Ficha personal - David Gutiérrez Avilés


David Gutiérrez Avilés
Email: Solicitar correo
Página personal: https://datalab.upo.es/profile/gutierrez/
Perfil en ORCID: 0000-0002-6292-9873
Perfil en WOS: ABG-1807-2020
Perfil en Scopus: 54389076600

Grupo de Investigación: TIC-254 Data Science & Big Data Lab
Departamento/Unidad: Lenguajes y Sistemas Informáticos
Situación profesional: Profesor Permanente Laboral - Mod. PCD

Participa en los siguientes proyectos/ayudas en la US:

  • Proyecto de investigación:
    • Operación de Redes de Distribución basada en el Análisis de Datos para la Activación de Servicios de Flexibilidad (PID2021-124571OB-I00 - Equipo de Investigación (Alta/Baja))
    • Soluciones digitales para mantenimiento predictivo de plantas eólicas (TED2021-131311B-C21 - Equipo Trabajo (Solicitud))
    • Innovación en la Red de distribución de Nuevo Aislado. RedNA (IPT-2011-1751-920000 - Contratado)
    • Modelos Avanzados para el Análisis Inteligente de Información. Aplicación a Datos Biomédicos y Medioambientales. (P11-TIC-7528 - Investigador)

  • Contrato con empresas (Arts. 68/83 LOU):
    • Automatización de Procesos Industriales Mediante Técnicas de Visión Artificial (P016-24/E22 - Investigador)
    • Evaluación y Análisis Crítico de Datos Procedentes de Invernaderos en el Proyecto I-GROW. (P021-22/E22 - Colaborador)
    • Análisis de series temporales de demanda de consumidores domésticos (P019-22/E22 - Colaborador)
    • Plataforma wearable para el diagnóstico temprano de trastornos emocionales y agudizaciones en pacientes con enfermedades crónicas mediante el uso de Inteligencia Artificial (SENSING-AI ) (P001-21/E22 - Investigador)
    • IA + IoT para la construcción de Servicios de Hogar Inteligente II (P011-21/E22 - Investigador)
    • Desarrollo de flujos de trabajo en entornos de colaboración (0122/0083 - Becario)

  • Actividades de Transferencia de Conocimiento:
    • Modelos de Deep Learning para sistemas de energía renovable: predicción de generación y mantenimiento preventivo y predictivo (PYC20 RE 078 US - Equipo Trabajo (Alta/Baja))

Cobertura de la base de datos de proyectos, véase aqui


Publicaciones:

Capítulos en Libros
Gutiérrez Avilés, David, Rubio Escudero, Cristina:
TRIQ: A Comprehensive Evaluation Measure for Triclustering Algorithms. Vol. 9648. Pag. 673-684. En: Hybrid Artificial Intelligent Systems LNAI 9648. Springer. 2016. ISBN 978-3-319-32033-5

Gutiérrez Avilés, David, Rubio Escudero, Cristina, Riquelme Santos, José Cristóbal:
Unravelling the Yeast Cell Cycle Using the TriGen Algorithm. Vol. 7023. Pag. 155-163. En: Advances in Artificial Intelligence Lecture Notes in Computer Science. Springer. 2011. ISBN 978-3-642-25274-7

Publicaciones en Revistas
Fernández, Antonio M., Gutiérrez Avilés, David, Troncoso Lora, Alicia, Martínez Álvarez, Francisco:
A new Apache Spark-based framework for big data streaming forecasting in IoT networks. En: Journal of Supercomputing. 2023. Vol. 79. Pag. 11078-11100. https://doi.org/10.1007/s11227-023-05100-x

Melgar García, Laura, Gutiérrez Avilés, David, Rubio Escudero, Cristina, Troncoso Lora, Alicia:
A novel distributed forecasting method based on information fusion and incremental learning for streaming time series. En: Information Fusion. 2023. Vol. 95. Pag. 163-173. https://doi.org/10.1016/j.inffus.2023.02.023

Torres, José Francisco, Gutiérrez Avilés, David, Martínez Álvarez, Francisco, Bui, Dieu Tien:
Deformation forecasting of a hydropower dam by hybridizing a Long Short-Term Memory deep learning network with the Coronavirus Optimization Algorithm. En: Computer-Aided Civil and Infrastructure Engineering. 2022. Vol. 37. Núm. 11. Pag. 1368-1386. https://doi.org/10.1111/mice.12810

Lara, Pedro, Manuel Carranza García, Gutiérrez Avilés, David, Riquelme Santos, José Cristóbal:
Data streams classification using deep learning under different speeds and drifts. En: Interest Group in Pure and Applied Logics. Logic Journal. 2022. https://doi.org/10.1093/jigpal/jzac033

Melgar García, Laura, Gutiérrez Avilés, David, Rubio Escudero, Cristina, Troncoso Lora, Alicia:
Discovering three-dimensional patterns in real-time from data streams: An online triclustering approach. En: Information Sciences. 2021. Vol. 558. Pag. 174-193. https://doi.org/10.1016/j.ins.2020.12.089

Amaro Mellado, José Lázaro, Melgar García, Laura, Rubio Escudero, Cristina, Gutiérrez Avilés, David:
Generating a seismogenic source zone model for the Pyrenees: A GIS-assisted triclustering approach. En: Computers & Geosciences. 2021. Vol. 150. 10.1016/j.cageo.2021.104736

Martínez Álvarez, Francisco, Asencio Cortes, Gualberto, Torres, José Francisco, Gutiérrez Avilés, David, Melgar García, Laura, et. al.:
Coronavirus Optimization Algorithm: A bioinspired metaheuristic based on the COVID-19 propagation model. En: Big Data. 2020. Vol. 8. Núm. 4. Pag. 308-322. https://doi.org/10.1089/big.2020.0051

Gutiérrez Avilés, David, Troncoso Lora, Alicia, Martínez Álvarez, Francisco:
Random Hyper-Parameter Search-Based Deep Neural Network for Power Consumption Forecasting. En: Lecture Notes in Computer Science. 2019. Vol. 11506. Pag. 259-269

Gutiérrez Avilés, David, Fabregas, José Antonio, Tejedor, Javier, Martínez Álvarez, Francisco, Troncoso Lora, Alicia, et. al.:
SmartFD: A Real Big Data Application for Electrical Fraud Detection. En: Lecture Notes in Computer Science. 2018. Vol. 10870. Pag. 120-130

Gutiérrez Avilés, David, Rubio Escudero, Cristina, Gil Cumbreras, Francisco Javier, Giráldez Rojo, Raúl:
TRIQ: a new method to evaluate triclusters. En: BioData Mining. 2018. Vol. 11. Núm. 15. https://doi.org/10.1186/s13040-018-0177-5

Gutiérrez Avilés Gutiérrez Avilés, David, Rubio Escudero, Cristina:
MSL: A Measure to Evaluate Three-dimensional Patterns in Gene Expression Data. En: Evolutionary Bioinformatics. 2015. Vol. 11. Pag. 121-135. 10.4137/Ebo.s25822

Martínez Álvarez, Francisco, Gutiérrez Avilés, David, Morales Esteban, Antonio, Reyes, Jorge, Amaro Mellado, José Lázaro, et. al.:
A novel method for seismogenic zoning based on triclustering. Application to the Iberian Peninsula. En: Entropy : An International and Interdisciplinary Journal of Entropy and Information Studies. 2015. Vol. 17. Pag. 5000-5021. doi:10.3390/e17075000

Gutiérrez Avilés, David, Rubio Escudero, Cristina:
Mining 3D Patterns from Gene Expression Temporal Data: A New Tricluster Evaluation Measure. En: The Scientific World Journal. 2014. Vol. 2014 (2014). Núm. 624371. http://dx.doi.org/10.1155/2014/624371

Gutiérrez Avilés, David, Rubio Escudero, Cristina, Martínez Álvarez, Francisco, Riquelme Santos, José Cristóbal:
TriGen: A genetic algorithm to mine triclusters in temporal gene expression data. En: Neurocomputing. 2014. Vol. 132. Pag. 42-53. http://dx.doi.org/10.1016/j.neucom.2013.03.061

Aportaciones a Congresos
Melgar García, Laura, Troncoso García, Ángela R., Gutiérrez Avilés, David, Torres Maldonado, José F., Troncoso Lora, Alicia:
Explainable Artificial Intelligence for Education: A Real Case of a University Subject Switched to Python. Comunicación en congreso. ICEUTE 14th International Conference on European Transnational Educational. Salamanca. 2023

Melgar García, Laura, Gutiérrez Avilés, David, Rubio Escudero, Cristina, Troncoso Lora, Alicia:
Nearest neighbors with incremental learning for real-time forecasting of electricity demand. Comunicación en congreso. IEEE International Conference on Data Mining Workshops. Orlando. 2022

Melgar García, Laura, Gutiérrez Avilés, David, Rubio Escudero, Cristina, Troncoso Lora, Alicia:
Nearest neighbours-based forecasting for electricity demand time series in streaming. Comunicación en congreso. XIX Conferencia de la Asociación Española para la Inteligencia Artificial (CAEPIA). Málaga. 2021

Luna, José María, Manuel Carranza García, Gutiérrez Avilés, David, Riquelme Santos, José Cristóbal:
Study Case of Household Electricity Consumption Patterns in London by Clustering Methodology. Ponencia en Congreso. 16th International Conference on Soft Computing Models in Industrial and Environmental Applications. Bilba. 2021

Melgar García, Laura, Gutiérrez Avilés, David, Rubio Escudero, Cristina, Troncoso Lora, Alicia:
High-content screening images streaming analysis using the STriGen methodology. Comunicación en congreso. ACM Symposium on Applied Computing. Brno. 2020

Fernández Gómez, Antonio Manuel, Gutiérrez Avilés, David, Troncoso Lora, Alicia, Martínez Álvarez, Francisco:
Real-Time Big Data Analytics in Smart Cities from LoRa-based IoT Networks. Comunicación en congreso. 14th International Conference on Soft Computing Models in Industrial and Environmental Applications. Sevilla. 2019

Torres, José Francisco, Gutiérrez Avilés, David, Troncoso Lora, Alicia, Martínez Álvarez, Francisco:
Random Hyper-Parameter Search-Based Deep Neural Network for Power Consumption Forecasting. Comunicación en congreso. 15th International Work-Conference on Artificial Neural Networks (IWANN 2019). Gran Canarias, Islas Canarias (Spain). 2019

Gutiérrez Avilés, David, Martínez Álvarez, Francisco, Troncoso Lora, Alicia, Arcos Vargas, Ángel, Riquelme Santos, José Cristóbal:
SmartFD: A Real Big Data Application for Electrical Fraud Detection. Comunicación en congreso. Hybrid Artificial Intelligent Systems. Oviedo. 2018

Gutiérrez Avilés, David, Rubio Escudero, Cristina:
LSL: A new measure to evaluate triclusters. Comunicación en congreso. Proceedings of the IEEE International Conference on Bioinformatics and Biomedicine (BIBM). 2014

Gutiérrez Avilés, David, Rubio Escudero, Cristina, Martínez Álvarez, Francisco, Riquelme Santos, José Cristóbal:
Finding motifs in DNA sequences. Comunicación en congreso. Congreso Español Sobre Tecnologías y Lógica Fuzzy. Valladolid. 2012

Gutiérrez Avilés, David, Rubio Escudero, Cristina, Riquelme Santos, José Cristóbal:
Triclustering on temporary microarray data using the TriGen algorithm. Comunicación en congreso. 11th International Conference on Intelligent Systems Design and Applications. Cordoba, España. 2011

Gutiérrez Avilés, David, Rubio Escudero, Cristina, Riquelme Santos, José Cristóbal:
Revisiting the Yeast Cell Cycle Using the TriGen Algorithm. Comunicación en congreso. Third World Congress on Nature and Biologically Inspired Computing. Salamanca, España. 2011

Patentes:


Gutiérrez Avilés, David, Rubio Escudero, Cristina:
TrLab: Una metodología para la extracción y evaluación de patrones de comportamiento de grandes volúmenes de datos biológicos dependientes del tiempo. Derechos de autor. Solicitud: 2017-12-20

Vicerrectorado de Investigación. Universidad de Sevilla. Pabellón de Brasil. Paseo de las Delicias s/n. Sevilla