Departament: INTELIGENCIA ARTIFICIAL

Centre: E.T.S. DE INGENIERÍA INFORMÁTICA

Àrea: Ciència de la Computació i Intel·ligència Artificial

Grup d'investigació: SISTEMAS INTELIGENTES DE AYUDA A LA DECISIÓN

Correu: jlaznarte@dia.uned.es

Doctor per la Universidad de Granada amb la tesi Modelling time series through fuzzy rule-based models a statistical approach 2008. Dirigida per Dr/a. José Manuel Benítez Sánchez.

El Dr. Aznarte es profesor titular en el Departamento de Inteligencia Artificial de la UNED. Actualmente ejerce como Vicerrector Adjunto de Digitalización e Innovación, coliderando el proyecto institucional ED3 (Educación Digital, a Distancia y apoyada en Datos). Fue ingeniero de investigación postdoctoral en el grupo de investigación en energías renovables de la prestigiosa escuela de ingeniería francesa Mines ParisTECH, donde estuvo implicado en tareas de investigación y gestión de los proyectos europeos ANEMOS.Plus (FP6) y SafeWind (FP7). Obtuvo un contrato Ramón y Cajal en 2013 (solo se concedieron 3 a nivel estatal ese año) y, posteriormente, obtuvo el certificado I3. Imparte cursos de minería de datos y aprendizaje automático en grado y máster, y supervisa tesis doctorales (2 leídas recientemente con la máxima calificación). Es autor o coautor de unas 40 publicaciones en revistas de alto impacto y tiene un índice h de 17. Su investigación se centra en la predicción de series temporales y sus aplicaciones a ámbitos no financieros como puede ser la predicción de la calidad del aire, del tráfico o de otros asuntos de salud pública. Coordina el desarrollo de SOCAIRE, el sistema de predicción de la calidad del aire del Ayuntamiento de Madrid, así como PreCoV2.org, una herramienta predictiva para la pandemia por COVID-19 que ha sido incluida en el COVID-19 European Forecasting Hub. Dirige la cátedra EMT/UNED de Calidad del Aire y Movilidad Sostenible, promovida por la Empresa Municipal de Transportes de Madrid. Ha captado más de 300K€ en contratos de investigación y transferencia.