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Rafael Ballester-Ripoll

QUIÉN

Rafael Ballester-Ripoll

AREA

Ciencia de los Datos & Tecnología

Rafael Ballester-Ripoll ha ingresado recientemente en IE School of Human Sciences and Technology como profesor en el campo de la ciencia de datos. 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 las analíticas visuales 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 IEEE Transactions in Visualization and Computer Graphics, Computers & Graphics, y SIAM/ASA Journal on Uncertainty Quantification, entre otras. También participa con asiduidad en conferencias académicas que incluyen IEEE VIS, EuroVis, encuentros SIAM y varios simposios más acerca de métodos tensores.

Últimas publicaciones

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

• Pajarola, R., Suter, S.K., Ballester-Ripoll, R., Yang, H. (2020). “Tensor Approximation for Multidimensional and Multivariate Data”. In Özarslan, E., Schultz, Th., Zhang, E., Fuster, A. (Eds.). Anisotropy across Fields and Scales. Springer

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

• Halter, G., Ballester-Ripoll, R., Flückiger, B., Pajarola, R. (2019). “VIAN: A Visual Annotation Tool for Film Analysis”. Computer Graphics Forum, Vol. 38 (3): 119-129

Ballester-Ripoll, R., Pajarola, R. (2019). “Tensor Decompositions for Integral Histogram Compression and Look-up”. IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics, Vol. 25 (2): 1435-1446

Ballester-Ripoll, R., Steiner, D., Pajarola, R. (2018). “Multiresolution Volume Filtering in the Tensor Compressed Domain”. IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics, Vol. 24 (10): 2714-2727

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