Ingeniería, Nuevas tecnologías | Granada

Pablo Mesejo Santiago

Universidad de Granada

Departamento

Departamento de Ciencias de la Computación e Inteligencia Artificial de la Universidad de Granada. Escuela Técnica Superior de Ingenierías Informática y de Telecomunicación


Grupo de investigación

Soft Computing and Intelligent Information Systems (SCI2S) en Instituto DaSCI (https://dasci.es)

Sobre mí

Pablo Mesejo es Doctor en Ciencias de la Computación (Università degli Studi di Parma, Italia, 2013), Postgraduado en Bioinformática: Genómica y Biología Estructural (Universitat Oberta de Catalunya, 2010), e Ingeniero en Informática (Universidade da Coruña, 2009).

Ha trabajado como investigador fuera de España durante 8 años: 3 en Italia como investigador predoctoral en el seno de un consorcio Marie Curie ITN, y 5 como investigador postdoctoral en Francia (primero, en un laboratorio perteneciente al CNRS; y a continuación, durante casi cuatro años, en Inria Grenoble Rhône-Alpes, siendo Inria una de las instituciones más prestigiosas del mundo en ciencias de la computación y matemática aplicada).

En 2018 volvió a España con un altamente competitivo contrato postdoctoral Marie Curie, en donde centró su actividad investigadora en la aplicación de técnicas de inteligencia artificial a problemas de antropología forense. Durante toda su carrera el Dr. Mesejo se ha enfrentado a la resolución de problemas complejos: desde la segmentación automática de estructuras anatómicas en imágenes biomédicas, o la clasificación de lesiones gastrointestinales en vídeos de endoscopia, a la estimación de parámetros biofísicos a partir de señales de resonancia magnética funcional, y la integración de deep learning en modelos generativos probabilísticos para reconocimiento visual y auditivo en interacción humano-robot.

Entre otros méritos, es coautor de dos patentes, socio fundador y co-director de I+D+i de una spin-off de la Universidad de Granada (Panacea Cooperative Research S.Coop.), y director de la IEEE Computational Intelligence Society Task Force on Evolutionary Computer Vision and Image Processing.

Líneas de investigación

Aprendizaje Automático. Visión por Computador. Inteligencia Computacional. Análisis de Imágenes Biomédicas.

Resultados destacables

Por un lado, la asombrosa capacidad de los seres humanos para comprender e interactuar con el mundo real. Capacidad que intentamos simular a nivel computacional en numerosas ocasiones y que, una y otra vez, nos resulta esquiva. Por otro, la eficacia empírica de la diversidad y la hibridación, tanto a nivel metodológico como organizacional, a la hora de resolver problemas complejos.

Vocación

Llegué guiado por mi propia curiosidad e inquietud intelectual (parafraseando a Hannah Arendt, “lo que quiero es comprender”). Y sigo aquí por los mismos motivos, porque las dudas persisten y porque todo lo bueno es susceptible de mejorar. Desde un punto de vista más personal, la ciencia me aporta orden, en donde en otros ámbitos percibo principalmente arbitrariedad.

Deseo científico

Que el rigor, la mesura y la ponderación que deben guiar los descubrimientos científicos guíen también a la sociedad en su conjunto; y que la ciencia y tecnología desarrolladas tengan un impacto real y beneficioso en el progreso social.

Actividades en las que participa

Granada
24/09/2021 17:30
Taller
Ingeniería
Una industria sostenibleEuropean Corner
1. Paseo del Salón
Máquinas que aprenden solas. El ejemplo de las redes neuronales profundas para análisis de imágenes.
Charla introductoria sobre la familia de técnicas de Inteligencia Artificial más popular y exitosa a día de hoy,…