctoral por el Instituto de Investigación Tecnológica (IIT) de Comillas en el marco del proyecto "Resiliencia frente Incendios Forestales; Modelado y Predicción".


Áreas de interés:

Modelos operativos de incendios forestales y aplicaciones. Optimización para el diseño de redes de sensores inalámbricos mediante simulaciones de incendios. Uso de bases de datos forestales y datos LiDAR para modelizar la distribución espacial de bosques y combustibles. Aplicación de metodologías de inferencia bayesiana para estimar reglas de propagación estocástica a partir de datos de incendios en Autómatas Celulares de propagación de incendios.


Habilidades:

Desarrollo de simulaciones numéricas utilizando Python y Fortran. Modelización estocástica e inferencia estadística. Autómatas celulares. Redes bayesianas, aprendizaje automático no supervisado: Clustering Aprendizaje automático supervisado: redes neuronales, bosques aleatorios, técnicas de regresión.


Intereses de investigación actuales:

- Inferencia de reglas de propagación estocásticas usando datos de incendios. - Exploración de propagación de incertidumbres en simulaciones de incendios a partir del modelado con incertidumbres en las variables de entrada en modelos operacionales de incendio. - Uso Algoritmos evolutivos para la optimización del diseño redes de sensores como sistemas de detección temprana frente a incendios.


Estancias

  • Sept - Dic 2023, Systems Reliability and Industrial Safety Laboratory, Institute of Nuclear and Radiological Sicneces and Technology, Energy and Safety (INRASTES). Agia Paraskevi (Grecia).
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Conferencias y Seminarios invitados

  • Conferencia "Probabilistic modelling of wildfires based on cellular automata and bayesian networks" 17th Workshop on Industrial Systems and Energy Technologies - JOSITE'2022. Instituto de Investigación Tecnológica. Universidad Pontificia Comillas. Madrid (España). Jun 2022.
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Divulgación y apariciones en medios

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