Miembros del grupo

  • IGNACIO DIAZ BLANCO

    Categoría:
    TITULAR DE UNIVERSIDAD
    Departamento:
    INGENIERIA ELECTRICA, ELECTRONICA DE COMPUTADORES Y SISTEMAS
    Área:
    INGENIERIA DE SISTEMAS Y AUTOMATICA
    Despacho:
    2.2.09 (despacho), 2.2.16 (laboratorio)
    Correo:
    Teléfono:
    985182663

    Currículum breve:

    (fecha de actualización: mayo de 2018)
     
    Obtengo el título de Ingeniero Industrial en abril de 1995 y el grado de doctor Ingeniero Industrial en septiembre de 2000, ambos por la Universidad de Oviedo. En 2001 cursé una estancia de investigación de 6 meses y medio en la Helsinki University of Technology (ahora Universidad Aalto) en Espoo, Finlandia, donde investigué sobre aplicaciones industriales del Self Organizing Map (SOM). Desde enero de 2004 soy profesor titular de universidad en el Área de Ingeniería de Sistemas y Automática. Actualmente investigo en la aplicación de técnicas de analítica visual y análisis inteligente de datos para la eficiencia energética y la mejora de los procesos industriales. A lo largo de mi trayectoria he dirigido 6 tesis doctorales, he sido IP en un proyecto europeo (CECA/RFCS) y en 4 proyectos del Plan Nacional de I+D+i (tres de ellos coordinados, de los cuales fui oordinador en dos). En el periodo comprendido entre 2012 y 2017 fui autor o coautor de 8 artículos en revistas indexadas JCR (6 de ellos Q1) y más de 15 trabajos en conferencias o capítulos de libro.
     
    Actualmente soy profesor titular de universidad en el Area de Ingeniería de Sistemas y Automática de la Universidad de Oviedo. Imparto docencia en diversas asignaturas de grado relacionadas con la ingeniería de control (Sistemas de Control, Supervisión y Control de Procesos) y en asignaturas de máster relacionadas con la ciencia de datos aplicada a procesos industriales (Visualización de Datos y Técnicas Inteligentes de Inspección Industrial) siendo toda mi docencia en la Escuela Politécnica de Ingeniería de Gijón
     
    En el ámbito de la investigación, dentro del grupo MIDAS dirijo el equipo de Supervisión y Diagnóstico de Procesos Industriales (GSDPI, http://isa.uniovi.es/GSDPI), en el que investigamos en técnicas de análisis y visualización de datos para la monitorización, diagnóstico y mejora de procesos y sistemas. 

    Áreas de interés:

    • Algunas de mis líneas de investigación e interés son las siguientes:
      • Visualización de datos
      • Analítica de datos de procesos industriales
      • Reducción de la dimensionalidad
      • Monitorización de la condición de procesos
      • Detección, diagnóstico e identificación de fallos
      • Sensores virtuales, estimación y predicción
      • Redes neuronales y aprendizaje profundo (deep learning)