MARIA JOSE PEREZ-ILZARBE SERRANO
Titular Universidad

• Departamento: INGENIERÍA
• Área de conocimiento: Ingeniería de Sistemas y Automática
• e-mail: mjperezunavarra.es
• Teléfono: (+34) 948 16 9267 (ext. 9267)
•   EDIFICIO LOS PINOS - DESPACHO 2014 - P.SEGUNDA

• Breve CV
• Docencia
• Tutorías
• Portal de producción científica
• Información adicional

María José Pérez-Ilzarbe obtuvo la licenciatura en Ciencias Físicas por la Universidad de Zaragoza in 1984. Fue becaria en el Instituto de Energías renovables del CIEMAT desde julio de 1985 hasta diciembre de 1986, donde trabajó en caracterización óptica de células solares. Desde enero de 1987 hasta diciembre de 1990 fue becaria en el Instituto de Óptica del Consejo Superior de Investigaciones Científicas, donde realizó la tesis en procesado digital de imágenes. Recibió el título de doctora por la Universidad Complutense de Madrid en octubre de 1990. Tras un semestre como profesora asociada en el Departamento de Matemáticas de la Universidad Carlos III de Madrid, durante el curso 1991-1992 trabajó como Ayudante LRU en el área de Ingeniería de Sistemas y Automática del Departamento de Ingeniería Eléctrica e Informática. de la Universidad de Zaragoza. A la Universidad Pública de Navarra llegó en octubre de 1992, donde es Titular de Universidad en el área de Ingeniería de Sistemas y Automática, actualmente en el Departamento de  Ingeniería.

Su actividad docente a lo largo de estos años ja incluido diferentes asignaturas propias del área a la que pertenece, con contenidos de control automático de sistemas, tanto analógico como digital, control borroso, simulación de sistemas dinámicos, redes neuronales y sus aplicaciones, tanto en control como en procesado de señal, y visión por computador.

Las actividades de investigación que ha realizado incluyen trabajos en recuperación de imágenes, visión por computador, redes neuronales, optimización, control neuronal y control borroso. Las principales líneas de investigación que sigue en la actualidad son el desarrollo y análisis de modelos dinámicos neuronales para optimización, y el desarrollo de controladores borrosos computacionalmente eficientes.