Profesora ayudante doctora en la Universidad de Córdoba
Miembro del grupo de investigación Knowledge Discovery and Intelligent Systems (KDIS)
Miembro del Instituto Andaluz en Data Science and Computational Intelligence (DaSCI)
Tesis doctoral: Modelos metaheurísticos para el soporte a la decisión en el proceso de construcción de software. Universidad de Córdoba. 24/09/2018.
Áreas de investigación
Inteligencia artificial aplicada al desarrollo de software
El desarrollo de software presenta situaciones en las que la inteligencia artificial puede resultar de utilidad para optimizar procesos o automatizar tareas. Dentro de este área se engloba la ingeniería del software basada en búsqueda (SBSE), en la cual realicé mi tesis doctoral. Actualmente también trabajo en la aplicación de técnicas de aprendizaje automático a distintas tareas relacionadas con el desarrollo de software.
Inteligencia artificial explicable
Las técnicas de minería de datos y aprendizaje automático permiten extraer conocimiento de grandes colecciones de datos, con el objetivo de describir, clasificar o predecir nuevos datos. Dentro de este ámbito, me interesa el estudio de métodos que permitan hacer más transparente el proceso razonamiento que siguen estas técnicas y ser capaz de explicar sus resultados, como forma de acercar la IA al humano.
Optimización con metaheurísticas
Las metaheurísticas son algoritmos de búsqueda eficientes, pues son capaces de encontrar soluciones casi óptimas en poco tiempo. Suelen inspirarse en procesos naturales, como la evolución de las especies. Actualmente aplico este tipo de algoritmos a las áreas anteriores, con especial interés en modelos bioinspirados avanzados, como la optimización multiobjetivo y los enfoques interactivos.
