Students
PhD theses, MSc theses and BSc theses supervised.
3 PhD theses completed (2 Outstanding Doctoral Awards) + 4 in progress
8 MSc theses
31 BSc theses
Total: 42 supervised theses
8 MSc theses
31 BSc theses
Total: 42 supervised theses
PhD Students — In Progress
- B. Sánchez-Calza. Development of optimized GPU kernels using Triton for remote sensing. University of Extremadura. Directors: J.M. Haut, M.E. Paoletti. Expected: 2027.
- C. Cañada-Rostro. Development of scalable and efficient implementations for early detection of alerts based on remote sensing. University of Extremadura. Director: J.M. Haut. Expected: 2027.
- M.B. García-Flores. Development of novel methodologies for early detection of alerts based on remote sensing. University of Extremadura. Director: J.M. Haut. Expected: 2027.
- Nuno Sidónio. Development of low-power embedded systems for remote sensing applications. University of Extremadura. Directors: J.M. Haut, J. Plaza. Expected: 2027.
PhD Students — Completed
- Zhaoyue Wu (2025). De lo superficial a lo profundo: procesamiento eficiente de imágenes hiperespectrales de la observación remota de la tierra y aplicación en tareas de detección de anomalías. University of Extremadura. Grade: Cum Laude. Outstanding Doctoral Award.
- Xuanwen Tao (2023). Procesamiento eficiente y profundo de imágenes hiperespectrales y aplicación en tareas de desmezclado espectral. University of Extremadura. Grade: Cum Laude. Outstanding Doctoral Award.
- Sergio Moreno-Álvarez (2022). Optimización de aplicaciones científicas y de aprendizaje automático en entornos de altas prestaciones heterogéneos. University of Extremadura. Grade: Cum Laude.
MSc Students
- Alberto Quesada Pablos (2025). Análisis del consumo energético de redes neuronales profundas. UNED. Grade: Notable (7).
- Enrique Moreno Ávila (2024). Desarrollo de una aplicación para el análisis del estado de salud de plantaciones de arroz a gran escala. University of Extremadura. Grade: Sobresaliente (10).
- María Beatriz García Flores (2024). Desarrollo de una librería para la obtención masiva de imágenes Sentinel y su aplicación en la detección de incendios con Deep Learning. UNED. Grade: Sobresaliente (9).
- Carlos Cañada Rostro (2024). Evaluación del rendimiento de algoritmos sobre frameworks Hadoop y Spark. UNED. Grade: Notable (8.5).
- Juan Salvador Valleros Martín (2023). Implementación escalable con cloud computing del algoritmo Maximum Distance Analysis. University of Extremadura. Grade: Matrícula de Honor (10).
- Mercedes Eugenia Paoletti Ávila (2022). Clasificación hiperespectral eficiente a través de red capsula con autoatención. University of Extremadura. Grade: Matrícula de Honor (10).
- Andrés Abelardo García Roqué (2022). Optimización de redes neuronales convolucionales para la clasificación de imágenes hiperespectrales. UNED. Grade: Notable (7.5).
- Marcos Minaya Montalvo (2022). Reconocimiento de códigos grabados por láser mediante técnicas de Deep Learning. UNED. Grade: Sobresaliente (9).
BSc Students
- Álvaro Álvarez Silvero (2025). Distributed hashing in Apache Hive for image retrieval in large aerial image datasets. UEx. Grade: Sobresaliente (10).
- José Luis Galán dos Reis Pereira (2025). Optimization of 5G infrastructure deployment through geospatial data analysis. UEx. Grade: Matrícula de Honor (10).
- Sergio Horrillo Moreno (2025). Implementación de procesamiento distribuido para el análisis de tráfico de red. UEx. Grade: Sobresaliente (10).
- Álvaro González Antequera (2025). Aceleración de modelos de aprendizaje profundo basado en la varianza. UEx. Grade: Sobresaliente (9.5).
- Daniel Abad Jiménez (2025). Desarrollo de una plataforma web para perfilado científico. UEx. Grade: Sobresaliente (10).
- Benjamín Sánchez Calza (2025). Aceleración de directivas de deep learning en GPUs de nueva generación mediante Triton. UEx. Grade: Matrícula de Honor (10).
- Victor Gullón Sánchez (2025). Desarrollo de un detector portátil y de bajo coste para análisis de vertidos en agua. UEx. Grade: Sobresaliente (9.5).
- Raúl Lancho Sánchez (2025). Generación y evaluación de un dataset europeo basado en teledetección para la detección de incendios mediante deep learning. UEx. Grade: Sobresaliente (10).
- Miguel Medina Campo (2024). Esquema de recuperación intermodal basado en bocetos para imágenes de teledetección usando deep learning. UEx. Grade: Sobresaliente (10). 2nd Prize AI Best Thesis (Potencial Digital).
- Alonso García Conde (2024). Herramienta web para el análisis de datos teledetectados a gran escala. UEx. Grade: Sobresaliente (10).
- Samuel Gallego Moreno (2024). Reconocimiento de la machine readable zone del DNI. UEx. Grade: Notable (8).
- Aarón Ventura Matito (2024). Detection of large-scale natural catastrophes using Apache Hive. UEx. Grade: Sobresaliente (10).
- Javier Mateos Bravo (2024). Reinforcement learning for multi-level integration in next-generation network environment. UEx. Grade: Sobresaliente (10).
- José Luis García Salas (2023). Segmentación semántica hiperespectral eficiente mediante convolución rectangular. UEx. Grade: Matrícula de Honor (10).
- Alberto Manuel Campos Clemente (2023). Plataforma Web Interactiva de Clasificación Automática de Imágenes Satelitales utilizando Algoritmos de IA. UEx. Grade: Sobresaliente (10).
- Luis Munuera Martínez (2023). Inversapp, la aplicación para inversiones inmobiliarias. UEx. Grade: Sobresaliente (10).
- José Díaz (2023). Neighbor2Neighbor+: Self-Supervised Denoising desde imágenes individuales con ruido mediante Transformers. UEx. Grade: Matrícula de Honor (10).
- Irene Melchor (2023). Procesamiento hiperespectral en figuras romanas. UEx. Grade: Notable (8).
- José Javier Moreno (2023). Evaluación de RAPL y NVML para el perfilado energético del aprendizaje profundo. UEx. Grade: Sobresaliente (9.5).
- Alejandro Fernández Camello (2023). Imitación del comportamiento humano en ajedrez extensible a juegos de estrategia con información perfecta usando Deep Learning. UEx. Grade: Matrícula de Honor (10).
- José Ignacio Duque Blázquez (2022). Desarrollo de un plug-in en QGIS para el análisis de datos esféricos 3D: QSphericalStats. UEx. Grade: Sobresaliente (9).
- Carlos Cañada Rostro (2022). Evaluación de Técnicas de Aprendizaje Profundo para análisis y predicción de activos financieros. UEx. Grade: Sobresaliente (9.5). (Co-supervised).
- Francisco Pérez Ruiz (2022). Segmentación semántica eficiente sobre imagen hiperespectral. UEx. Grade: Sobresaliente (10).
- Juan Carmona Sánchez (2022). Herramienta para la visualización de datos hiperespectrales en código Python. UEx. Grade: Sobresaliente (10).
- Santiago García Gil (2022). Monitorización Inteligente en el uso de fertilizantes reciclados para la mejora de la biodiversidad en el área de Monfragüe. UEx. Grade: Sobresaliente (10). (Co-supervised).
- Cristina Antón Munárriz (2021). Técnicas de aprendizaje profundo para la detección de isquemia cerebral. UNED. Grade: Sobresaliente (10).
- Carlos Gómez Tapia (2020). Clasificación de imágenes hiperespectrales basadas en redes profundas con inverted dot-product attention. UEx. Grade: Sobresaliente (10).
- Miguel Ángel González (2020). Búsqueda automática de arquitecturas profundas para procesamiento automático de imágenes hiperespectrales. UEx. Grade: Matrícula de Honor (10).
- José Antonio Gallardo (2019). Implementación cloud de una red neuronal profunda para análisis de imágenes hiperespectrales. UEx. Grade: Matrícula de Honor (10).
- David Municio (2019). Técnicas de oversampling aplicadas al análisis de imágenes hiperespectrales. UEx. Grade: Matrícula de Honor (10).
- Daniel Llanos (2016). Ecogram: Captura y Comparte. UEx. Grade: Sobresaliente (10).