Ciencia y Tecnología Informática

  • Inicio

    Director

    Prof. Jesús Carretero Pérez
    Departamento de Informática

    Sobre el programa

    El objetivo del programa es la formación de investigadores/as altamente cualificados/as para la innovación en el ámbito de las tecnologías informáticas con conocimientos científicos y tecnológicos avanzados. Los temas de investigación están relacionados con las áreas de Lenguajes y Sistemas Informáticos, Ciencias de la Computación e Inteligencia Artificial, y Arquitectura y Tecnología de Computadores.

    • Programa adaptado al Real Decreto 99/2011, de 28 de enero

    Departamento

     

    Departamento de Informática

    Doctorado en Ciencia y Tecnología Informática
  • ACCESO

    Perfil del alumno

    El programa está dirigido a estudiantes con formación de postgrado en el ámbito de la Ingeniería Informática.

    Las y los candidatos con formación diferente a la indicada pueden acceder al programa siempre que cumplan los requisitos establecidos en la legislación vigente para acceder a estudios de doctorado. En estos casos, la Comisión Académica del programa determinará la formación complementaria a cursar por el/la estudiante.

    Se requiere un nivel de inglés que permita a los estudiantes la lectura de publicaciones internacionales, la escritura de artículos internacionales, así como la asistencia y participación en congresos internacionales

    Requisitos de acceso

    Según lo establecido en la normativa doctoral (art 6) para acceder al Programa  es  necesario estar en posesión de los títulos oficiales españoles de Grado, o equivalente, y de Máster universitario, o equivalente, siempre que se hayan superado, al menos, 300 créditos ECTS en el conjunto de estas dos enseñanzas o  el título equivalente acredite  un nivel 3 del Marco Español de Cualificaciones para la Educación Superior.

    Asimismo, podrán acceder candidatos con títulos extranjeros de países integrados en el EEES que acrediten un nivel 7 del Marco Europeo de Cualificaciones siempre que dicho título faculte para el acceso a estudios de doctorado en el país de expedición del mismo, y candidatos con titulación equivalente al título de master español, obtenida conforme a sistemas educativos extranjeros ajenos al EEES, que faculte en el país de expedición del título para el acceso a estudios de doctorado.

    Criterios de admisión

    • Adecuación del perfil y estudios realizados a las líneas de investigación del programa (40 %)
    • Expediente académico y curriculum vitae (40 %)
    • Motivación del candidato/a, compromiso de dedicación al programa, intereses investigadores y cartas de recomendación (20%)

    Oferta de plazas para el curso académico: 25

  • PROFESORADO
  • FORMACIÓN

    De forma paralela a la elaboración de la tesis doctoral, los y las estudiantes del programa deben seguir un programa de formación dirigido a mejorar sus habilidades investigadoras y a garantizar la calidad científica de su trabajo de investigación. Ese programa se articula en torno a los siguientes tipos de formación.

    Formación específica

    • Seminarios y conferencias de investigación. Ciclos organizados por el departamento sobre temas relevantes de investigación dentro del área de Ingeniería Informática, impartidos por profesores/as invitados/as de prestigio procedentes sobre todo de universidades extranjeras. Esta formación se impartirá en su mayor parte en inglés. Esta actividad se realiza durante el primer semestre de cada curso académico. Dedicación del estudiante: 20 horas.

      Más información sobre seminarios
       
    • Jornadas de presentación de resultados de investigación. Jornadas de 1 o 2 días de duración en las que los/las doctorandos/as presentan a partir de su segundo año el estado de desarrollo de sus tesis a otros doctorandos/as e investigadores/as del departamento.
       
    • Publicación de un trabajo de investigación. Elaboración y redacción de artículos para su publicación en revistas con perfil de investigación contrastado y avalado por su inclusión en bases de datos internacionales de carácter científico.

      La revista deberá cumplir los estándares aceptados por la comunidad científica internacional (revisión por pares anónimos, entre otros) y contar con índice de impacto publicado en el JCR. Antes del depósito de tesis, el doctorando/a deberá haber publicado (o tener aceptado para su publicación) al menos un trabajo de investigación en una de estas revistas. Esta publicación se realizará durante el segundo o tercer año.
       
    • Estancia de investigación internacional. Actividad optativa. Los doctorandos/as que hayan realizado una estancia mínima de tres meses fuera de España en una institución o centro de investigación de prestigio podrán solicitar la mención "Doctorado Internacional"
       
    • Pre-defensa de tesis. Actividad a realizar en una fase avanzada de elaboración de la tesis antes de su finalización. La Comisión Académica nombrará un tribunal de pre-defensa compuesto por tres doctores afines al tema de la tesis, uno de los cuales pertenecerá al departamento y otro será externo. Este tribunal emitirá un informe de recomendaciones.
       


    Formación transversal

    La formación transversal es aquella orientada a la adquisición de habilidades comunes a todas las disciplinas para el desarrollo de competencias científicas y educadoras y para la mejora de la futura carrera profesional. Esta formación se compone de diferentes actividades (cursos cortos, seminarios, etc.), las cuales podrán ser recomendadas por la Comisión Académica del programa.

    Los y las estudiantes deberán cursar 6 créditos (aproximadamente 60 horas) a lo largo de todo el periodo doctoral.

    Más información:

  • INVESTIGACIÓN
    • Líneas de investigación

      Interactive systems

      • Interacción, visualización y colaboración
      • Sistemas interactivos para la gestión de emergencias y centros de crisis
      • Tecnología aplicada a la educación
      • Sistema de información web
      • Realidad virtual y aumentada
      • Biometry

      Knowledge Reuse

      • Representación del conocimiento
      • Recuperación del conocimiento
      • Reutilización del conocimiento
      • Métodos avanzados de producción de sistemas software
      • Tecnologías para gestionar productos y equipos
      • Innovación, creatividad y emprendimiento tecnológico
      • Organización de procesos para reutilización
      • Nuevas tecnologías digitales para concebir, desarrollar, gestionar y desplegar sistemas basados en software
      • ITC Project Management
      • Business information systems
      • IT Government
      • Software engineering economics
      • Applied systems thinking

      Arquitectura de computadores, comunicaciones y sistemas (ARCOS)

      • Computación de altas prestaciones
      • Sistemas de ficheros distribuidos y paralelos
      • Sistemas de tiempo real
      • Redes de sensores
      • Sistemas distribuidos
      • Infraestructuras para facilitar BigData
      • Sistemas de cómputo para biocomputación

      Computer Security Lab (COSEC)

      • Applied cryptography
      • Systems, software and network security
      • Privacy

      Planificación y Aprendizaje

      • Planificación automática
      • Aprendizaje automático
      • Inteligencia artificial
      • Optimización
      • Búsqueda heurística
      • Robótica cognitiva
      • Aprendizaje por refuerzo

      Control, Aprendizaje y Optimización

      • Aprendizaje automático
      • Inteligencia artificial
      • Análisis de datos
      • Optimización
      • Control predictivo
      • Reconocimiento de patrones
      • Sistemas multiagente
      • Minería de datos.
      • Robótica cognitiva

      Inteligencia Artificial Aplicada (GIAA)

      • Aprendizaje automático
      • Fusión de datos
      • Visión activa
      • Sistemas de vigilancia
      • Sistemas multiagente
      • Gestión de la reputación
      • Optimización multiobjetivo
      • Ambient Intelligence
      • Sistemas de navegación autónoma
      • Sistemas de control con lógica borrosa
      • Aprendizaje automático en datos espaciotemporales
      • Ciudades inteligentes

      Redes Neuronales y Computación Biológica

      • Aprendizaje automático
      • Computación con inspiración biológica: algoritmos genéticos, estrategias evolutivas, programación genérica, enjambres de partículas
      • Redes de neuronas artificiales
      • Hibridación de técnicas evolutivas y aprendizaje
      • Minería de datos
      • Metaheurísticas

      Human Languages and Accesibility Technologies

      • Sistemas de Búsqueda de Respuestas
      • Marcos metodológicos para el desarrollo de aplicaciones web accesibles
      • Natural language processing
      • Information and communications technology and accessibility
      • Speech processing and speaker recognition
      • Deep learning methods applied to natural language processing
      • Natural language processing and accessibility
      • Reconocimiento de voz
      • Software para educación
      • Procesamiento de audio
      • Accesibilidad audiovisual

      GIGABD

      • Semantic Web Technologies
      • Soft Computing in Corporate Information Systems, Business processes integration
      • Aplicaciones de deep learning y enriquecimiento de datos
      • Accesibilidad y comprensibilidad de datos
      • Veracidad y fiabilidad de datos
      • Infraestructuras para facilitar BigData
      • Analítica de información
    • Resultados cientificos

      Se relaciona una muestra significativa de las publicaciones derivadas de las tesis doctorales de los últimos años.

      • Tesis: Creación de Experiencias de Realidad Aumentada Realistas por Usuarios Finales
        Autor: Álvaro Montero Montes
        Publicación: Zarraonandia, T., Díaz, P., Montero, Á., Aedo, I., & Onorati, T. (2019). Using a Google Glass-based Classroom Feedback System to improve students to teacher communication. IEEE Access, 7, 16837-16846.
        Índice de calidad: JIF(2019) 3.74, posición 35 de 256 en COMPUTER SCIENCE, INFORMATION SYSTEMS Q1, 30 citas
      • Tesis: Novel usage of deep learning and high-performance computing in long-baseline neutrino oscillation experiments
        Autor: Saúl Alonso Monsalve
        Publicación: Abi, B., Acciarri, R., Acero, M. A., Adamov, G., Adams, D., Adinolfi, M., ... & Chiriacescu, A. (2020). Neutrino interaction classification with a convolutional neural network in the DUNE far detector. Physical Review D, 102(9), 092003.
        Índice de calidad: JIF(2020) 5.29, posición 6 de 29 en PHYSICS, PARTICLES & FIELDS Q1, 63 citas
      • Tesis: Modelo de correlación QoS-QoE en un ambiente de aprovisionamiento de servicio de telecomunicaciones OTT-Telco
        Autor: Julián Andrés Caicedo Muñoz
        Publicación: Caicedo-Munoz, J. A., Espino, A. L., Corrales, J. C., & Rendon, A. (2018). QoS-Classifier for VPN and Non-VPN traffic based on time-related features. Computer Networks, 144, 271-279.
        Índice de calidad: JIF(2018) 3.03, posición 13 de 53 en COMPUTER SCIENCE, HARDWARE & ARCHITECTURE Q1, 39 citas
      • Tesis: Robust GNSS Carrier Phase-based Position and Attitude Estimation Theory and Applications
        Autor: Daniel Arias Medina
        Publicación: Medina, D., Vilà-Valls, J., Hesselbarth, A., Ziebold, R., & García, J. (2020). On the recursive joint position and attitude determination in multi-antenna GNSS platforms. Remote Sensing, 12(12), 1955.
        Índice de calidad: JIF(2020) 2.45, posición 14 de 30 en REMOTE SENSING Q2, 25 citas
      • Tesis: Methods and Techniques for analyzing human factors facets on drivers
        Autor: Botyuu Oscar Sipele Siale
        Publicación: Škrjanc, I., Andonovski, G., Ledezma, A., Sipele, O., Iglesias, J. A., & Sanchis, A. (2018). Evolving cloud-based system for the recognition of drivers’ actions. Expert systems with applications, 99, 231-238.
        Índice de calidad: JIF(2018) 4.29, posición 24 de 134 en COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE Q1, 49 citas
      • Tesis: Adaptive Algorithms For Classification On High-Frequency Data Streams: Application To Finance​​​​​​​
        Autor: Andrés León Suárez Cetrulo
        Publicación: Alonso-Monsalve, S., Suárez-Cetrulo, A. L., Cervantes, A., & Quintana, D. (2020). Convolution on neural networks for high-frequency trend prediction of cryptocurrency exchange rates using technical indicators. Expert Systems with Applications, 149, 113250.
        Índice de calidad: JIF(2018) 6.94, posición 23 de 119 en COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE Q1, 197 citas
      • Tesis: Aplicación de algoritmos de inteligencia artificial a la optimización de la calidad de requisitos mediante sugerencias automáticas de mejora
        Autor: Daniel Adanza Dopazo
        Publicación: Dopazo, D. A., Pelayo, V. M., & Fuster, G. G. (2021). An automatic methodology for the quality enhancement of requirements using genetic algorithms. Information and Software Technology, 140, 106696.
        Índice de calidad: JIF(2021) 3.86, posición 21 de 110 en COMPUTER SCIENCE, SOFTWARE ENGINEERING Q1, 18 citas
      • Tesis: Cybersecurity Mechanisms Leveraging Sensorial Data​​​​​​​
        Autor: Luis Hernández Álvarez
        Publicación: Hernández-Álvarez, L., de Fuentes, J. M., González-Manzano, L., & Hernández Encinas, L. (2020). Privacy-preserving sensor-based continuous authentication and user profiling: a review. Sensors, 21(1), 92.
        Índice de calidad: JIF (2020) 3,57, posición 14 de 64 en INSTRUMENTS & INSTRUMENTATION Q1, 53 citas
      • Tesis: Weakly supervised Deep Learning for Natural Language Processing​​​​​​​
        Autor: Cristobal Colón Ruiz
        Publicación: Colón-Ruiz, C., & Segura-Bedmar, I. (2020). Comparing deep learning architectures for sentiment analysis on drug reviews. Journal of Biomedical Informatics, 110, 103539.
        Índice de calidad: JIF(2020) 6.3, posición 13 de 111 en COMPUTER SCIENCE, INTERDISCIPLINARY APPLICATIONS Q1, 176 citas
      • Tesis: New techniques to build and manage agnostic workflows for the processing of digital products​​​​​​​
        Autor: Dante Domizzi Sánchez Gallegos
        Publicación: Sanchez-Gallegos, D. D., Gonzalez-Compean, J. L., Carretero, J., Marin-Castro, H. M., Tchernykh, A., & Montella, R. (2022). PuzzleMesh: A puzzle model to build mesh of agnostic services for edge-fog-cloud. IEEE Transactions on Services Computing, 16(2), 1334-1345.
        Índice de calidad: JIF(2022) 8.1, posición 13 de 58 en COMPUTER SCIENCE, INFORMATION SYSTEMS Q1, 9 citas
    • Publicaciones científicas

      Se relacionan algunas de las publicaciones científicas más destacadas del profesorado del programa.

      Knowledge Reuse

      • Eito-Brun, Ricardo ; Amescua-Seco, Antonio. Developments in Aerospace Software Engineering practices for VSEs: An overview of the process requirements and practices of integrated Maturity models and Standards. Advances in Space Research, 68(7), 2988-2998. JIF(2020) 2.61, posición 10 de 34 en ENGINEERING, AEROSPACE Q2, 1 cita. DOI: https://doi.org/10.1016/j.asr.2021.05.026
      • Poza, J., Moreno, V., Fraga, A., & Álvarez-Rodríguez, J. M. (2021). Genetic Algorithms: A Practical Approach to Generate Textual Patterns for Requirements Authoring. Applied Sciences, 11(23), 11378. JIF(2021) 2.83, posición 39 de 92 en ENGINEERING, MULTIDISCIPLINARY Q2, 5 citas. DOI: https://doi.org/10.3390/app112311378
      • Dopazo, D. A., Pelayo, V. M., & Fuster, G. G. (2021). An automatic methodology for the quality enhancement of requirements using genetic algorithms. Information and Software Technology, 140, 106696. JIF(2021) 3.86, posición 21 de 110 en COMPUTER SCIENCE, SOFTWARE ENGINEERING Q1, 18 citas. DOI: https://doi.org/10.1016/j.infsof.2021.106696
      • Sanchez-Segura, M. I., González-Cruz, R., Medina-Dominguez, F., & Dugarte-Peña, G. L. (2022). Valuable business knowledge asset discovery by processing unstructured data. Sustainability, 14(20), 12971. JIF(2022) 3.9, posición 114 de 275 en ENVIRONMENTAL SCIENCES Q2, 7 citas. DOI: https://doi.org/10.3390/su142012971
      • Sanchez‐Segura, M. I., Medina‐Dominguez, F., de Amescua, A., & Dugarte‐Peña, G. L. (2021). Knowledge governance maturity assessment can help software engineers during the design of business digitalization projects. Journal of Software: Evolution and Process, 33(4), e2326.    JIF(2021) 1.84, posición 64 de 110 en COMPUTER SCIENCE, SOFTWARE ENGINEERING Q3, 16 citas. DOI: https://doi.org/10.1002/smr.2326

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      Interactive systems

      • Zarraonandia, T., Díaz, P., Montero, Á., Aedo, I., & Onorati, T. (2019). Using a Google Glass-based Classroom Feedback System to improve students to teacher communication. IEEE Access, 7, 16837-16846. JIF(2019) 3.74, posición 35 de 256 en COMPUTER SCIENCE, INFORMATION SYSTEMS Q1, 30 citas. DOI: 10.1109/ACCESS.2019.2893971
      • Santos-Torres, A., Zarraonandia, T., Díaz, P., Onorati, T., & Aedo, I. (2020). An empirical comparison of interaction styles for map interfaces in immersive virtual environments. Multimedia Tools and Applications, 79, 35717-35738. JIF(2020) 2.57, posición 22 de 110 en COMPUTER SCIENCE, THEORY & METHODS Q2, 12 citas. DOI: https://doi.org/10.1007/s11042-020-08709-9
      • Ley-Flores, J., Alshami, E., Singh, A., Bevilacqua, F., Bianchi-Berthouze, N., Deroy, O., & Tajadura-Jiménez, A. (2022). Effects of pitch and musical sounds on body-representations when moving with sound. Scientific reports, 12(1), 2676. JIF(2022) 4.6, posición 22 de 73 en MULTIDISCIPLINARY SCIENCES Q2, 33 citas. DOI: https://doi.org/10.1038/s41598-022-06210-x
      • Sánchez de Francisco, M., Díaz, P., Onorati, T., & Aedo, I. (2023). Connecting citizens with urban environments through an augmented reality pervasive game. Multimedia Tools and Applications, 82(9), 12939-12955. JIF(2022) 2.9, posición 95 de 250 en COMPUTER SCIENCE, THEORY & METHODS Q2, 2 citas. DOI: https://doi.org/10.1007/s11042-022-14055-9
      • Tajadura-Jimenez, A., Ley-Flores, J., Valdiviezo, O., Singh, A., Sanchez-Martin, M., Diaz Duran, J., & Márquez Segura, E. (2022, June). Exploring the Design Space for Body Transformation Wearables to Support Physical Activity through Sensitizing and Bodystorming. In Proceedings of the 8th International Conference on Movement and Computing (pp. 1-9). 10 citas. DOI: https://doi.org/10.1145/3537972.3538001

      Arquitectura de computadores, comunicaciones y sistemas (ARCOS)

      • Declara, P. F., Pérez, D. H. C., Garcia-Blas, J., Vom Bruch, D., Garcia, J. D., & Neufeld, N. (2019). A parallel-computing algorithm for high-energy physics particle tracking and decoding using gpu architectures. IEEE Access, 7, 91612-91626. JIF(2019) 3.74, posición 35 de 256 en COMPUTER SCIENCE, INFORMATION SYSTEMS Q1, 18 citas. DOI: https://doi.org/10.1109/ACCESS.2019.2927261
      • López-Gómez, J., Muñoz, J. F., del Rio Astorga, D., Dolz, M. F., & García, J. D. (2019). Exploring stream parallel patterns in distributed MPI environments. Parallel Computing, 84, 24-36. JIF(2019) 1.19, posición 69 de 108 en COMPUTER SCIENCE, THEORY & METHODS Q3, 11 citas. DOI: https://doi.org/10.1016/j.parco.2019.03.004
      • Abi, B., Acciarri, R., Acero, M. A., Adamov, G., Adams, D., Adinolfi, M., ... & Chiriacescu, A. (2020). Neutrino interaction classification with a convolutional neural network in the DUNE far detector. Physical Review D, 102(9), 092003. JIF(2020) 5.29, posición 6 de 29 en PHYSICS, PARTICLES & FIELDS Q1, 63 citas. DOI: https://doi.org/10.1103/PhysRevD.102.092003
      • Cascajo, A., Singh, D. E., & Carretero, J. (2022). Limitless—light-weight monitoring tool for large scale systems. Microprocessors and Microsystems, 93, 104586. JIF(2022) 2.6, posición 27 de 54 en COMPUTER SCIENCE, HARDWARE & ARCHITECTURE Q2, 13 citas. DOI: https://doi.org/10.1016/j.micpro.2022.104586
      • Lozano, S., Lugo, T., & Carretero, J. (2023). A Comprehensive Survey on the Use of Hypervisors in Safety-Critical Systems. IEEE Access, 11, 36244-36263. JIF(2022) 3.4, posición 87 de 250 en COMPUTER SCIENCE, INFORMATION SYSTEMS Q2, 12 citas. DOI: 10.1109/ACCESS.2023.3264825
      • Martinez-Rendon, C., Camarmas-Alonso, D., Carretero, J., & Gonzalez-Compean, J. L. (2022). On the continuous contract verification using blockchain and real-time data. Cluster Computing, 25(3), 2179-2201.  JIF (2022) 4.4, posición 24 de 111 en Computer Science, Theory & methods Q1, 18 citas. DOI: https://doi.org/10.1007/s10586-021-03252-0
      • Almaaitah, N. O., Singh, D. E., Özden, T., & Carretero, J. (2024). Performance-driven scheduling for malleable workloads. The Journal of Supercomputing, 1-29. JIF(2023) 2.5, posición 28 de 59 en COMPUTER SCIENCE, HARDWARE & ARCHITECTURE Q2, 1 cita. DOI: https://doi.org/10.21203/rs.3.rs-3361646/v1
      • Blázquez, E., & Tapiador, J. (2023). Kunai: A static analysis framework for Android apps. SoftwareX, 22, 101370. JIF(2023) 2.4, posición 54 de 132 en COMPUTER SCIENCE, SOFTWARE ENGINEERING Q2, 1 cita. DOI: https://doi.org/10.1016/j.softx.2023.101370
      • Sanchez-Gallegos, D. D., Gonzalez-Compean, J. L., Carretero, J., Marin-Castro, H. M., Tchernykh, A., & Montella, R. (2022). PuzzleMesh: A puzzle model to build mesh of agnostic services for edge-fog-cloud. IEEE Transactions on Services Computing, 16(2), 1334-1345. JIF(2022) 8.1, posición 13 de 58 en COMPUTER SCIENCE, INFORMATION SYSTEMS Q1, 9 citas. DOI: https://doi.org/10.1109/TSC.2022.3175057

      Computer Security Lab (COSEC)

      • Ortiz-Martin, L., Picazo-Sanchez, P., & Peris-Lopez, P. (2020). Are the interpulse intervals of an ECG signal a good source of entropy? An in-depth entropy analysis based on NIST 800-90B recommendation. Future Generation Computer Systems, 105, 346-360. JIF (2020) 7.18, posición 7 de 110 en Computer Science, Theory&methods, 8 citas. DOI: https://doi.org/10.1016/j.future.2019.12.002
      • Avarez-Rodríguez, J. M., Mendieta, R., Cibrián, E., & Llorens, J. (2023). Towards a method to quantitatively measure toolchain interoperability in the engineering lifecycle: A case study of digital hardware design. Computer Standards & Interfaces, 86, 103744. JIF(2023) 2, posición 9 de 54 en COMPUTER SCIENCE, HARDWARE & ARCHITECTURE Q1, 7 citas. DOI: https://doi.org/10.1016/j.csi.2023.103744
      • Rashed, M., & Suarez-Tangil, G. (2021). An analysis of android malware classification services. Sensors, 21(16), 5671. JIF (2020) 3.24, posición 19 de 64 en INSTRUMENTS & INSTRUMENTATION Q2, 7citas. DOI: https://doi.org/10.3390/s21165671
      • Querejeta-Azurmendi, I., Arroyo Guardeño, D., Hernández-Ardieta, J. L., & Hernández Encinas, L. (2020). Netvote: a strict-coercion resistance re-voting based internet voting scheme with linear filtering. Mathematics, 8(9), 1618. JIF(2020) 2.25, posición 234 de 330 en MATHEMATICS Q1, 8 citas. DOI: https://doi.org/10.3390/math8091618 
      • Fuster-Barceló, C., Peris-Lopez, P., & Camara, C. (2022). ELEKTRA: ELEKTRokardiomatrix application to biometric identification with convolutional neural networks. Neurocomputing, 506, 37-49. JIF(2022) 6, posición 41 de 145 en COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE Q2, 13 citas. DOI: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2022.07.059 
      • Gimenez-Aguilar, M., De Fuentes, J. M., Gonzalez-Manzano, L., & Arroyo, D. (2021). Achieving cybersecurity in blockchain-based systems: A survey. Future Generation Computer Systems, 124, 91-118. JIF (2020) 7.3, posición 8 de 110 en Computer Science, Theory&methods, 76 citas. DOI: http://dx.doi.org/10.1016/j.future.2021.05.007
      • Cbrero-Holgueras, J., & Pastrana, S. (2023). Towards automated homomorphic encryption parameter selection with fuzzy logic and linear programming. Expert Systems with Applications, 229, 120460. JIF(2023) 7.5, posición 24 de 197 en COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE Q1, 9 citas. DOI: https://doi.org/10.1016/j.eswa.2023.120460 
      • Hernández-Álvarez, L., de Fuentes, J. M., González-Manzano, L., & Hernández Encinas, L. (2020). Privacy-preserving sensor-based continuous authentication and user profiling: a review. Sensors, 21(1), 92.  JIF (2020) 3,57, posición 14 de 64 en INSTRUMENTS & INSTRUMENTATION Q1, 53 citas. DOI: https://doi.org/10.3390/s21010092 
      • Cibrián, E., Álvarez-Rodríguez, J. M., Mendieta, R., & Llorens, J. (2023). Towards a Method to Enable the Selection of Physical Models within the Systems Engineering Process: A Case Study with Simulink Models. Applied Sciences, 13(21), 11999. JIF(2023) 2.5, posición 44 de 181 en ENGINEERING, MULTIDISCIPLINARY Q1, 7 citas. DOI: https://doi.org/10.3390/app132111999 
      • Suárez López, D., Álvarez-Rodríguez, J. M., & Inteligencia Artificial Aplicada-Cardenas, M. (2023). Toward a Model to Evaluate Machine-Processing Quality in Scientific Documentation and Its Impact on Information Retrieval. Applied Sciences, 13(24), 13075. JIF(2023) 2.5, posición 44 de 181 en ENGINEERING, MULTIDISCIPLINARY Q1. DOI: https://doi.org/10.3390/app132413075 

      Planificación y Aprendizaje

      • José Carlos Pulido, Cristina Suárez Mejías, José Carlos González, Álvaro Dueñas Ruiz, Patricia Ferrand Ferri, María Encarnación Martínez Sahuquillo, Carmen Echevarría Ruiz De Vargas, Pedro Infante-Cossio, Carlos Luis Parra Calderón, Fernando Fernández. A Socially Assistive Robotic Platform for Upper-Limb Rehabilitation: A Longitudinal Study with Pediatric Patients. IEEE Robotics and Automation Magazine, pp. 24 - 39. 2019. JIF (2020) 3,59, posición 8 de 28 en Robotics Q2, 52 citas. DOI: 10.1109/MRA.2019.2905231
      • Fuentetaja, R., García-Olaya, A., García, J., González, J. C., & Fernández, F. (2020). An automated planning model for hri: Use cases on social assistive robotics. Sensors, 20(22), 6520. JIF (2020) 3,57, posición 14 de 64 en INSTRUMENTS & INSTRUMENTATION Q1, 6 citas. DOI: https://doi.org/10.3390/s20226520
      • Pozanco, A., Fernández, S., & Borrajo, D. (2018). Learning-driven goal generation. AI Communications, 31(2), 137-150. JIF(2018) 0.76, posición 118 de 134 en COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE Q4. DOI: https://doi.org/10.3390/s20226520
      • Majadas, R., García, J., & Fernández, F. (2024). Clustering-based attack detection for adversarial reinforcement learning. Applied Intelligence, 54(3), 2631-2647. JIF(2023) 3.4, posición 76 de 197 en COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE Q2, 1 cita. DOI: https://doi.org/10.1007/s10489-024-05275-7
      • Pulido, J. C., Fuentetaja, R., García, E., García, M., Abuín, V., González, J. C., ... & Fernández, F. (2024). A gamified social robotics platform for intensive therapies in neurorehabilitation. Intelligent Service Robotics, 1-25. JIF(2023) 2.3, posición 26 de 46 en ROBOTICS Q3, 1 cita. DOI: https://doi.org/10.1007/s11370-024-00521-w

      Control, Aprendizaje y Optimización

      • Vargas-Arcila, A. M., Corrales, J. C., Sanchis, A., & Gallón, Á. R. (2021). Peripheral diagnosis for propagated network faults. Journal of Network and Systems Management, 29(2), 14. JIF(2021) 2.19, posición 119 de 164 en COMPUTER SCIENCE, INFORMATION SYSTEMS Q3, 4 citas. DOI: https://doi.org/10.1007/s10922-020-09579-0
      • Caicedo-Munoz, J. A., Espino, A. L., Corrales, J. C., & Rendon, A. (2018). QoS-Classifier for VPN and Non-VPN traffic based on time-related features. Computer Networks, 144, 271-279. JIF(2018) 3.03, posición 13 de 53 en COMPUTER SCIENCE, HARDWARE & ARCHITECTURE Q1, 39 citas. DOI: https://doi.org/10.1016/j.comnet.2018.08.008
      • Simmonds, J., Gómez, J. A., & Ledezma, A. (2024). Testing the Feasibility of an Agent-Based Model for Hydrologic Flow Simulation. Information, 15(8), 448. JIF(2024) 2.4, en Computer Science, Information Systems Q3, 1 cita. DOI: https://doi.org/10.3390/info15080448
      • Škrjanc, I., Andonovski, G., Ledezma, A., Sipele, O., Iglesias, J. A., & Sanchis, A. (2018). Evolving cloud-based system for the recognition of drivers’ actions. Expert systems with applications, 99, 231-238. JIF(2018) 4.29, posición 24 de 134 en COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE Q1, 49 citas. DOI: https://doi.org/10.1016/j.eswa.2017.11.008
      • Alonso-Monsalve, S., Suárez-Cetrulo, A. L., Cervantes, A., & Quintana, D. (2020). Convolution on neural networks for high-frequency trend prediction of cryptocurrency exchange rates using technical indicators. Expert Systems with Applications, 149, 113250. JIF(2018) 6.94, posición 23 de 119 en COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE Q1, 197 citas. DOI: https://doi.org/10.1016/j.eswa.2020.113250

      Inteligencia Artificial Aplicada (GIAA)

      • Sadjadi, E. N., Menhaj, M. B., Herrero, J. G., & Inteligencia Artificial Aplicada Lopez, J. M. (2019). How effective are smooth compositions in predictive control of TS fuzzy models?. International Journal of Fuzzy Systems, 21, 1669-1686          JIF (2019) 4.406, posición 29 de 137 en Computer Science, Artificial Intelligent (Q1), 12 citas. DOI: https://doi.org/10.1007/s40815-019-00676-0
      • Medina, D., Vilà-Valls, J., Hesselbarth, A., Ziebold, R., & García, J. (2020). On the recursive joint position and attitude determination in multi-antenna GNSS platforms. Remote Sensing, 12(12), 1955. JIF(2020) 2.45, posición 14 de 30 en REMOTE SENSING Q2, 25 citas. DOI: https://doi.org/10.3390/rs12121955Cana, J. P. L., Herrero, J. G., & Lopez, J. M. M. (2022). An approach to forecasting and filtering noise in dynamic systems using LSTM architectures. Neurocomputing, 500, 637-648. JIF(2022) 6, posición 41 de 145 en COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE Q2, 2 citas. DOI: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2021.08.162
      • Iriz, J., Patricio, M. A., Berlanga, A., & Molina, J. M. (2023). CONEqNet: convolutional music equalizer network. Multimedia Tools and Applications, 82(3), 3911-3930.    JIF(2023) 3, posición 44 de 154 en COMPUTER SCIENCE, THEORY & METHODS Q2, 3 citas. DOI: https://doi.org/10.1007/s11042-022-12523-w

      Redes Neuronales y Computación Biológica

      • E. Martin, A. Cervantes, Y.Saez, P. Isasi, (2020) IACS-HCSP: Improved ant colony optimization for large-scale home care scheduling problems, Expert systems with applications 142, ISSN 0957-4174. JIF (2021) 3.60, posición 21 De 137 En: COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE (Q1). DOI: https://doi.org/10.1016/j.eswa.2019.112994
      • Y. Saez, P. Isasi, A. Baldominos. (2020). On the automated, evolutionary design of neural networks: past, present, and future. Neural Computing and Applications. 32, ISSN 0941-0643. JIF (2021) 5.606, posición 34 De 175 En: COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE (Q1), 45 citas. DOI: https://doi.org/10.1007/s00521-019-04160-6
      • A Alcántara, IM Galván, R Aler (2022). Direct estimation of prediction intervals for solar and wind regional energy forecasting with deep neural networks. Engineering Applications of Artificial Intelligence, 114, 105128. JIF (2022) 3.4, posición 25 De 145 En COMPUTER SCIENCE, INTERDISCIPLINARY APPLICATIONS (Q1), 29 citas. DOI: https://doi.org/10.1016/j.engappai.2022.10512
      • García-Cuesta, E., Aler, R., Pózo-Vázquez, D. D., & Galván, I. M. (2023). A combination of supervised dimensionality reduction and learning methods to forecast solar radiation. Applied Intelligence, 53(11), 13053-13066.               JIF(2023) 3.4, posición 76 de 197 en COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE Q2, 17 citas. DOI: https://doi.org/10.1007/s10489-022-04175-y
      • A. Suárez-Cetrulo, D. Quintana and A. Cervantes (2023). A Survey on Machine Learning for Recurring Concept Drifting Data Streams. Expert Systems with Applications, Vol. 213, pp. 1-17. JIF (2023) 8.5, 26 de 197 en COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE (Q1), 77 citas. DOI: https://doi.org/10.1016/j.eswa.2022.118934

      Human Languages and Accesibility Technologies

      • Revuelta P., Ortiz T., Lucía M. J., Ruiz-Mezcua B., Sánchez-Pena J.M. (2020). Limitations of standard accessible captioning of sounds and music for deaf and hard of hearing people: An EEG study. Frontiers in Integrative Neuroscience, vol. 14, Feb. 2020. JIF(2020) 3.21, posición 29 de 53 en BEHAVIORAL SCIENCES Q2, 23 citas. DOI: https://doi.org/10.3389/fnint.2020.00001
      • Colón-Ruiz, C., & Segura-Bedmar, I. (2020). Comparing deep learning architectures for sentiment analysis on drug reviews. Journal of Biomedical Informatics, 110, 103539. JIF(2020) 6.3, posición 13 de 111 en COMPUTER SCIENCE, INTERDISCIPLINARY APPLICATIONS Q1, 176 citas. DOI: https://doi.org/10.1016/j.jbi.2020.103539
      • López-Hernández, J. L., González-Carrasco, I., López-Cuadrado, J. L., & Ruiz-Mezcua, B. (2021). Framework for the classification of emotions in people with visual disabilities through brain signals. Frontiers in Neuroinformatics, 15, 642766. JIF(2021) 3.73, posición 16 de 57 en MATHEMATICAL & COMPUTATIONAL BIOLOGY Q2, 11 cita. DOI: https://doi.org/10.3389/fninf.2021.642766
      • Rodrigo Alarcón, Lourdes Moreno, Isabel Segura Bedmar, Paloma Martínez Fernández. (2019). Lexical simplification approach using easy-to-read resources. Procesamiento del Lenguaje Natural. 63, 95-102. Sociedad Española para el Procesamiento del Lenguaje Natural, 1989-7553. 2019
      • Jaber, A., & Martínez, P. (2022). Disambiguating clinical abbreviations using a one-fits-all classifier based on deep learning techniques. Methods of Information in Medicine, 61(S 01), e28-e34. JIF(2022) 1.7, posición 128 de 158 en COMPUTER SCIENCE, INFORMATION SYSTEMS Q4, 20 citas. DOI: https://doi.org/10.1055/s-0042-1742388
      • Masiello-Ruiz, J. M., Ruiz-Mezcua, B., Martinez, P., & Gonzalez-Carrasco, I. (2023). Synchro-Sub, an adaptive multi-algorithm framework for real-time subtitling synchronisation of multi-type TV programmes. Computing, 105(7), 1467-1495. JIF (2023) 3.3, posición 37 de 144 en Computer Science, Theory & methods Q2, 4 citas. DOI: https://doi.org/10.1007/s00607-023-01156-y

      GIGABD

      • Iglesias, A., Viciana, R., Pérez-Lorenzo, J. M., Ting, K. L. H., Tudela, A., Marfil, R., ... & Bandera, J. P. (2024). The Town Crier: A Use-Case Design and Implementation for a Socially Assistive Robot in Retirement Homes. Robotics, 13(4), 61. JIF(2024) 2.9, en Mechanical Engineering Q1, 4 citas. DOI: https://doi.org/10.3390/robotics13040061
      • Elahi, E., Iglesias, A., & Morato, J. (2022). Readability of Non-Text Images on the World Wide Web (WWW). IEEE Access, 10, 116627-116634. JIF(2022) 3.9, posición 73 de 158 en COMPUTER SCIENCE, INFORMATION SYSTEMS Q2, 4 citas. DOI: https://doi.org/10.1109/access.2022.3218632
      • Lan Hing Ting, K., Voilmy, D., De Roll, Q., Iglesias, A., & Marfil, R. (2021). Fieldwork and field trials in hospitals: co-designing a robotic solution to support data collection in geriatric assessment. Applied Sciences, 11(7), 3046. JIF(2021) 2.83, posición 39 de 92 en ENGINEERING, MULTIDISCIPLINARY Q2, 7 citas. DOI: https://doi.org/10.3390/app11073046
      • Iglesias, A., García, J., Garcia-Olaya, A., Fuentetaja, R., Fernández, F., Romero-Garcés, A., ... & Suárez-Mejías, C. (2021). Extending the evaluation of social assistive robots with accessibility indicators: The AUSUS evaluation framework. IEEE Transactions on Human-Machine Systems, 51(6), 601-612. JIF(2021) 4.12, posición 60 de 145 en COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE Q2, 10 citas. DOI: https://doi.org/10.1109/THMS.2021.3112976

      Más información en el listado completo de publicaciones

  • TESIS

    Elaboración de la tesis

    Puedes consultar la Guía con recomendaciones que tiene accesible la Biblioteca de la universidad en su web 

    Debes seguir siempre las orientaciones de tu Director/a de tesis, la directrices de tu programa de doctorado, y la normativa de la Escuela de Doctorado

    Presentación y defensa de tesis

    La tesis doctoral consiste en un trabajo original de investigación elaborado por el doctorando/a en el campo de conocimiento establecido por el presente programa de doctorado, y que capacita al doctorando/a para el trabajo autónomo en el ámbito de la I+D+i.

    La Universidad Carlos III de Madrid, a través de su Escuela de Doctorado, establece los procedimientos de seguimiento para garantizar la calidad de la formación y supervisión del doctorando/a. Igualmente facilita los procedimientos para la adecuada evaluación y defensa de la tesis doctoral.

    Más información: 

    Requisitos para la defensa de tesis en Ciencia y Tecnología Informática

    * Antes de Iniciar los trámites de defensa de tesis:

    -Consulta los pasos específicos de este programa en la secretaría del departamento de Informática.

    -Consulta las actividades de formación e investigación exigibles por el programa previo a la defensa de tesis, que deberás registrar en tu expediente académico.

    • Pre-defensa de tesis doctoral. La pre-defensa se realizará en una fase avanzada de la realización de la tesis pero antes de su finalización.

      La Comisión Académica nombrará un tribunal de pre-defensa compuesto por tres doctores/as afines al tema de la tesis, el cual estará compuesto por, al menos, un doctor/a del departamento y otro externo/a. Una vez expuesta la tesis por parte del doctorando/a, cada miembro del tribunal deberá elaborar un informe por separado, indicando la validez de la tesis y los aspectos que requieran posible mejora antes de proceder a su depósito. El tribunal podrá asimismo emitir un informe negativo sobre la tesis.
    • Depósito de tesis. Para proceder al depósito, el doctorando/a deberá acreditar su actividad mediante la presentación de sus méritos investigadores ante la Comisión Académica del programa. 

    Tesis por compendio de publicaciones

    La Comisión Académica del Programa de Doctorado podrá autorizar la presentación de la memoria de una tesis doctoral en la modalidad de compendio de publicaciones. Estas publicaciones deberán mostrar una unidad temática consistente y coherente, haber sido evaluadas por expertos solventes, y reunir unos requisitos de calidad, cantidad y autoría del doctorando/a, regulado por el programa de doctorado en Ciencia y Tecnología Informática. Más información: Tesis por compendio de publicaciones

    La defensa de las tesis por compendio se efectuará con las mismas condiciones de plazos, tribunales, menciones, etc. que las presentadas con una memoria convencional.

  • CALIDAD

    INFORMACIÓN GENERAL DEL TÍTULO

    ☛ Curso de implantación: 2013-2014

    GARANTÍA DE CALIDAD DEL PROGRAMA

    La Comisión Académica de Doctorado está definida dentro del  SGIC de la Universidad Carlos III de Madrid como el Órgano que evalúa la calidad de los programas y aprueba la Memoria Académica de Titulación.

    INDICADORES DE CALIDAD

    RECLAMACIONES Y/O SUGERENCIAS

  • CONTACTA
    Bienvenida Universidad Carlos III de Madrid

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