Currículum Vitae

Nombre y Apellidos: Oscar Garibo Orts

Asignaturas:  

• Ciencia de Datos e Inteligencia Artificial (Diploma Experto en Programación en Python)
• Procesamiento de Datos Masivos (Master en Big Data y Ciencia de Datos)

Titulación, institución y año de finalización:  

• Ingeniero Informático. Universitat Politècnica de València, España, 2015.
• Doctor en Matemáticas. Universitat Politècnica de València, España, 2023.

Experiencia Profesional:  

• Profesor, Universidad Internacional de València, 2022-actualmente.
• Investigador, Universitat Politècnica de València, 2018-actualmente.

Líneas de Investigación: 

• machine learning
• inteligencia artificial
• series temporales

Publicaciones relevantes:  

Autores: J. Alberto Conejero; Òscar Garibo-i-Orts; Carlos Lizama. 
Título del trabajo: Recovering discrete delayed fractional equations from trajectories.
Año de publicación: 2023.
Revista: Mathematical Methods in the Applied Sciences.
Cuartil: Q1.
DOI: https://doi.org/10.1002/mma.9228

Autores: Pedro Solares; Òscar Garibo-i-Orts; J. Alberto Conejero; Fernando Manzano. 
Título del trabajo: Adaptation of the COVASIM model to incorporate non-pharmaceutical interventions: application to the Dominican Republic during the second wave of the COVID-19.
Año de publicación: 2023.
Revista: Applied Mathematics and Nonlinear Sciences.
Cuartil: Q1.
DOI: https://doi.org/10.2478/amns.2023.1.00413

Autores: J. Alberto Conejero; Òscar Garibo-i-Orts; Carlos Lizama. 
Título del trabajo: Inferring the fractional nature of Wu Baleanu trajectories.
Año de publicación: 2023.
Revista: Nonlinear Dynamics.
Cuartil: Q1.
DOI: https://doi.org/10.1007/s11071-023-08463-1

Autores: Nicolás Firbas; Òscar Garibo-i-Orts; Miguel Ángel García-March; J. Alberto Conejero. 
Título del trabajo: Characterization of anomalous diffusion through convolutional transformers.
Año de publicación: 2023.
Revista: Journal of Physics A, Mathematical and Theoretical.
Cuartil: Q1.
DOI: https://doi.org/10.1088/1751-8121/acafb3

Autores: Òscar Garibo-i-Orts; Nicolás Firbas; Laura Sebastiá; J. Alberto Conejero. 
Título del trabajo: Gramian Angular Fields for leveraging pre-trained computer vision models with anomalous diffusion trajectories.
Año de publicación: 2023.
Revista: Physical Reviews E.
Cuartil: Q1.
DOI: https://doi.org/10.1103/PhysRevE.107.034138

Autores: Lucas Góiriz; Raúl Ruiz; Òscar Garibo-i-Orts; J. Alberto Conejero; Guillermo Rodrigo. 
Título del trabajo: A variant-dependent molecular clock with anomalous diffusion models SARS-CoV-2 evolution in humans..
Año de publicación: 2023.
Revista: Proceedings of the National Academy of Sciences (PNAS).
Cuartil: Q1.
DOI: https://doi.org/10.1073/pnas.2303578120

Autores: Alejandro Sánchez-Roncero; Òscar Garibo-i-Orts; J. Alberto Conejero; Hamidreza Eivazi; Fermín Mallor; Emelie Rosenberg; Francesco Fuso-Nerini; Javier García-Martínez; Ricardo Vinuesa; Sergio Hoyas. 
Título del trabajo: The Sustainable Development Goals and Aerospace Engineering: a critical note through Artificial Intelligence.
Año de publicación: 2023.
Revista: Results in Engineering.
Cuartil: Q1.
DOI: https://doi.org/10.1016/j.rineng.2023.100940

Autores: Òscar Garibo-i-Orts; Alba Baeza-Boscá; Miguel Ángel García-March; J. Alberto Conejero.
Título del trabajo: Efficient recurrent neural network methods for anomalously diffusing single particle short and noisy trajectories.
Año de publicación: 2021.
Revista: Journal of Physics A, Mathematical and Theoretical.
Cuartil: Q1.
DOI: https://doi.org/10.1088/1751-8121/ac3707

Autores: Gorka Muñoz-Gil; Giovanni Volpe; Miguel Ángel García-March; Erez Aghion; Aykut Argun; Chang Beom Hong; Tom Bland; Stefano Bo; J. Alberto Conejero; Nicolás Firbas; Òscar Garibo-i-Orts; Alessia Gentili; Zihan Huang; Jae-Hyung Jeon; Hélène Kabbech; Yeongjin Kim; Patrycja Kowalek; Diego Krapf; Hanna Loch-Olszewska; Michael E. Lomholt; Jean-Baptiste Masson; Philipp G. Meyer; Seongyu Park; Borja Requena; Ihor Smal; Taegeun Song; Janusz Szwabiński; Samudrajit Thapa; Hippolyte Verdier; Giorgio Volpe; Artur Widera; Maciej Lewenstein; Ralf Metzler; Carlo Manzo. 
Título del trabajo: Objective comparison of methods to decode anomalous diffusion.
Año de publicación: 2021.
Revista: Nature Communications.
Cuartil: Q1.
DOI: https://doi.org/10.1038/s41467-021-26320-w

Autores: David Fuente; Òscar Garibo-i-Orts; J. Alberto Conejero; Javier Urchueguía. 
Título del trabajo: Rational Design of a Genetic Finite State Machine: combining Biology, Engineering, and Mathematics for Bio-Computer Research.
Año de publicación: 2020.
Revista: Mathematics.
Cuartil: Q1.
DOI: https://doi.org/10.3390/math8081362

Otros méritos: 

Premios y reconocimientos

• Best Applied Data Science Paper Award
• Expedida por The European Conference on Machine Learning and Principles and Practice of Knowledge Discovery in Databases · sept. 2021Expedida por The European Conference on Machine Learning and Principles and Practice of Knowledge Discovery in Databases · sept. 2021
• Logotipo de la empresa
• Asociada con VALENCIA IA4COVID

Proyectos competitivos

Nombre del proyecto: ANDHI - ANomalous Diffusion of Harmful Information. 
Investigador principal: J. Alberto Conejero (IUMPA-UPV). 
Grado de participación: Investigador.
Entidad financiadora: Agencia Estatal de Investigación (España). 
Período: 2023 - actualmente.

Nombre del proyecto: VALÈNCIA IA4COVID- Plataforma d’ajuda en la presa de decisions per a minimitzar l’impacte econòmic i social de la pandèmia de la Covid-19. 
Investigador principal: J. Alberto Conejero (IUMPA-UPV). 
Grado de participación: Investigador.
Entidad financiadora: Generalitat Valenciana. 
Período: 2022 – 2023.

Nombre del proyecto: Reconocimiento de Actividades y Planificacion Automatica para el Diseño de Asistentes Inteligentes. 
Investigador principal: Laura Sebastiá y Eva Onaindía (VRAIN-UPV). 
Grado de participación: Investigador.
Entidad financiadora: Agencia Estatal de Investigación (España). 
Período: 2021 – 2022.

Nombre del proyecto: Prediction and Visual Intelligence for Security Information. 
Investigador principal: Manuel Esteve (Comunicaciones-UPV). 
Grado de participación: Investigador.
Entidad financiadora: Comisión de las Comunidades Europeas. 
Período: 2020 – 2021.

Nombre del proyecto: Scalable Multidimensional Situation Awareness Solution For Protecting European Ports. 
Investigador principal: Manuel Esteve (Comunicaciones-UPV). 
Grado de participación: Investigador.
Entidad financiadora: Comisión de las Comunidades Europeas. 
Período: 2020 – 2020.

Estancias de investigación

Institute of Mathematics Simion Stoilow of the Romanian Academy, Rumanía (2011) 3 meses.
Priority Research Centre For Computer-Assisted Research Mathematics And Its Applications, University of Newcastle, Australia (2012) 3 meses.
Edifici d'Investigació Jeroni Muñoz, Universitat de València, España (2013) 3 meses

Descarga el CV ampliado: