Héctor estudia un máster en Computación Avanzada en la Universidad de Tsinghua, en Pekín (China), con la beca de “La Caixa” 2019 para posgrado en Asia Pacífico. Actualmente es investigador visitante en la Universidad de Hamburgo (Alemania) en el grupo de procesamiento de señales. Previamente estudió Ingeniería de Sistemas Audiovisuales en la Universidad Pompeu Fabra, en Barcelona (España), y obtuvo la beca Vulcanus con la que trabajó en Tokio (Japón) durante el año siguiente a graduarse. Su objetivo de investigación es mejorar la comprensión de la información auditiva y visual por parte de sistemas de aprendizaje automático. También le interesa conocer el contexto de los mercados asiáticos en cuanto a su economía, cultura, gastronomía, e idiomas.

Javier Abad Martínez nació en Valencia en 1997. Estudió la Licenciatura en Ingeniería de Telecomunicación y la Licenciatura en Administración de Empresas en la Universidad Politécnica de Valencia (UPV), licenciándose con las máximas menciones y siendo líder en ambas titulaciones. Durante este tiempo fue galardonado con el Premio al Mejor Estudiante de la UPV, el Premio Extraordinario de Fin de Carrera de la Capitanía General de Valencia, un Premio al Graduado Destacado por cada titulación, y el Premio Torrecid al Mejor Alumno de la Facultad de Empresa. entre otros méritos. También obtuvo una beca para estudiar en el Instituto de Tecnología de Georgia para el año académico 2018-2019. En septiembre de 2019 inició un proyecto de investigación en el CVBLab de la UPV supervisado por el profesor Valery Naranjo y patrocinado por el Ministerio de Educación español. El proyecto consistió en desarrollar un algoritmo de análisis de imágenes para identificar con alta sensibilidad y especificidad el cáncer de mama a partir de portaobjetos de ganglios linfáticos axilares utilizando técnicas de aprendizaje automático de vanguardia. Simultáneamente, investigó el uso de algoritmos de aprendizaje automático más tradicionales e interpretables para el diagnóstico del cáncer de mama en el Departamento de Estadística Aplicada de la UPV, bajo la supervisión del Prof. Rubén Ruiz. En 2020 comenzó una Maestría en Filosofía en Aprendizaje Automático e Inteligencia Automática en la Universidad de Cambridge. En Cambridge, se especializó en estadísticas bayesianas y llevó a cabo un proyecto de investigación sobre la interpretabilidad del aprendizaje automático para la estimación del efecto del tratamiento en el laboratorio de aprendizaje automático e inteligencia artificial para medicina, supervisado por la profesora Mihaela van der Schaar. Fue aprobado para el MPhil en septiembre de 2021, obteniendo Distinción.

Andrés realiza actualmente su PhD en el Instituto de Ciencias Fotónicas de Barcelona (ICFO) gracias a una Beca Cellex de doctorado. Trabaja en el grupo de Dmitri Efetov y su objetivo es estudiar el fenómeno de la superconductividad en materiales bidimensionales. Natural de Oviedo, estudia allí el Doble Grado de Física y Matemáticas, durante el cual atiende a diversos cursos y congresos en Europa gracias a la Beca Cristina Masaveu que recibió en cuatro ocasiones. Estudia el Máster de Materia Cuántica ("Matière Quantique") en La Universidad de Grenoble Alpes gracias a la financiación de una Beca de posgrado de la Caixa en Europa. Previo al doctorado, realiza una estancia de investigación en el Intitut Néel de Grenoble en el que se empieza a interesar por el transporte cuántico en materiales bidimensionales. En el futuro próximo se trasladará, junto con todo su grupo y laboratorios, a la Ludwig-Maximilien Universiteit (LMU) para continuar con la segunda mitad de su PhD.

Nací en Madrid en 1999. En 2017 me gradué entre los 100 mejores estudiantes de bachillerato de España. Durante esos años, compaginé mis estudios con el conservatorio de piano, donde me gradué en 2016 con mención de honor. En 2021 acabé el grado de Ingeniería en Tecnologías Industriales en la Universidad Pontificia de Comillas (ICAI) con una nota media de 8,7 / 10 y habiendo recibido la Beca de Excelencia de Madrid en tres ocasiones. Durante la carrera, trabajé como alumna colaboradora en el Instituto de Investigación Tecnológica, donde analicé los impactos técnicos y económicos de la regulación de frecuencia de los aerogeneradores en los sistemas eléctricos de las islas españolas. Además, he realizado dos prácticas en empresa, una en el mundo del emprendimiento como parte del equipo de estrategia de Ladorian, una start-up de marketing parte de Lanzadera, y otra en Amazon, desarrollando un proyecto de cálculo y optimización de productividad en el centro logístico de San Fernando de Henares. En octubre de 2021 empecé el MSc Future Power Networks en el Imperial College de Londres con la beca "la Caixa".

Mercè es mánager del equipo de I&D de Procesamiento del Lenguaje Natural (NLP) en Shell. Es graduada en Traducción e Interpretación por la Universidad Pompeu Fabra (Barcelona) y tiene un máster en Procesamiento del Habla y del Lenguaje por la Universidad de Edimburgo. Antes de unirse a Shell, Mercè trabajó en la comunidad de startups de Londres como ingeniera de I&D especializada en el Procesamiento del Lenguaje Natural y se centró en solucionar problemas de la vida real relacionados con el lenguaje humano. Desde que se unió a Shell en 2018 Mercè ha encabezado el desarrollo de las capabilidades de NLP en el Centro de Excelencia Digital de Shell. También ha contribuido en varios proyectos centrados alrededor de Machine Learning y Deep Learning para NLP. En su tiempo libre le gusta viajar, montar a caballo y tocar el piano.

Jorge nació en Bilbao en 1998. Licenciado (BA & MEng) por la Universidad de Cambridge (2020) en dos áreas: Ingeniería de la Información y Bioingeniería con un First Class. También tiene un master de investigación de la Universidad Carlos III de Madrid (2021) en Ingeniería de la Información para la Salud con un Premio Extraordinario del master. En 2020 obtiene una beca JAE Intro del CSIC para realizar una investigación en la Unidad de Bioinformática del CNB (Centro Nacional de Biotecnología) utilizando el aprendizaje profundo para mejorar el procesamiento de imágenes de estructuras macromoleculares. En 2021 comienza su doctorado en IIS Biocruces Bizkaia para estudiar el aprendizaje automático, las redes cerebrales y los trastornos neurológicos con una beca “La Caixa” Doctoral INPhINIT. Su investigación tiene como objetivo ayudar a los médicos a diagnosticar y distinguir los trastornos mentales y del comportamiento mediante el uso de técnicas de agrupación profunda sin supervisión para estudiar neuroimágenes multimodales.