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Alejandro Martín García

Pais España Adscripción Institucional Universidad Politécnica de Madrid

Sobre mí

Dr. Alejandro Martín es Profesor Ayudante Doctor en la Universidad Politécnica de Madrid. Sus principales áreas de investigación son Deep Learning, Ciberseguridad y Procesamiento del Lenguaje Natural. Ha sido investigador visitante en la University of Kent y en la Universidad de Córdoba. Ha participado en un importante número de proyectos internacionales, como organizador y miembro del comité de programa de diversas conferencias internacionales, como revisor de revistas de alto impacto indexadas en JCR y en números especiales. En la actualidad dirige dos proyectos de investigación centrados en la lucha contra la desinformación mediante técnicas de Inteligencia Artificial.

Actividad, proyectos y publicaciones

Investigador Principal:

- CIVIC: Caracterización inteligente de la veracidad de información asociada a la COVID-19. Fundación BBVA. 2020-2022

- DisTrack: Distrack - Tracking disinformation in Online Social Networks through Deep Natural Language Processing. Digital Future Society - Mobile World Capital. 2021-22

Miembro de los proyectos de investigación:

- IBERIFIER: Iberian Digital Media Research and Fact-Checking Hub. Comisión Europea

- FightDIS: Fighting against Information DISorders in Online Social Networks. Ministerio de Ciencia e Innovación

- XAI-DisInfodemics: eXplainable AI for disinformation and conspiracy detection during infodemics. Ministerio de Ciencia e Innovación

- Cybersecurity, Network Analysis and Monitoring for the Next Generation Internet - CYNAMON. Comunidad de Madrid

 

Algunas publicaciones recientes:

- Huertas-Tato, J., Martín, A., Fierrez, J., & Camacho, D. (2022). Fusing CNNs and statistical indicators to improve image classification. Information Fusion, 79, 174-187. (JCR. IF: 12.975, Q1)

-  Martín, A., González-Carrasco, I., Rodriguez-Fernandez, V., Souto-Rico, M., Camacho, D., & Ruiz-Mezcua, B. (2021). Deep-Sync: A novel deep learning-based tool for semantic-aware subtitling synchronisation. Neural Computing and Applications, 1-15. (JCR. IF: 5.506, Q1)

- Martín, A., Vargas, V. M., Gutiérrez, P. A., Camacho, D., & Hervás-Martínez, C. (2020). Optimising convolutional neural networks using a hybrid statistically-driven coral reef optimisation algorithm. Applied Soft Computing, 90, 106144. (JCR. IF: 6.725, Q1)

-  Martín, A., Lara-Cabrera, R., & Camacho, D. (2019). Android malware detection through hybrid features fusion and ensemble classifiers: the AndroPyTool framework and the OmniDroid dataset. Information Fusion, 52, 128-142. (JCR. IF: 13.669, Q1)

-   Martín, A., Rodríguez-Fernández, V., & Camacho, D. (2018). CANDYMAN: Classifying Android malware families by modelling dynamic traces with Markov chains. Engineering Applications of Artificial Intelligence, 74, 121-133. (JCR. IF: 3.526, Q1)