Alfredo Cuesta Infante

Proyectos competitivos

• EyeOT Ojos inteligentes en gemelos digitales

  2022 -- 2024 MINECO (PID2021-128362OB-I00) Co-Investigador principal

• FotoCaos Nuevos métodos computacionales para la simulación y optimización de procesos fotoquímicos

  2019 -- 2021 Comunidad de Madrid (Y2018/EMT-5062) Equipo investigador

• SmartEyes Ojos inteligentes para ciudades inteligentes

  2019 -- 2021 MINECO (RTI2018-098743-B-I00) Co-Investigador principal

• HARAMI Inteligencia artificial y métodos matemáticos avanzados para el reconocimiento automático de actividades humanas en sistemas de inteligencia ambiental

  2016 -- 2018 MINECO (TIN2015-69542-C2-1-R) Equipo investigador

• IYELMO Plataforma de Servicios en la nube para operaciones en mercados financieros

  2011 -- 2014 INNPACTO – IPT-2011-1198-430000 Equipo investigador

• TEDICO Técnicas en el espacio de parámetros, multifrecuenciales y de cálculo de orden fraccional, para el diseño de controladores

  2004 -- 2007 CICYT - DPI2004-05903 Doctorando

Proyectos y estancias postdoctorales

• Massachusetts Institute of Technology Invitado por Dr. Kalyan Veeramachaneni (LIDS)

  Enero, 2018

• Massachusetts Institute of Technology Invitado por Dra. Una-May O'Reilly (CSAIL)

  Septiembre -- Diciembre, 2010 Septiembre -- Diciembre, 2013

• University of New Mexico Time Series Analysis and Prediction using Copulas and Wavelets. Applications in Control Engineering

  Enero -- Agosto 2009 Ayuda a la investigación José Castillejo (JC2008-00421)

• RCC at Harvard Design of Control Systems regarding Stochastic Dependencies

  Sept--Dec. 2008, 2009, 2010 Ayuda a la investigación del RCC at Harvard

Publicaciones destacadas

• L. Xu, A. Cuesta-Infante, L. Berti-Équille, K. Veeramachaneni: "R & R: Metric-guided Adversarial Sentence Generation". Findings of AACL/IJCNLP, 438-452 (2022).
• L. Xu, L. Berti-Equille, A. Cuesta-Infante, K. Veeramachaneni: "In situ Augmentation for Defending Against Adversarial Attacks on Text Classifiers". KDD Workshop on Adversarial Machine Learning (2022). Premio al mejor artículo.
• S Hernandez-Garcia, A Cuesta-Infante, J.A. Moreno-SanSegundo and A.S. Montemayor: "Deep reinforcement learning for automated search of model parameters: Photo-Fenton wastewater disinfection case study”. Aceptado en Neural Computing and Applications (2022)
• L. Llopis-Ibor, C. Beltran-Royo, J.J. Pantrigo, A. Cuesta-Infante: "Fast Incremental Learning by Transfer Learning and Hierarchical Sequencing”. Expert Systems with Applications, 212, 118580 (2023)
• Y. Sun, I. Ramírez, A. Cuesta-Infante, K. Veeramachaneni: "Towards Reducing Biases in Combining Multiple Experts Online". IJCAI, 3024-3030 (2021)
• A. Geiger, D. Liu, S. Alnegheimish, A. Cuesta-Infante, K. Veeramachaneni: "TadGAN: Time Series Anomaly Detection Using Generative Adversarial Networks". IEEE Int. Conf. on Big Data, 33-43 (2020)
• I. Ramírez, A. Cuesta-Infante, E. Schiavi, J.J. Pantrigo: "Bayesian Capsule Networks for 3D human pose estimation from single 2D images". Neurocomputing, 379: 67-73 (2020)
• I. Ramírez, A. Cuesta-Infante, J.J. Pantrigo, A.S. Montemayor, et al.: "Convolutional neural networks for computer vision-based detection and recognition of dumpsters". Neural Computing and Applications 32(17): 13203-13211 (2020)
• L. Xu, M. Skoularidou, A. Cuesta-Infante, K. Veeramachaneni: "Modeling Tabular data using Conditional GAN". NeurIPS, 7333-7343 (2019)
• Y. Sun, A. Cuesta-Infante, K. Veeramachaneni: "Learning Vine Copula Models For Synthetic Data Generation". AAAI, 5049-5057 (2019)
• T. Swearingen, W. Drevo, B. Cyphers, A.Ross, A. Cuesta-Infante, K. Veeramachaneni: "ATM: A distributed, collaborative, scalable system for automated machine learning". IEEE Int. Conf. on Big Data, 151-162 (2017)
• I. Arnaldo, A. Cuesta-Infante, A. Arun, M. Lam, C. Bassias, K. Veeramachaneni: Learning Representations for Log Data in Cybersecurity. Int. Symp. on Cyber Security Cryptography and Machine Learning, 250-268, (2017)
• B. Lacabex, A. Cuesta-Infante, A.S. Montemayor, J.J. Pantrigo: Lightweight tracking-by-detection system for multiple pedestrian targets. Integrated Computer-Aided Engineering 23(3): 299-311 (2016)
• K. Veeramachaneni, A. Cuesta-Infante, U.M. O'Reilly: Copula Graphical Models for Wind Resource Estimation. IJCAI 2015: 2646-2654
• J.I. Hidalgo, J.M. Colmenar, J.L. Risco-Martín, A. Cuesta-Infante, E. Maqueda, M. Botella, J.A. Rubio: Modeling glycemia in humans by means of Grammatical Evolution. Applied Soft Computing 20: 40-53 (2014)
• Más en ORCID ( 0000-0002-3328-501X ) , Scopus ( 35955730700 ) , Publons/WoS ( L-3708-2014 ) , Google Scholar ( OQsC-14AAAAJ ) y DBLP ( Q58993442 )