Pontificia Universidad Católica de Chile Pontificia Universidad Católica de Chile

HANS LÖBEL

Profesor Asistente

Especialidad: • Reconocimiento Visual, • Aprendizaje de Máquina (Machine Learning), • Big Data

Departamento de Ciencia de la Computación, Departamento de Ingeniería de Transporte y Logística

halobel@uc.cl
+562 2354 4822

Líneas de Investigación

• Reconocimiento Visual: reconocimiento de objetos y escenas, segmentación semántica
• Aprendizaje de Máquina: deep learning, structured learning
• Optimización: problemas de gran escala, regularización
• Sistemas Inteligentes de Transporte
• Big Data: smart cities, plataformas (Hadoop, Spark)

Publicaciones

Alvarado, N., Lobel, H. (2024). Hyperbolic Optimizer as a Dynamical System. In Proceedings of the 41st International Conference on Machine Learning (PMLR) 235:1243-1260, 2024. (2024)
Proceedings of the 41st International Conference on Machine Learning (PMLR) 235 1243-1260
Muñoz, C., Apolo, M.J., Ojeda, M., Lobel, H., Mendoza, M. (2024). News Gathering: Leveraging Transformers to Rank News. In: Goharian, N., et al. Advances in Information Retrieval. ECIR 2024. Lecture Notes in Computer Science, vol 14610. Springer, Cham. https://doi.org/10.1007/978-3-031-56063-7_41 (2024)
46th European Conference on Information Retrieval, ECIR 2024 LNCS 14610 486-493

Biografía

Doctor en Ciencias de la Ingeniería, mención Ciencia de la Computación, de la Pontificia Universidad Católica de Chile. Su tesis titulada “Un Enfoque de Reconocimiento Visual basado en Modelos Jerarquicos Composicionales Profundos, Eficientes y Compactos y Técnicas de Máximo Margen Estructuralmente Regularizadas”, centrada en tópicos avanzados de Aprendizaje de Máquina y Reconocimiento Visual, recibió el premio a la mejor tesis doctoral del año 2016 de la Pontificia Universidad Católica de Chile en el área de Tecnología, Ingeniería y Procesos Productivos. Recibió además su grado de Magíster en Ciencias de la Ingeniería, mención Ciencia de la Computación y su título de Ingeniero Civil de Computación, ambos de la Pontificia Universidad Católica de Chile, en 2009 y 2007 respectivamente.

Desde el año 2016 es Profesor Asistente de los departamentos de Ingeniería de Transporte y Logística y de Ciencia de la Computación. Sus áreas de interés se centran en el desarrollo y aplicación de nuevos métodos de aprendizaje de máquina a problemas relacionados con Smart Cities y Sistemas Inteligentes de Transporte, donde se aproveche el uso de volúmenes masivos de datos de fuentes heterogéneas.

Educación

  • Magister en Ciencias de la Ingeniería, Pontificia Universidad Católica de Chile
  • Ingeniero Civil, Pontificia Universidad Católica de Chile
  • Doctor en Ciencias de la Ingeniería, Pontificia Universidad Católica de Chile

Premios y Distinciones

• Mejor Tesis Doctoral en el área de Tecnología, Ingeniería y Procesos Productivos, por tesis titulada “Un Enfoque de Reconocimiento Visual basado en Modelos Jerarquicos Composicionales Profundos, Eficientes y Compactos y Técnicas de Máximo Margen Estructuralmente Regularizadas”, Pontificia Universidad Católica de Chile.

• Mejor paper de un estuadiante por trabajo titulado “Joint Dictionary and Classifier Learning for Categorization of Images Using a Max-margin Framework”, 6th Pacific-Rim Symposium on Image and Video Technology, 2013.

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