Afiliación: Instituto de Física Corpuscular (IFIC), CSIC-Universitat de València

Campos o áreas de investigación Fenomenología de la materia oscura, Aprendizaje automático para la física de alta energía (astro), Investigación pura del aprendizaje automático, Computación cuántica

Licenciado en Física Nuclear por el Instituto Superior de Tecnologías y Ciencias Aplicadas (InSTEC), Habana, Cuba. He hecho mi doctorado en la Universidad Autónoma de Madrid. Mi tesis se centró mayormente sobre Fenomenología de Materia Oscura (MO), así como el desarrollo de modelos de Física más allá del Modelo Estándar, cuyos candidados a MO se crearon fuera del equilibrio térmico. Después de acabar mi doctorado, en 2013 me fui por un primer postdoc en la Université Libre de Bruxelles, Bélgica, y posteriormente realicé un segundo postdoc en el CNRS, Annecy, Francia. Durante ese período desarrollé, entre otras cosas, las posibilidades fenomenológicas de candidatos a MO no térmica, y fui co-autor del primer código público para calcular la abundancia rélica de MO no térmica en modelos genéricos (cf. "Micromegas v.5"). En 2018 regresé a la UAM como postdoc del programa de excelencia "Atracción de Talento" de la Comunidad de Madrid, antes de comenzar en el IFIC, Valencia, en 2021, con el programa CIDEGENT. Desde hace 4 años mi investigación se ha ido centrado cada vez más en los datos, mediante la aplicación y el desarrollo de nuevos algoritmos de Machine Learning para: mejorar las búsquedas de MO en "Detección Indirecta", búsquedas de "nueva física" en el LHC, reconstrucción de eventos de neutrinos en la colaboración de Super-Kamiokande, reconstrucción de eventos de rayos gamma en la colaboración del Cherenkov Telescope Array (CTA), así como investigación pura en Machine Learning, entre otros. Finalmente, desde hace un año me he estado interesando en el campo de la computación cuántica, y el desarrollo de la nueva línea de investigación llamada "quantum machine learning".