Información general
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Presentación
  • [Spanish] Andrei Buciulea recibió el título de Grado y Máster en Ingeniería de Telecomunicaciones de la Universidad Rey Juan Carlos en 2017 y 2020, respectivamente. En 2019, se unió al Departamento de Teoría de la Señal y Comunicaciones de la Universidad Rey Juan Carlos después de obtener una posición competitiva como Ayudante de Investigación. En 2020, obtuvo un contrato predoctoral de la Universidad Rey Juan Carlos, donde actualmente realiza sus actividades de investigación y enseñanza. También es miembro de un grupo de investigación en la universidad y participa en varios proyectos de investigación. 

    Actualmente, sus intereses de investigación se centran en explorar la relación entre la teoría de grafos y las redes en ciencia de datos. Está desarrollando algoritmos basados en datos que operan sobre estructuras no regulares (grafos), que son críticos en una amplia gama de redes, como las de comunicaciones, transporte o sistemas complejos inteligentes. En los últimos años, ha publicado varios artículos de revista y en conferencias que se enfocan en diseños robustos para la inferencia de la topología de grafos, considerando nodos ocultos/latentes y generalizando modelos gráficos clásicos. Además de publicar sus resultados, ha publicado el código de sus algoritmos desarrollados, revisado artículos para conferencias y revistas de IEEE, y ha sido presidente de la rama estudiantil de IEEE en la Universidad Rey Juan Carlos.
     
    [English] Andrei Buciulea received a degree in Telecommunications Engineering (equivalent to a B.Sc. and M.Sc.) from King Juan Carlos University in 2017 and 2020, respectively. In 2019, he joined the Signal Theory and Communications Department at King Juan Carlos University after obtaining a competitive position as a research assistant. In 2020, he obtained a predoctoral contract from King Juan Carlos University, where he currently conducts his research and teaching activities. He is also a member of a research group at the university and participates in several research projects. 

    His broad interests lie in the areas of signal processing on graphs, data science, machine learning over graphs, and network analytics. Currently, his research interests lie in exploring the relationship between graph theory and networks in data science. He is developing data-based algorithms that operate over graph structures, which are critical in a wide range of networks, such as communications, transportation, or intelligent complex systems. Over the last few years, he has published journal papers and conference papers focusing on robust designs for graph topology inference, considering hidden/latent nodes and generalizing classical graphical models. In addition to publishing his results, he has published the code for his developed algorithms, reviewed papers for IEEE SPS conferences and journals, and served as the IEEE student branch chair at King Juan Carlos University.

Méritos
Docencia y asignaturas impartidas en el curso actual
  • Grado

    PLAN ASIGNATURA
    (2333) DOBLE GRADO FUNDAM.ARQUITECTURA-DISEÑO INTEGRAL GESTION IMAGEN (FUENLABRADADISEÑO DE INSTALACIONES II: SISTEMAS DE COMUNICACION Y DOMOTICA
    (2360) GRADO EN CIENCIA E INGENIERIA DE DATOS (FUENLABRADA)FUNDAMENTOS MATEMATICOS DE LA INFORMACION
    (2127) GRADO EN FUNDAMENTOS DE LA ARQUITECTURA (FUENLABRADA)DISEÑO DE INSTALACIONES II: SISTEMAS DE COMUNICACION Y DOMOTICA
HISTÓRICO DOCENTE (ÚLTIMOS 10 CURSOS ACADÉMICOS)
Listado de proyectos (Últimos 10 años)
Códigos de investigador
Publicaciones