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Cédric Marco Detchart es Doctor por la Universidad Pública de Navarra, donde actualmente es Profesor Ayudante Doctor en el Departamento de Estadística, Informática y Matemáticas. Su investigación se desarrolla en el Grupo de Inteligencia Artificial y Razonamiento Aproximado (GIARA), con un enfoque en la modelización de la incertidumbre, la fusión de información y la percepción en visión por computador.
Su formación académica incluye el Grado en Ingeniería Informática por la Universidad Pública de Navarra y un Máster en Inteligencia Artificial, Reconocimiento de Patrones e Imagen Digital por la Universitat Politècnica de València. Durante su doctorado, realizó una estancia de investigación en el Centro de Ciencias Computacionales (C3) de la Universidade Federal do Rio Grande do Sul (FURG) en Brasil, trabajando en modelos de percepción visual basados en integración de información.
Tras la finalización de su doctorado, fue investigador posdoctoral en el Valencian Research Institute for Artificial Intelligence (VRAIN) de la Universitat Politècnica de València, donde participó en proyectos de inteligencia artificial aplicada, centrados en la mejora de la interacción humano-computador, la fusión de información y el desarrollo de asistentes cognitivos mediante modelos de incertidumbre y comparación perceptiva.
En el ámbito docente, ha impartido asignaturas de programación, informática y simulación, tanto en titulaciones de ingeniería como en ciencia de datos. Su enfoque pedagógico busca integrar la investigación en el aula a través del aprendizaje basado en proyectos y la resolución de problemas aplicados. Ha dirigido múltiples trabajos de fin de grado y máster, en temas como segmentación de imágenes, aprendizaje profundo y sistemas de visión artificial para la toma de decisiones.
Su producción científica incluye publicaciones en revistas indexadas de alto impacto (Q1) y contribuciones en congresos internacionales de referencia en inteligencia artificial y procesamiento de imágenes. Ha participado en proyectos de investigación competitivos, colaborando con instituciones nacionales e internacionales en el desarrollo de modelos avanzados para la percepción computacional y la clasificación de datos con incertidumbre.
Además de su labor académica, ha trabajado en la transferencia de conocimiento, desarrollando soluciones tecnológicas para distintos sectores, como la agricultura de precisión y la interacción hombre-máquina. También ha participado en iniciativas de divulgación científica, contribuyendo a la difusión del impacto de la inteligencia artificial en diferentes ámbitos.
Sus intereses investigadores se centran en la aplicación de teorías de comparación perceptiva en visión por computador, con especial interés en avances en psicología y neurociencias, explorando nuevas formas de mejorar la percepción artificial y la toma de decisiones en entornos complejos.