Alonso Marco Valle es investigador en robótica, machine learning e inteligencia artificial. sEl objetivo de su investigación es conseguir que los robots aprendan a asistirnos a los humanos en nuestro día a día, tanto en el ámbito doméstico como en el ámbito industrial. En concreto, trabaja en diseñar e implementar algoritmos de aprendizaje por refuerzo en robots reales para que aprendan por sí solos a realizar una serie de tareas diversas a través de una demostración reducida de tareas representativas. Esta línea de investigación tiene innumerables aplicaciones: desde que un robot bípedo aprenda por sí solo a saltar o caminar en cualquier tipo de superficie hasta que aprenda a ordenar una habitación.

Alonso es doctor en ciencias de la computación por la Universidad de Tübingen, Alemania. Realizó su investigación doctoral en el Max Planck Institute for Intelligent Systems, Tübingen, Alemania, supervisado por Prof. Sebastian Trimpe, Prof. Philipp Hennig y Prof. Stefan Schaal. Durante su tesis doctoral, demostró que es posible enseñar a robots a que aprendan por sí solo a realizar tareas mediante algoritmos de aprendizaje utilizando técnicas de optimización Bayesiana. Ha presentado sus artículos en numerosas conferencias internacionales de robótica, inteligencia artificial y control de alto prestigio. También ha colaborado con líderes en el área, como Prof. Jennette Bohg (U. Stanford), Prof. Ludovic Righetti (U. Nueva York) y Prof. José Miguel Hernández-Lobato (U. Cambridge). Ha trabajado en Facebook Artificial Intelligence Research (California, USA), en Continental GmbH (Regensburg, Alemania) y en el Instituto de Robótica e Informática Industrial (Barcelona).

Recibió su título de máster en Automática y Robótica en la Universidad Politécnica de Cataluña y se licenció en ingeniería industrial por la Universidad de Castilla-La Mancha.

Gracias a la beca de la Fundación Rafael del Pino, financiará sus estudios de posdoctorado durante dos años en la Universidad de California Berkeley, trabajando con la profesora Claire Tomlin en el Hybrid Systems Laboratory.

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