Profesor Titular del Departamento de Ingeniería Eléctrica de la Universidad de Chile, Santiago, Chile

Educación

Dr. en Ingeniería (Ingeniería de la Información), Universidad de Tokio, 1995.

Magister en Ingeniería (Ingeniería de la Información), Universidad de Tokio, 1992.

P.E en Ingeniería Eléctrica (Ingeniero Civil Electricista), Universidad de Chile, 1981

Licenciado en Ingeniería Eléctrica, Universidad de Chile, 1978.

Sociedades Científicas

IEEE Fellow (2017), miembro IEEE desde 1998

Miembro de la INNS desde 1990

Vice-presidente de Membresías IEEE CIS (2011-2014)

Presidente electo del IEEE CIS (2015)

Presidente del IEEE Computational Intelligence Society (2016-2017)

Past president del IEEE CIS (2018)

Experiencia Laboral

Académico del Departamento de Ingeniería Eléctrica, Universidad de Chile desde 1981.

Director del Departamento de Ingeniería Eléctrica (2006-2010)

Profesor Titular, Tiempo Completo (2012-).

Editor Asociado de la revista IEEE Transactions on Neural Networks (2007-2012).

General co-chair IEEE World Congress on Computational Intelligence, Rio de Janeiro, Brazil, Julio 2018

Conference chair, International Joint Conference on Neural Networks,  IJCNN-2016, Vancouver, Canada, Junio 2016

Becas y Premios

Beca del Gobierno Japonés (Mombusho) de doctorado.

Beca del Gobierno Francés CIES, “stagiare” en el Ecole Normale Superieure de Lyon, Francia (Septiembre 1996).

Premio al mejor poster en la International Joint Conference on Neural Networks, en Beijing, China, Noviembre 1992.

Premio al mejor docente de pregrado, Universidad de Chile, 2005 y 2016.

Visitas Colaborativas

Profesor visitante en CCR, Universidad de Tokio, Japón. Enero a  Abril 2004.

Investigador invitado al Communication Science Labs, Nippon Telegraph and Telephone (NTT), Kioto, Japón. Abril a Julio 1995.

Investigador invitado al LIP, Ecole Normale Superieure de Lyon, Francia. Septiembre 1996, Octubre 1997 y Septiembre 1998.

Profesor Visitante, Universidad Pantheon-Sorbonne, Paris, Francia, Julio 2017.

Sus intereses de investigación incluyen big data, deep learning, redes neuronales, mapas auto-organizativos, visualización de datos, selección de características, teoría de información para el aprendizaje, análisis de series de tiempo, y procesamiento avanzado de señales e imágenes. Uno de sus principales tópicos de investigación es la aplicación de técnicas de machine learning a la astronomía.