Luciano Dyballa

Luciano Dyballa es Assistant Professor del Área de Ciencia y Tecnología en IE University desde 2024. Se doctoró en Ciencias de la Computación en la Universidad de Yale, donde se especializó en aprendizaje automático, visión por computadora y neurociencia computacional bajo la supervisión de Steven Zucker. Posteriormente obtuvo la Swartz Postdoctoral Fellowship, que le permitió seguir investigando sobre la inferencia de variedad (“manifold inference”) aplicada a redes neuronales en colaboración con prestigiosos grupos de la Universidad de California en San Francisco (Stryker Lab), la Universidad de California en Los Ángeles (Field Lab), y la Universidad de Massachusetts (Yemini Lab). Antes de iniciar sus estudios de doctorado, obtuvo un Grado en Ingeniería Química y un Máster en Ciencias de la Computación en la Universidad Federal de Río de Janeiro, en Brasil. También trabajó como ingeniero, realizando optimización de procesos y desarrollando software para minería de datos y procesamiento del lenguaje natural.

Las investigaciones del doctor Dyballa se centran en los mecanismos y principios en los que se apoyan las inteligencias real y artificial, y en cerrar la brecha entre las redes neuronales biológicas y las profundas. Ha publicado artículos en revistas académicas como Proceedings of the National Academy of Sciences y Neural Computation, y ha presentado su trabajo en encuentros y conferencias sobre neurociencia computacional (Computational and Systems Neuroscience, Society for Neuroscience y From Neuroscience to Artificially Intelligent Systems), visión artificial (Vision Sciences Society, Computational and Mathematical Models in Vision) e inteligencia artificial (International Conference on Learning Representations).

Experiencia académica

Assistant Professor, Área de Ciencia y Tecnología, IE University, España, 2024–actualidad
Investigador posdoctoral, Universidad de Yale, EE. UU., 2021–2024
Profesor, Universidad de Yale, EE. UU., 2016–2020

Formación académica

Doctorado en Ciencias de la Computación, Universidad de Yale, EE. UU., 2021
Máster en Ciencias de la Computación, Universidad de Yale, EE. UU., 2018
Máster en Ciencias de la Computación, Universidad Federal de Río de Janeiro, Brasil, 2015
Grado en Ingeniería Química, Universidad Federal de Río de Janeiro, Brasil, 2008