Diego García Vega

Soy Diego García Vega

Apasionado por la ciencia, investigación e informática. Ingeniero Informático y Máster en Inteligencia Artificial de Asturias, España 🇪🇸.

Experiencia laboral

  1. •

    Investigador

    Instituto de Productos Lácteos de Asturias | CSIC

    Me enfoco en el desarrollo de herramientas digitales avanzadas para analizar datos generados mediante técnicas ómicas en la investigación alimentaria. Este rol incluye diseñar soluciones bioinformáticas y computacionales, aplicando metodologías de inteligencia artificial y ciencia de datos para integrar y analizar información de forma eficiente y precisa.
  2. •

    Investigador

    Universidad de Oviedo | Grupo Quantum and High Performance Computing

    Me dediqué a investigar cómo procesar inteligentemente señales sonoras cardio-pulmonares. Seleccioné bases de datos de audio, desarrollé técnicas de representación de señales y apliqué métodos de Machine Learning y Quantum Machine Learning. También implementé soluciones, realicé experimentos y ajusté prototipos para mejorar la tecnología en este campo, siempre con el objetivo de aportar avances para la salud cardiovascular y pulmonar.

Educación

  1. •

    Máster en Investigación en Inteligencia Artificial

    Universidad Internacional Menéndez Pelayo

    Durante mis estudios de Máster, afiancé mis conocimientos en Machine Learning e Inteligencia Artificial, así como especializarme en este campo. Mientras cursaba esta titulación estuve trabajando como investigador en la Universidad de Oviedo.
  2. •

    Grado en Ingeniería Informática en Tecnologías de la Información Bilingüe 🇬🇧

    Universidad de Oviedo

    Durante mi etapa en la Universidad de Oviedo, adquirí una sólida formación en desarrollo de software, administración de sistemas e inteligencia artificial. Mi desempeño académico se vio reflejado en varias Matrículas de Honor, destacando asignaturas como Inteligencia de Negocio, Ingeniería del Software y Administración de Sistemas. Además, mi Trabajo Fin de Grado, realizado en inglés, se centró en la mejora de la eficiencia energética de clústeres de computación mediante predicción de carga con técnicas de IA, combinando investigación y aplicación práctica de tecnologías avanzadas.

Contribuciones Científicas Saber más

Application of Quantum Machine Learning for Detection of Adventitious Respiratory Sounds.

1st International Workshop on Sound Signal Processing Applications. Cádiz

Plou Llorente, F.; García-Vega, D.; Leal Castaño, A.; González Martínez, F.D.; Cañadas-Quesada, F.J.; Ranilla, J.
02/07/2024 - 08/07/2024
  • Congreso
  • 🌍 International
  • Póster

Hierarchical QCNNs and parameter optimization through bioinspired algorithms.

24th Computational and Mathematical Methods in Science and Engineering Conference. Cádiz

Plou Llorente, F.; García-Vega, D.; Leal Castaño, A.; Salvador Navarro, A.A.; Combarro, E.F.; Cortina, R.
02/07/2024 - 08/07/2024
  • Congreso
  • 🌍 International
  • Póster

LazyQML: A Python library to benchmark Quantum Machine Learning models.

30th International European Conference on Parallel and Distributed Computing (Euro-Par 2024). Madrid

García-Vega, D.; Plou Llorente, F.; Leal Castaño, A.; Combarro, E.F.; Ranilla, J.
30/08/2024
  • Congreso
  • 🌍 International
  • 🇪🇺 European
  • Artículo

certificate_line Certificados Saber más

Proyectos Saber más

Imagen Proyecto

LazyQML

  • Python
  • PyTorch
  • Pennylane
Librería de Python diseñada para simplificar, automatizar y acelerar la experimentación con arquitecturas de Machine Learning Cuántico (QML) en computadoras clásicas. Permite construir, probar y evaluar modelos con mínimo esfuerzo, comparando diferentes arquitecturas, además de proporcionar información valiosa para identificar la arquitectura más adecuada para cada problema.
Imagen Proyecto

Proyecto Momentum - Transformación Digital IPLA

Proyecto de la iniciativa Momentum del CSIC que aplica IA y computación de alto rendimiento para el análisis de datos en alimentos y salud. Combina aprendizaje profundo, HPC y tecnologías emergentes en un programa formativo de 240 ECTS con estancias en centros de investigación y colaboración con la industria.
Imagen Proyecto

Portfolio Digital

  • Tailwind CSS
  • Astro
En este proyecto desarrollo mi portafolio digital, donde expreso mis inquietudes y aptitudes mientras aplico mis habilidades de programación. Mi objetivo es salir de mi zona de confort y adentrarme en el mundo del desarrollo web.

Sobre mí

Me llamo Diego y comencé a programar a los 15 años. Actualmente, estoy formándome a través de una iniciativa europea para la retención de talento en el CSIC.

Algunos de mis logros incluyen la participación en grupos de investigación de relevancia nacional e internacional, con los que sigo colaborando y manteniendo contacto.

Como investigador, cuento con experiencia exponiendo en congresos nacionales e internacionales, como IEEE MELECON 2024 y SARTECO 2024 en Oporto y A Coruña. Mi objetivo es seguir contribuyendo al avance científico, ampliando y desarrollando mi formación a medida que evolucionan las nuevas tecnologías.

Diego García