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Rafael Ballester-Ripoll

Rafael Ballester-Ripoll ingresó el 2019 en la IE University como profesor en el campo de la ciencia de datos y aprendizaje automático. Hasta ese momento, había sido asociado postdoctoral en el Swiss Federal Institute of Technology de Zurich (ETH) y en la Universidad de Zúrich (UZH). Cuenta con un doctorado en ciencias de la computación otorgado por la UZH en 2017, así como un grado y un máster en matemáticas y ciencias computacionales concedido por la Universidad Politécnica Cataluña-UPC en 2012.

Sus áreas de investigación orbitan entorno al análisis de datos, la inteligencia artificial explicable (XAI), y el análisis de sensibilidad usando herramientas de modelaje como las descomposiciones de rango inferior, las redes tensoriales y las redes neuronales. Sus contribuciones a la visualización científica a gran escala, a la compresión de datos y a la cuantificación de la incertidumbre mediante las herramientas mencionadas han sido publicadas en revistas especializadas tales como Journal of Machine Learning Research, Journal of Reliability Engineering and System Safety, IEEE Transactions in Visualization and Computer Graphics, y la SIAM/ASA Journal on Uncertainty Quantification, entre otras. También participa con asiduidad en conferencias académicas que incluyen IEEE VIS, EuroVis, encuentros de la Society for Industrial and Applied Mathematics y varios simposios más acerca de métodos de tensores.

EXPERIENCIA ACADÉMICA

• Assistant Professor en la IE University, 2019 – Actualidad

• Postdoc en el grupo CSE-LAB, ETH Zúrich, 2019 – 2019

• Postdoc en el grupo VMML, Universidad de Zúrich, 2017 – 2019

• Estudiante doctoral en el grupo VMML, Universidad de Zúrich, 2012 – 2017

FORMACIÓN ACADÉMICA

• PhD en Informática (Universidad de Zúrich), Zúrich, Suiza, 2017

• Licenciatura en Informática (Universidad Politécnica de Cataluña-UPC), Barcelona, España, 2012

• Licenciatura en Matemáticas (Universidad Politécnica de Cataluña-UPC), Barcelona, España, 2012

PUBLICACIONES SELECTAS

• M. Usvyatsov, R. Ballester-Ripoll, K. Schindler (2022). “tntorch: Tensor Network Learning with PyTorch”, Journal of Machine Learning Research, Vol. 23 (208): 1-6.

R. Ballester-Ripoll, M. Leonelli (2022). “Computing Sobol Indices in Probabilistic Graphical Models”, Reliability Engineering and System Safety, Vol. 225: 108573.

R. Ballester-Ripoll (2021). “Tensor Approximation of Cooperative Games and Their Semivalues”, International Journal of Approximate Reasoning, Vol. 142: 94-108.

Ballester-Ripoll, R., Lindstrom, P., Pajarola, R. (2020). “TTHRESH: Tensor Compression for Multidimensional Visual Data”. IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics, Vol. 26 (9): 2891-2903

Ballester-Ripoll, R., Paredes, E.G., Pajarola, R. (2019). “Sobol Tensor Trains for Global Sensitivity Analysis”. Reliability Engineering & System Safety, Vol. 183: 311-322

Rafael Ballester-Ripoll
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Rafael
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Ballester-Ripoll
IE - REINVENTING HIGHER EDUCATION