Francisco Manuel García Moreno

Grupo de investigación

Modelling & Development of Advanced Software Systems (MYDASS).

Sobre mí

Francisco M. García Moreno es doctor en Tecnologías de la Información y la Comunicación por la Universidad de Granada, donde desarrolla su actividad docente e investigadora en el área de Lenguajes y Sistemas Informáticos. Su investigación se sitúa en la intersección entre inteligencia artificial, ingeniería del software, e-health, wearables, análisis de series temporales, visión por computador y sistemas inteligentes aplicados a salud, patrimonio y educación.

Su trayectoria incluye trabajos sobre monitorización de fragilidad mediante microservicios y dispositivos wearables, detección de emociones con EEG y dispositivos de bajo coste como Muse, generación de datos sintéticos con modelos de difusión para señales triaxiales, y detección de deterioro en pinturas de caballete mediante técnicas de visión artificial. También participa en líneas emergentes relacionadas con serious games, evaluación psicoeducativa, continuum computing y aplicaciones de IA en contextos sociales y sanitarios.

Ha publicado en revistas internacionales de impacto en áreas como inteligencia artificial aplicada, informática biomédica, sensores y sistemas software, y ha colaborado con grupos nacionales e internacionales, incluyendo conexiones con Imperial College London y el UK Dementia Research Institute. Su perfil combina investigación aplicada, desarrollo software, transferencia tecnológica y docencia universitaria en ingeniería informática.

Líneas de investigación

1. Inteligencia artificial aplicada a salud, e-health y sistemas inteligentes.
2. Análisis de datos de wearables, sensores y series temporales mediante aprendizaje automático/deep learning.
3. Ingeniería del software y desarrollo de sistemas avanzados, incluyendo arquitecturas distribuidas, microservicios, edge/continuum computing y aplicaciones inteligentes.

Resultados destacables

Demostrar la viabilidad de sistemas inteligentes basados en IA para el análisis de datos de sensores y wearables de bajo coste, con aplicaciones en salud digital, detección emocional y generación sintética de series temporales mediante modelos de difusión.

Vocación

Llegué a la ciencia desde la curiosidad por comprender cómo funcionan las cosas y por construir herramientas útiles mediante la informática y la inteligencia artificial. Sigo aquí porque la investigación permite aprender continuamente, colaborar con otros investigadores y desarrollar soluciones con impacto real en salud, educación, tecnología y sociedad.

Deseo científico

Que la inteligencia artificial contribuya a mejorar la vida de las personas de forma ética, accesible y socialmente útil, especialmente en ámbitos como la salud, la educación y el bienestar.