Javier Lamar León
Investigador (Laboratório BigData@UE (IIFA))

Contrato Trabalho Funções Públicas a termo resolutivo certo

Cargos/Unidades

VISTA LAB - Video, Image, Speech and Text Analysis Laboratory (Membro Colaborador)

Domínios/Especializações

Her research focuses on Matching Learning, Computer Vision, Images Processing, Deep Learning, Video Surveillance, Gait Recognition, Natural language processing (NLP), Topological Data Analysis and Knowledge Graph (KG).
He has used the following Language, tools of programming and library:
Visual Studio C++, Python, Matlab,
Pytorch, Tensorflow, Keras, Caffe (C++ lib),
OpenCV ( Image Processing C++ lib),
Boost (C++ lib),
CGAL & GUDHI (TDA C++ lib),
ROS Robot Operating System, etc.

Interesses

Javier Lamar León tem um forte interesse em Inteligência Artificial, com foco na interseção entre Aprendizagem de Máquina, Processamento de Linguagem Natural (PLN), Visão Computacional e Análise Topológica de Dados (TDA). Sua pesquisa abrange o desenvolvimento e a otimização de Modelos de Grandes Linguagens (LLMs), especialmente por meio da integração de Grafos de Conhecimento para aprimorar sistemas de perguntas e respostas em domínios especializados. Além disso, ele explora a aplicação de TDA em Deep Learning, utilizando métodos topológicos para melhorar arquiteturas de redes neurais. Recentemente, tem investigado técnicas eficientes de ajuste fino (fine-tuning) de LLMs, como LoRA (Low-Rank Adaptation), para adaptar modelos a aplicações específicas, aumentando sua flexibilidade e desempenho.

Atividades

Javier Lamar León também se especializa em processamento de imagens médicas, utilizando técnicas de IA para aprimorar a precisão diagnóstica e a interpretação de imagens. Ele atua ativamente em Simultaneous Localization and Mapping (SLAM) para navegação robótica, com foco no mapeamento ambiental em tempo real e posicionamento autônomo. Sua experiência também abrange detecção de anomalias, desenvolvendo modelos de aprendizagem de máquina para identificar padrões irregulares em conjuntos de dados complexos. Além disso, possui vasta experiência em reconhecimento de marcha, aplicando visão computacional e Análise Topológica de Dados (TDA) para identificação biométrica e análise de movimento. Como administrador do GPU Cluster Vision no Laboratório de Big Data, ele gerencia recursos de computação de alto desempenho para otimizar o treinamento de modelos de deep learning e inteligência artificial.

Linhas Temáticas/Grupos de Investigação

Membro do Centro de Investigação Algoritmi na Universidade de Évora, da Associação Cubana de Reconhecimento de Padrões e da International Association in Pattern Recognition (IAPR). Além disso, integra o CIMA-GROUP (Combinatorial Image Analysis Research Group) do Departamento de Matemática Aplicada, Escola de Engenharia Informática da Universidade de Sevilha, Espanha.

Prémios e Distinções

Academic Degree of Auxiliary Researcher

Projetos

Fio Alta Resistência 4mm

COMPETE2030-FEDER02238400 / Portugal 2030 ,Portugal 2030

acrónimo: FAR4

em curso

RH.VITA - Recursos Humanos para a Valorização, Inovação e Transferência de Tecnologia do Alentejo

ALT20-05-3559-FSE-000074 / Portugal 2020

acrónimo: RH.Vita

concluído em 30/06/2023

Publicações

Vision Documentation

http://hdl.handle.net/10174/35195

* Principais publicações selecionadas pelo autor. Para obter mais publicações realize uma pesquisa por nome de autor no Repositório Digital de Publicações Científicas da UÉ.

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