David Gómez-Ullate

David Gómez-Ullate es Catedrático de Matemática Aplicada y Director del Área de Matemáticas en la School of Science & Technology. Antes de asumir este puesto, ha ocupado puestos de investigación a tiempo complete en McGill University, Centre de Recherches Mathématiques (Montréal), y el Instituto de Ciencias Matemáticas (ICMAT), además de ser Profesor Titular en la Universidad Complutense de Madrid.

Sus intereses de investigación abarcan un amplio rango que va desde la física matemática y la teoría de la aproximación hasta el aprendizaje automático aplicado y la ciencia de datos. Su principal contribución en matemáticas es la teoría de polinomios excepcionales, que le ha proporcionado reconocimiento internacional expresado a través de ponencias plenarias en las principales conferencias de su campo y seminarios por invitación en Cambridge, Edimburgo, Estocolmo, Copenhague y Roma, entre otros. Es autor de más de 60 artículos de investigación en revistas especializadas como Advances in Mathematics, Studies in Applied Mathematics, Foundations of Computational Mathematics, Journal of Mathematical Analysis and Applications, Communications in Mathematical Physics, Journal of Physics A, Physica D, etc, algunos de los cuales han sido altamente citados y han recibido premios internacionales.

Durante los últimos 10 años se ha especializado en transferencia de conocimiento de las matemáticas al sector industrial. Es actualmente presidente de la Comisión de Transferencia en la Real Sociedad Matemática Española, y miembro de su Junta de Gobierno. En 2016 recibió una Beca Leonardo de la Fundación BBVA por su proyecto en detección de fraude en transacciones electrónicas. Desde entonces ha dirigido 8 contratos de transferencia con la industria en el sector financiero, biomédico, pesquero, legal y aeronáutico. En la actualidad es coordinador de Smart Shipping: un proyecto de optimización de rutas de transporte por mar basado en datos y predicciones oceanográficas, que busca tener un alto impacto en la descarbonización del sector marítimo.

Junto a algunos estudiantes de doctorado e investigadores postdoctorales, fundó en 2019 la empresa Komorebi AI, en la que trabaja como asesor científico.

EXPERIENCIA PROFESIONAL

• Socio fundador y asesor científico, Komorebi AI, Madrid , España, 2019 – Presente

EXPERIENCIA ACADÉMICA

• Real Sociedad Matemática Española

– Miembro de la Junta de Gobierno, 2020 – Presente

– Presidente de la Comisión de Transferencia, 2021 – Presente

• Investigador Distinguido y Director del UCA Datalab, Universidad de Cádiz, 2018 – 2022

• Investigador y miembro del Comité ejecutivo Severo Ochoa, ICMAT, 2013 – 2018

• Profesor titular de Matemática Aplicada, Universidad Complutense, 2009 – 2018

• Investigador Ramón y Cajal

– Universidad Complutense, 2007 – 2009

– Universidad Politecnica de Catalunya, 2004 – 2006

• Investigador postdoctoral Marie Curie TMR, Università di Bologna, 2003 – 2004

• Investigador postdoctoral CRM-ISM, McGill University y Centre de Recherches Mathématiques (Montréal), 2002 – 2003

FORMACIÓN ACADÉMICA

• Doctorado en Física, Universidad Complutense de Madrid, España, 2001

• Licenciatura en Física, Universidad Complutense de Madrid, España, 1996

PUBLICACIONES SELECTAS

• Gómez-Ullate, D., Grandati, Y.,  Milson, R. (2021). “Complete classification of rational solutions of A2n-Painlevé systems”. Advances in Mathematics, Vol. 385: 107770

• García‐Ferrero, M. Á., Gómez‐Ullate, D., Milson, R., Munday, J. (2022). “Exceptional Gegenbauer polynomials via isospectral deformation”. Studies in Applied Mathematics, Vol. 149(2): 324-363

• Precioso, D., Navarro-García, M., Gavira-O’Neill, K., Torres-Barrán, A., Gordo, D., Gallego, V., Gómez-Ullate, D. (2022). “TUN-AI: Tuna biomass estimation with Machine Learning models trained on oceanography and echosounder FAD data”. Fisheries Research, Vol. 250: 106263

• García-Ferrero, M., Gómez-Ullate, D., Milson, R. (2019). “A Bochner type characterization theorem for exceptional orthogonal polynomials”. Journal of Mathematical Analysis and Applications, Vol. 472(1): 584-626