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FICHA CTI VITAE

 
 
 
Código Renacyt:   P0049753
Vigencia: 01/10/2019 - 01/10/2021
Grupo:  CM
Nivel:  III
 
 
 
 

Fecha: 03/04/2020
 
        

VILLANUEVA TALAVERA EDWIN RAFAEL

Soy graduado en Ingenieria Electrónica por la Universidad Nacional de San Agustin de Arequipa (2000). Realizé estudios de postgrado en la Universidad de São Paulo - Brazil, obteniendo el grado de magister en Ingeniería Eléctrica en 2007 y doctor en ciencias en 2012. Trabaje como ingeniero en varias instituciones públicas y privadas del Perú por más de seis años, acumulando experiencia en los sectores de telecomunicaciones y desarrollo de software. Como investigador he participado en calidad de investigador pos-doctoral en Brasil (Universidad de Sao Paulo) y Alemania (Universität Regensburg). Desde el 2017 soy Profesor e Investigador Princiapal en la Pontificia Universidad Católica del Perú. Mis investigaciones se han centrado principalmente en ciencias de computación y aplicaciones, específicamente: aprendizaje de máquina, reconocimiento de patrones, modelos gráficos probabilísticos, procesamiento de señales y bioinformática, áreas en la que he podido contribuir con publicaciones en revistas indexadas y conferencias internacionales.

Fecha de última actualización:
02-12-2019

https://orcid.org/0000-0002-6540-1230

36471344000

  

Datos Personales

    Fuente
Apellidos : VILLANUEVA TALAVERA
Nombres: EDWIN RAFAEL
Género: MASCULINO
Nacionalidad: PERÚ
Pagina web personal: http://

Experiencia Laboral

Institución Cargo Fecha Inicio Fecha Fin
PONTIFICIA UNIVERSIDAD CATOLICA DEL PERU INVESTIGADOR 2016-12-01 A la actualidad
VOXIVA ANALISTA/DESARROLLADOR 2004-03-01 2006-02-01
ORGANISMO SUPERVISOR DE INVERSIÓN PRIVADA EN TELECOMUNICACIONES (OSIPTEL) PRACTICANTE 2002-04-01 2003-04-01
SUPERINTENDENCIA NACIONAL DE LOS REGISTROS PUBLICOS PRACTICANTE 2000-10-01 2001-09-01
UNIVERSIDAD NACIONAL DE SAN AGUSTIN PRACTICANTE 2000-01-01 2000-09-01

Experiencia Laboral como Docente

Institución Tipo Docente Tipo Institución Fecha Inicio Fecha Fin
PONTIFICIA UNIVERSIDAD CATOLICA DEL PERU Contratado Universidad Marzo 2017 A la actualidad
ESCOLA DE ENGENHARIA DE SÃO CARLOS - EESC, UNIVERSIDADE DE SÃO PAULO USP Extraordinario(emerito, honorario y similares) Universidad Febrero 2009 Junio 2009
ESCOLA DE ENGENHARIA DE SÃO CARLOS - EESC, UNIVERSIDADE DE SÃO PAULO USP Extraordinario(emerito, honorario y similares) Universidad Febrero 2008 Junio 2008

Experiencia como Asesor de Tesis

Universidad Tesis Tesista(s) Repositorio Fecha Aceptación de Tesis
PONTIFICIA UNIVERSIDAD CATOLICA DEL PERU Licenciado / Título Sergio del Rio Cardenas Agosto 2019
PONTIFICIA UNIVERSIDAD CATOLICA DEL PERU Magister Irvin Rosendo Vargas Campos Mayo 2019

Experiencia como evaluador y/o formulador de proyectos

Ańo Tipo de proyecto Entidad financiadora Metodología de evaluación Monto proyecto (USD)
2013 Proyectos de investigación aplicada FUNDAÇÃO DO AMPARO À PESQUISA DO ESTADO DE SÃO PAULO (FAPESP) 40000.0
2014 Pasantías y/o misiones FUNDAÇÃO DO AMPARO À PESQUISA DO ESTADO DE SÃO PAULO (FAPESP) 32757.41

Datos Académicos

Grado Título Centro de Estudios País de Estudios Fuente
MAGISTER MAGISTER EN INGENIERÍA ELÉCTRICA ESCOLA DE ENGENHARIA DE SÃO CARLOS - EESC, UNIVERSIDADE DE SÃO PAULO USP BRASIL
DOCTORADO DOCTOR EN CIENCIAS ESCOLA DE ENGENHARIA DE SÃO CARLOS - EESC, UNIVERSIDADE DE SÃO PAULO USP BRASIL
BACHILLER BACHILLER EN INGENIERIA ELECTRONICA FACULTAD DE CIENCIAS SOCIALES DE LA UNIVERSIDAD NACIONAL DE SAN AGUSTÍN PERÚ
DOCTORADO GRADO DE DOCTOR EN CIENCIAS EN EL PROGRAMA: INGENIERÍA ELÉCTRICA, ÁREA DE CONCENTRACIÓN: SISTEMA DINÁMICOS UNIVERSIDADE DE SÃO PAULO BRASIL

Idiomas

# Idioma Lectura Conversación Escritura Lengua Materna
1 ALEMAN BÁSICO BÁSICO BÁSICO NO
2 INGLES AVANZADO SUPERIOR AVANZADO AVANZADO NO
3 PORTUGUES AVANZADO SUPERIOR AVANZADO SUPERIOR AVANZADO SUPERIOR NO
4 ESPAÑOL O CASTELLANO AVANZADO SUPERIOR AVANZADO SUPERIOR AVANZADO SUPERIOR SI

Producción científica

Tipo Producción Título Primer autor Año de Producción DOI Revista Fuente Cuartil de ScimagoJR (*)
BOOK_CHAPTER Modeling and Predicting the Lima Stock Exchange General Index with Bayesian Networks and Information from Foreign Markets 2021 10.1007/978-3-030-76228-5_11 Edwin Villanueva a través de ORCID No Disponible
BOOK_CHAPTER Comparative Study of Spatial Prediction Models for Estimating PM$$_{2.5}$$ Concentration Level in Urban Areas 2021 10.1007/978-3-030-76228-5_12 Edwin Villanueva a través de ORCID No Disponible
BOOK_CHAPTER Drug Recommendation System for Geriatric Patients Based on Bayesian Networks and Evolutionary Computation 2020 10.1007/978-3-030-39512-4_77 Edwin Villanueva a través de ORCID No Disponible
Artículo en revista científica Feature selection algorithm recommendation for gene expression data through gradient boosting and neural network metamodels Aduviri R. 2019 10.1109/BIBM.2018.8621397 Proceedings - 2018 IEEE International Conference on Bioinformatics and Biomedicine, BIBM 2018 S/C
Artículo en revista científica A novel ensemble method for high-dimensional genomic data classification Espichan A. 2019 No Disponible
Artículo en revista científica A Projection Pursuit framework for supervised dimension reduction of high dimensional small sample datasets Espezua S. 2015 10.1016/j.neucom.2014.07.057 Neurocomputing Q1
Artículo en revista científica Towards an efficient genetic algorithm optimizer for sequential projection pursuit Espezua S. 2014 10.1016/j.neucom.2012.09.045 Neurocomputing Q1
Artículo en revista científica Efficient methods for learning Bayesian network super-structures Villanueva E. 2014 No Disponible
Artículo en revista científica On the crossover operator for Ga-based optimizers in sequential projection pursuit Espezua S. 2012 ICPRAM 2012 - Proceedings of the 1st International Conference on Pattern Recognition Applications and Methods
Artículo en revista científica Optimized algorithm for learning Bayesian network super-structures Villanueva E. 2012 ICPRAM 2012 - Proceedings of the 1st International Conference on Pattern Recognition Applications and Methods
Artículo en revista científica Modeling associations between genetic markers using Bayesian networks Villanueva E. 2011 Bioinformatics
Artículo en revista científica Gaussian hierarchical Bayesian clustering Algorithm Christ R. 2007 Proceedings of The 7th International Conference on Intelligent Systems Design and Applications, ISDA 2007

(*) Cuartiles de las revistas de los últimos 7 años para investigadores RENACYT.

Otras Producciones

Tipo de Producción Título Año de Producción Título de la fuente
ARTÍCULO EN CONGRESO Optimized Algorithm for Learning Bayesian Network Super-Structures 2012 Proceedings of the 1st International Conference on Patte...
ARTÍCULO EN CONGRESO Aprendizagem Estrutural de Redes Bayesianas usando Algoritmos Genéticos e Computação Paralela 2009 Memoria de ponencias del XVI Congreso Internacional de I...
ARTÍCULO EN CONGRESO Analysis of the level of fuzziness in kernelized Fuzzy C-means 2008
ARTÍCULO EN CONGRESO Classificador Bayesiano Hierarquico Utilizando Modelos Gaussianos 2007
ARTÍCULO EN CONGRESO Inferring molecular taxonomies from gel-electrophoresis images using Bayesian hierarchical clustering 2007
RESUMEN DE CONGRESO Wearable Myography-based Hand Controller 2015
CAPÍTULO DE LIBRO Comparative Study of Spatial Prediction Models for Estimating PM 2.5 Concentration Level in Urban Areas 2021 Information Management and Big Data

Proyectos de Investigación

Título Descripción Fecha de Inicio Fecha Fin Inv. Principal Área OCDE
Meta-aprendizado e redes bayesianas na criação de comitês de classificação de dados de expressão gênica Este proyecto tuvo como objetivo estudiar cómo el potencial de las metodologías de meta-aprendizaje y redes Bayesianas podría utilizarse para facilitar la creación de sistemas de clasificación para datos de expresión génica, metodologías que han tenido éxito en varias aplicaciones, pero poco exploradas en ese tipo de datos. Marzo 2013 Setiembre 2015 ANDRÉ CARLOS PONCE DE LEON FERREIRA DE CARVALHO
Detection of functional gene-gene interactions from observational gene expression data using classifier ensembles and Metalearning This study investigated how to take a joint advantage of two promising approaches: Ensemble of Classifiers and Metalearning in the prediction of functional gene-gene interactions from observational gene expression data. This problem is of great value in medical research, but very challenging due to the randomness of the biological systems, the elevated noise levels of the data and the high dimensionalities involved. Setiembre 2014 Marzo 2015 RAINER SPANG
Sistema evolutivo eficiente para aprendizagem estrutural de redes Bayesianas Tesis doctoral. Investigación de metodologías computacionales eficientes para el aprendizaje de redes Bayesianas en escenarios de alta dimensionalidad, especialmente para aplicaciones en Bioinformática. Octubre 2007 Setiembre 2012 CARLOS DIAS MACIEL
Desarrollo de un sistema de monitoreo de calidad del aire en zonas urbanas con módulos de medición de bajo costo en tiempo real y técnicas de Inteligencia Artificial El aire es un recurso vital para nuestra existencia, pero su calidad es constantemente amenazada en las ciudades. El presente proyecto objetiva el desarrollo de un sistema de monitoreo de calidad del aire de bajo costo. En adicion al desarrollo de modulos de medición de bajo costo se investiga la aplicacion de tecnicas de Inteligencia Artificial para crear modelos predictivos para la generacion de mapas de contaminación en tiempo real y de alta resolucion espacial Enero 2019 Setiembre 2020 EDWIN RAFAEL VILLANUEVA TALAVERA Ciencias Naturales
Aplicación de técnicas de biclustering y comités de clasificadores en la predicción de interacciones causales gen-gen a partir de datos observacionales temporales de expresión génica Predecir si un gen responderá a la intervención de otro gen basados únicamente en el comportamiento temporal de sus perfiles de expresión génica sería de gran valor en investigaciones médicas, ya que permitiría enfocar los costosos experimentos intervencionales a aquellas interacciones con alta probabilidad en su predicción, reduciendo así los costos y tiempos de las investigaciones. Sin embargo, tal tarea de predicción es altamente desafiadora debido a los múltiples modos de causalidad que exis Diciembre 2016 Abril 2019 EDWIN RAFAEL VILLANUEVA TALAVERA Ciencias Naturales
¿Cómo cerrará mañana la Bolsa de Valores de Lima? Investigando una respuesta con técnicas contemporáneas de Inteligencia Artificial basadas en Redes Bayesianas El presente proyecto objetiva investigar la aplicación de técnicas de Inteligencia Artificial para modelar y predecir la direccion de los índices bursátiles de la Bolsa de Valores de Lima al cierre de la jornada, en base a informaciones de índices bursátiles de otros mercados alrededor del mundo. Se explora especificamente modelos basados en redes Bayesianas, junto con metodologías de aprendizaje en comité para tener modelos explicables y a la vez precisos. Agosto 2019 Marzo 2021 OSCAR ENRIQUE MIRANDA CASTILLO Ingeniería y Tecnología
Explorando sinergias entre el modelado de la calidad del aire y la Inteligencia Artificial This project aims to gather synergies to study the dynamics of air pollutants in urban areas, as well as to develop monitoring systems that can foresee and alert people and authorities when air pollution levels become harmful Agosto 2019 Agosto 2020 EDWIN RAFAEL VILLANUEVA TALAVERA Ciencias Naturales

Proyectos de ORCID

Título Descripción Fecha de Inicio Fecha Fin

Distinciones y Premios

Distinción Descripción País Fecha premiación
Certificado Oficial de Quinto Superior Certificado Oficial por finalizar la graduación en el Quinto Superior (Tercer Lugar) del ranking general de egresados 1999-II (25 egresados) PERÚ Mayo 2001
Reconocimiento por ocupar el segundo puesto en el VI Curso de Extensión Universitaria en Telecomunicaciones - OSIPTEL Certificado por haber ocupado el segundo puesto en el orden de meritos en el VI Curso de Extensión Universitaria en Telecomunicaciones PERÚ Marzo 2002
Reconocimiento de proyectos de ciencia y tecnología ganadores de fondos externos 2018 Reconocimiento de proyectos ganadores de fondos externos 2018 - Proyecto de Investigacion Aplicada y Desarrollo Tecnológico 2018-01 "Desarrollo de un sistema de monitoreo de calidad del aire en zonas urbanas con módulos de medición de bajo costo en tiempo real y técnicas de Inteligencia Artificial". Participacion como Investigador Principal PERÚ Setiembre 2019

Derechos de Propiedad Intelectual

Tipo de PI Estado Título de la PI Tipo de Participación País
 

Productos de Desarrollo Industrial

Denominación Tipo de Desarrollo Tipo de Participación Estado del Desarrollo Alcance
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