Grupo de Investigación ARIES

Grupo de Investigación Nebrija en Investigación Aplicada en Ingeniería y Ciencias de la Computación
Acrónimo: ARIES

Resumen y Líneas de Investigación

Resumen:

El centro de Investigación ARIES pertenece a la Escuela Politécnica Superior de la Universidad Nebrija de Madrid. Su actividad se centra en la docencia e investigación dentro del área de las ciencias computacionales y la ingeniería aplicada. Con ello se busca dar soporte a distintas problemáticas presentes en la Industria y a nivel de Investigación, en sectores como la Bioingeniería, la Ingeniería de Materiales, la Aeroespacial o la Marítima. Para ello se desarrollan soluciones tecnológicas relacionadas con el análisis de datos y textos, la simulación de sistemas, la creación u optimización de algoritmos y la generación de equivalentes tisulares.

Principales líneas de investigación:

El grupo de investigación ARIES centra su investigación en soluciones tecnológicas, para resolver problemas relacionados con análisis e ingeniería de datos, predicción de resultados, generación de modelos, técnicas de biofabricación, geometrías computacionales y análisis de imagen.

Líneas de investigación actuales:

Inteligencia Artificial Aplicada en Ingeniería: aplicación práctica de la IA en ingeniería, en ámbitos como la automatización de procesos, la optimización de la cadena de suministro y la eficiencia energética.
Inteligencia Artificial Aplicada en Marítimo: aplicación práctica de la IA en la industria marítima, en áreas como la navegación autónoma, el mantenimiento predictivo, la monitorización medioambiental y la gestión de recursos marinos.
Modelos bioinspirados: generación y modelización de estructuras bioinspiradas, como andamios óseos u otros tejidos vivos.
Bioinformática aplicada a las enfermedades: estudio de datos ómicos (transcriptómica, genómica, epigenómica, etc...) para encontrar las causas moleculares de enfermedades como el cáncer.
Ciencia de datos e inferencia de datos biomédicos: estudio de big data relacionados con la medicina, como hospitalizaciones o relaciones patológicas.
Fabricación aditiva avanzada: desarrollo de nuevas técnicas y estrategias de deposición por microextrusión para ofrecer soluciones personalizadas. Generación de G-CODEs de desarrollo propio para deposición no planar, y para la bioimpresión y andamiaje con múltiples componentes.
Biofabricación: diseño y fabricación de equivalentes tisulares in vitro para su uso en medicina regenerativa y ensayos in vitro (fármacos, terapias avanzadas, métodos alternativos a la experimentación animal, etc.). Desarrollo de nuevos biomateriales, estrategias de fabricación y metodologías.
Mecanobiología y microambiente celular: estudio de los cambios mecánicos y alteraciones en la matriz extracelular para comprender cómo influyen en las patogénesis y progresión de enfermedades, particularmente las pulmonares.
Segmentación y análisis de imágenes biomédicas: detección de patrones, características y anomalías en imágenes médicas y biológicas (tejidos, células y otras estructuras biológicas). Extracción y limpieza de modelos 3D a partir de archivos DICOM.

Información del centro en el Portal de la Investigación

Miembros internos

Responsable IP

Dra. Nieves Cubo Mateo ncubo@nebrija.es ORCID

Ayudante de IP

Dr. Christian Velasco Gallego ORCID

Investigador y Director del Grado de Informática

Dr. Jaime Alvarez Benayas jalvarezbe@nebrija.es ORCID

Investigador

Dr. Juan José Uriarte Díaz jalvarezbe@nebrija.es ORCID

PhD Student

Alex Bernadi Forteza

Miembros externos

Investigador colaborador

Ángel F. García-Fernández

Investigador colaborador

Beatriz Navas de Maya

Afiliaciones externas:

Grupo de I+D… CSIC
UPAM

Publicaciones

del Barrio Cortés E., Matutano Molina C., Rodríguez-Lorenzo L., Cubo-Mateo N. (2022). Generation of Controlled Micrometric Fibers inside Printed Scaffolds Using Standard FDM 3D Printers. Polymers, 15(1), 96, doi: https://doi.org/10.3390/polym15010096.
Katsarou A., Trasanidis N., Ponnusamy K., Kostopoulos I. V., Alvarez-Benayas J., Papaleonidopoulou F., Keren K., Sabbattini P. M. R., Feldhahn N., Papaioannou M., Hatjiharissi E., Sudbery I. M., Chaidos A., Caputo V. S., Karadimitris A. (2023). MAF functions as a pioneer transcription factor that initiates and sustains myelomagenesis. Blood Advances 7(21), doi: https://doi.org/10.1182/bloodadvances.2023009772.
Velasco-Gallego, C., Navas De Maya, B., Matutano Molina, C., & Lazakis, I. (2023). Data-driven methodologies for the diagnosis and prognosis of marine systems: A Systematic Review. Ocean Engineering 284, doi: https://doi.org/10.1016/j.oceaneng.2023.115277.
Banda Sánchez C., Cubo Mateo N., Saldaña L., Valdivieso A., Earl J., González Gómez I., Rodríguez-Lorenzo L. M. (2023). Selection and Optimization of a Bioink Based on PANC-1- Plasma/Alginate/Methylcellulose for Pancreatic Tumour Modelling. Polymers 15 (15), 3196, doi: https://doi.org/10.3390/polym15153196.
Portillo Juan N., Matutano Molina C., Negro Valdecantos V (2023). Uncertainties in the application of artificial neural networks in ocean engineering. Ocean Engineering 284, doi: https://doi.org/10.1016/j.oceaneng.2023.115193.
Matutano Molina C., Velasco-Gallego C., Portillo-Juan N., Negro Valdecanos V., Cubo-Mateo N. (2023). Geospatial Analysis of Scour in Offshore Wind Farms. Energies 16(15), doi: https://doi.org/10.3390/en16155616.
Velasco-Gallego C, Lazakis I (2023). Mar-RUL: A remaining useful life prediction approach for fault prognostics of marine machinery. Applied Ocean Research 140, doi: https://doi.org/10.1016/j.apor.2023.103735.
Bernadi-Forteza A., Mallon M., Velasco-Gallego C., Cubo-Mateo N. (2024). A Systematic Review on the Generation of Organic Structures through Additive Manufacturing Techniques. Polymers 16(14), 2027, doi: https://doi.org/10.3390/polym16142027.
Velasco-Gallego C., Lazakis I., Cubo-Mateo N. (2024). Development of a Hierarchical Clustering Method for Anomaly Identification and Labelling of Marine Machinery Data. Journal of Marine Science and Engineering 12(10), 1792, doi: https://doi.org/10.3390/jmse12101792.

Proyectos

Proyectos Europeos y con Empresas

“Utilizing Machine Learning techniques to develop physics-informed generative design algorithms for additive manufacturing” - Co-sponsored Research - ESA OSIP (IDEA: I-2022-03197) - 89.900€
Optimization of 3D printing parameters & combined deposition techniques [Includes: bioprinting, melting electro-writing & UV-polymerization] - Funding: machine and peripherials with a value of 50.000 €.
SPACEPRINTGUARD: Detección y clasificación de anomalías para la bioimpresión 3D con uso eficiente de los recursos en el ealias en bioimpresión. Agencia Estatal de Investigación – 78.165€

Tesis Doctorales

Alex Bernadí Forteza, “Utilizing Machine Learning techniques to develop physics-informed generative design algorithms for additive manufacturing”. ESA Co-funded Research (01/2023–12/2025).
Olga Perez de Diego González, “Ontology of Command and Control”, codirected by Javier Bermejo Higuera, (01/2023 – 12/2025).
Alejandro H. Estrella, “Development of a prescriptive analytics tool for the optimisation of manufacturing processes” (01/2024 – 12/2030). Still no publication.
Adrián P. Pórtoles, “Predicting performance in professional football: Data-driven models for sporting longevity in LaLiga” (01/2025 – 12/2031). Still no publication.

Trabajo Fin de Máster (TFM)

N/A

Trabajo Fin de Grado (TFG)

2023-2024

Alejandro Castellano Lamela, “Estudio comparativo de algoritmos para la optimización de hiperparámetros”
Alejandro Fernández Armas, “Estudio e implementación del modelo DETR para la detección de enfermedades en hojas de la vid”
Sara Marcos Cornejo, “Técnicas de visión por computación para la detección de objetos mediante imágenes satelitales”
Raquel Sánchez Eguizábal, “Estudio de la evolución de las rutas marítimas en las islas baleares haciendo uso de imágenes satelitales e inteligencia artificial”
Celia González González, “Detección automática de regiones de interés en imágenes cerebrales con fluorescencia mediante CNN”
Carlos Barquín, “Desarrollo de aplicación de escritorio para la generación personalizada de G'Codes en laboratorio de bioimpresión 3D”
Manuel Barrenechea González, “Segmentación y clasificación de imágenes para la detección de anomalías en impresiones 3D”
Julio de la Sen, “Desarrollo de método de control dimensional mediante escaneado y visión artificial de piezas impresas en 3D”
Jorge Gil Rodríguez, “Consola De Red/Seguridad Centralizada OCI (Oracle Cloud Infrastructure)”
Gerardo Fructuoso Vidal-Aragón, “Bioinformática: integración de ómicas”
Humberto José Warwick González, “Desarrollo de un modelo LSTM para la clasificación de incidencias marítimas a través de reportes de accidentes”

2022-2023

María González, “Desarrollo algorítmico para la segmentación automática de imágenes en la detección de enfermedades neurodegenerativas”

2021-2022

Bruno Urban Alfaro, “Syncro: prótesis con sensores de tacto controlada por aplicación móvil”

Difusión

Work in Progress

Contacto

IP: Nieves Cubo Mateo (ncubo@nebrija.es)