Cristian Rodriguez Rivero

 

Cristian Rodriguez Rivero

Name/Surname: Cristian Rodriguez Rivero

Nacionality: argentinian.

e-mail: crodriguezrivero@efn.uncor.edu, crodriguezrivero@ieee.org

 

ESTUDIOS

Postgrado Doctorado

Doctorado en Ciencias de la Ingeniería en la Universidad Nacional de Córdoba (Resol. N° 40-T-2010: Categoría A). Tesis: Modelos no Lineales de Pronóstico de Series Temporales basados en Inteligencia Computacional para Soporte en la Toma de Decisiones agrícolas. Finalización: 22 de Diciembre de 2016.

Grado

Ingeniero en Electrónica, egresado de la Universidad Nacional de Córdoba, Facultad de Ciencias Exactas, Físicas y Naturales. 20-12-2007. Orientación en Sistemas de Control Automático e Inteligencia Artificial.

Tesis de Grado: Sistema M.P.D-CAN, Red de Microcontroladores 68HC908GZ16 Motorola comunicados por Protocolo CAN 2.0 A-B para Entornos Industriales orientadas al Mantenimiento y Detección de fallas en maquinarias y operaciones. Calificación 10 (diez, sobresaliente).

2003 – 2007 – Ingeniería Biomédica, cursada hasta el 4 ° año en la Universidad Nacional de Córdoba, Facultad de Ciencias Exactas, Físicas y Naturales.

Orientación en instrumentación médica, sistemas de control y procesamiento digital de señales para el procesamiento de imágenes.

Estudio secundario

Técnico electrónico egresado de la E.N.E.T Nº 2 – Ing. Carlos Cassafousth, Escuela Nacional de Enseñanza Técnica  1991-1996.

Docencia

 Grado

INGENIERÍA ELECTRÓNICA DE LA FACULTAD DE CIENCIAS EXACTAS FÍSICAS Y NATURALES DE LA U.N.C, Jefes de Trabajos Prácticos en el dictado de la materia Análisis y Control de Sistemas Estocásticos. Resol. N° 835-HCD-2009.

INGENIERÍA ELECTRÓNICA DE LA FACULTAD DE INGENIERIA DEL INSTITUTO UNIVERSITARIO AERONAUTICO, docente en el dictado de la materia Control de Procesos Digitales.

 

Enunciación de los antecedentes científicos

Integrante en Programas de investigación

“Control Avanzado para Procesos de Dinámica Lenta, Media y Rápida”. Área Ciencias de la Ingeniería y Arquitectura. Resolución SeCyT UNC 162/12 Período 2012-2013.

 

Integrante en Proyectos de investigación

2016-2017 Subsidios y avales académicos otorgados por SECYT-UNC. Título del proyecto: análisis y modelado de sistemas para controlar procesos agroindustriales. Director: Julian Pucheta, integrantes: Salas, Carlos Herrera, Martín Rafael, Rodriguez Rivero Cristian Maximiliano, Laboret, Sergio, Zanvettor Roberto, Baumgartner Josef, Romaldi Luciano, Rafael Redolfi Javier, Garcia Bravo Santiago.

 

2015-2017 – Proyecto PDTS456 CONICET: NAVEGACION INTELIGENTE DE SISTEMAS AEREOS AUTONOMOS (PRONISAA). Director: JUAREZ, GUSTAVO EDUARDO, UNT; 3. MATHE, LADISLAO, UNC; RODRIGUEZ RIVERO, CRISTIAN MAXIMILIANO, UNC., JUAN IGNACIO GIRIBET, UBA.

 

2014-2015- Subsidios y avales académicos otorgados por SECYT-UNC. Título del proyecto: Análisis, Modelado y Diseño De Sistemas Para Controlar Procesos Agroindustriales. Director: Julian Pucheta, integrantes: Salas, Carlos Herrera, Martín Rafael, Rodriguez Rivero Cristian Maximiliano, Laboret, Sergio, Zanvettor Roberto, Baumgartner Josef, Romaldi Luciano, Rafael Redolfi Javier, Garcia Bravo Santiago.

 

2014-2016.  Instituto de Automática – Universidad Nacional de San Juan «Plataformas Robóticas de Bajo Costo para Monitoreo Ambiental y Agricultura de Precisión. Parte II: Sistemas de Referencia de Actitud y Rumbo para robots autónomos aéreos y terrestres. Extracción automática de conocimiento para la toma de decisiones«.

 

2013-2015. Univeridad de Malaga, Depto. de Lenguajes – Ciencias de la Computación, España. «Sensores Inteligentes: Soluciones desde la Inteligencia Computacional«, Director: Dr. Leonardo Franco.

 

2012-2013. “Aprendizaje Automático Basado en Análisis y Modelado Estocástico para Controlar Procesos Agroindustriales”. Área Ciencias de la Ingeniería y Arquitectura.  Resolución SeCyT UNC 162/12.

 

Inteligencia computacional basada en control estocástico y optimización para procesos agroindustriales”. SeCyT UNC 2010. Período 2010-2011. Resolución SeCyT UNC 214/10.

 

Control y optimización para procesos agroindustriales”. ANPCyT PICT-2007-00526. Período 2009-2010. Resolución nº 320/08. (Finalizado).

 

2008-2009. “Controladores: Aplicaciones al Agro y a Controles de Motores Eléctricos – Desarrollos de Control de Orden Fraccionario”. Resolución Secyt UNC 214/10. 1-1-2009 – 31-12-2011. Facultad de Ciencias Exactas, Físicas y Naturales. Universidad Nacional de Córdoba.

 

Secyt-UNC.2008 – SECYT-UNC. Adquisición de Datos del Medioambiente y Gestión en Red Inteligente con el Fin de Optimizar el Uso de Recursos Energéticos Limitados. PETRASHIN, Pablo Antonio. REALE, César Ricardo ENEDETTI, Mauro, RODRÍGUEZ RIVERO Cristian Maximiliano

 

Cursos y conferencias dictados y realizados

Seminarios dictados

C. Rodríguez Rivero. Análisis no paramétrico y segmentación no-supervisada de una imagen satelital para detección  de parcelas agrícolas, para el dictado en el I Encuentro Regional de Procesamiento de Imágenes, realizado en la Facultad de Matemática, Astronomía y Física de la Universidad Nacional de Córdoba, del 19 al 22 de Setiembre de 2011.

C. Rodríguez Rivero, Control estocástico y optimización para procesos no lineales con restricciones. Foro de Investigación Universitaria en el Aula Magna de la Facultad de Matemáticas, Astronomía y Física  de la Universidad Nacional de Córdoba, realizado el 11 de Noviembre de 2009.

Cursos de posgrado realizados

  • Teoría y Metodología de la Investigación en Ingeniería de 40Hs, dictado por el Dr. Luis Godoy en la Facultad de Ciencias Exactas, Físicas y Naturales de la Universidad Nacional de Córdoba. Aprobado.
  • Introducción a la estadística bayesiana de 60Hs, dictado por el Dr. Oscar Bustos en la Facultad de Matemáticas, Astronomía y Física  de la Universidad Nacional de Córdoba. Aprobado.
  • Introducción a la Optimización Multiobjetivo de 60Hs, dictado por el Dr. Germán Torres en la Facultad de Matemáticas, Astronomía y Física  de la Universidad Nacional de Córdoba. Aprobado.
  • Series de Tiempo: Teoría y aplicaciones en Matemática Financiera de 60Hs, dictado por el Dr. Oscar Bustos en la Facultad de Matemáticas, Astronomía y Física  de la Universidad Nacional de Córdoba. Aprobado. Aprobado.
  • Control Optimal de Ecuaciones Diferenciales en derivadas parciales de 60Hs, dictado por el Dr. Damián Fernández en la Facultad de Matemáticas, Astronomía y Física  de la Universidad Nacional de Córdoba. Aprobado.
  • Introducción al Aprendizaje Automático: Aplicación a la Predicción y Control  de 60Hs, dictado por el Prof. Dr. MSc. Julián Pucheta en la Facultad de Ciencias Exactas, Físicas y Naturales de la Universidad Nacional de Córdoba. Aprobado.
  • Control Optimal de Procesos No Lineales de 60Hs, dictado por el Dr. Andrés Barrea en la Facultad de Matemáticas, Astronomía y Física  de la Universidad Nacional de Córdoba. Aprobado.
  • Probabilidad y Procesos Estocásticos de 60Hs, dictado por el Dr. Carlos Budde en la Facultad de Matemáticas, Astronomía y Física  de la Universidad Nacional de Córdoba. Aprobado.
  • Otros cursos tomados en el Congreso Nacional de Matemática Aplicada, Computacional e Industrial MACI 2011:
  • Dinámica no-lineal y Caos: Conceptos y Aplicaciones-Dr. Sergio Preidikman Departamento de Estructuras, F.C.F.E y.N. Universidad Nacional de Córdoba.
  • Optimización con restricciones para problemas de gran tamaño, José Mario Martínez Departamento de matemática Aplicada, IMECC- UNICAMP, Brasil.
  • Clasificador Entrópico-Fractal de Patrones y Señales dictado por el Dr. Marcos Gaudiano de duración 4 horas en el Congreso XVI Reunión de trabajo en Procesamiento de la Información y Control, Córdoba, 6 al 9 de Octubre de 2015. Aprobado.
  • Control Optimal en tiempo discreto dictado por el Dr. Damian Fernandez Ferreyra de duración 4 horas en el Congreso XVI Reunión de trabajo en Procesamiento de la Información y Control, Córdoba, 6 al 9 de Octubre de 2015. Aprobado.

Publicaciones científicas y docentes

Publicaciones originales en Revistas Indexadas con Referato

  • Cristian Rodríguez Rivero, Julián Pucheta, Josef Baumgartner, Sergio Laboret, Victor Sauchelli, Daniel Patiño. Short-series Prediction with BEMA Approach: application to short rainfall series. Aceptado con revisiones para publicarse en la Revista IEEE Latin America Transactions, 2016.
  • Rodriguez Rivero, J. Pucheta, S. Laboret, H. Patiño, V. Sauchelli, Energy associated tuning method for short-term series forecasting by complete and incomplete datasets. Aceptado para publicarse en la Revista Artificial Intelligence And Soft Computing Research, 2016. ISSN (print): 2083-2567. ISSN (on-line): 2449-6499.
  • Cristian Rodríguez Rivero, Julián Antonio Pucheta; Víctor Hugo Sauchelli; Héctor Daniel Patiño. Short time series prediction: Bayesian Enhanced modified Approach with application to cumulative rainfall series. Int. J. of Innovative Computing and Applications, 2016 Vol.7, No.3, pp.153 – 1629:42. DOI: 1504/IJICA.2016.078730.
  • Cristian Rodriguez Rivero, Daniel Patiño, Julian Pucheta and Victor Sauchelli, “A New Approach for Time Series Forecasting: Bayesian Enhanced by Fractional Brownian Motion with Application to Rainfall Series” International Journal of Advanced Computer Science and Applications (IJACSA), 7(3), 2016. http://dx.doi.org/10.14569/IJACSA.2016.
  • Cristian Rodríguez Rivero, Julián Pucheta, Sergio Laboret, Daniel Patiño, Víctor Sauchelli. Forecasting short time series with missing data by means of energy associated of series. Applied Mathematics, 2015, 6, 161-1619. http://dx.doi.org/10.4236/am.2015.69143.
  • Cristian Rodriguez Rivero and Julian Antonio Pucheta, “Forecasting Rainfall Time Series with stochastic output approximated by neural networks Bayesian approach” International Journal of Advanced Computer Science and Applications (IJACSA), 5(6), 2014. http://dx.doi.org/10.14569/IJACSA.2014.050623.
  • Cristian M. Rodríguez Rivero, Julián A. Pucheta, Martín R. Herrera, Victor  Sauchelli, Sergio Laboret. Time series forecasting using bayesian method: application to cumulative rainfall, (Pronóstico de Series Temporales usando inferencia Bayesiana: aplicación a series de lluvia de agua acumulada). ISSN 1548-0992.  359-364. IEEE Latin America Transactions, vol. 11, nro. 1, Feb. 2013. DOI: 10.1109/TLA.2013.6502830.
  • Rodríguez Rivero, M. Herrera, J. Pucheta, J. Baumgartner, D. Patiño and V. Sauchelli. High roughness time series forecasting based on energy associated of series, Journal of Communication and Computer, Vol. 9, No. 5, 2012, pp 576-586, ISSN 1548-7709, USA, David Publishing Company.

Publicaciones como co-autor en Capítulos de Libros

  • A. Pucheta; C. Rodríguez Rivero; Herrera, M.; Carlos Salas; Londero, O.; Sauchelli, V.; H. D. Patiño; Cano, J. E.; Savio, M. E. Método no paramétrico basado en rugosidad para el diseño de filtros predictores de series temporales. Producción Científica de la Facultad de Tecnología y Ciencias Aplicadas III. Catamarca: Editorial Científica Universitaria de la Universidad Nacional de Catamarca. 2012. p117 – 122. ISBN 978-987-661-116-9.
  • Pucheta, J. A.; Rodríguez Rivero; Herrera, M.; Carlos Salas; Londero, O.; Sauchelli, V.; H. D. Patiño; Cano, J. E.; Savio, M. E. Método no paramétrico basado en submuestreo para el diseño de filtros predictores de series temporales. Producción Científica de la Facultad de Tecnología y Ciencias Aplicadas III. Catamarca: Editorial Científica Universitaria de la Universidad Nacional de Catamarca. 2012. p123 – 128. ISBN 978-987-661-116-9.
  • Pucheta, J.; Rodríguez Rivero, C.; Herrera, M.; Carlos Salas; Londero, O.; Sauchelli, V.; H. D. Patiño; Cano, J. E.; Savio, M. E. Método no paramétrico basado en energía para el diseño de filtros predictores de series temporales. Producción Científica de la Facultad de Tecnología y Ciencias Aplicadas III. Catamarca: Editorial Científica Universitaria de la Universidad Nacional de Catamarca. 2012. p.129 – 134. ISBN 978-987-661-116-9.

Publicaciones originales como co-autor en Revistas Indexadas con Referato 

  • Julián A. Pucheta, Cristian M. Rodríguez Rivero, Martín R. Herrera, Carlos A. Salas, Victor H. Sauchelli. Rainfall forecasting using sub sampling nonparametric methods (“Pronóstico de lluvia usando métodos no paramétricos con submestreo”). ISSN 1548-0992. Pp. 346-350. IEEE Latin America Transactions, vol. 11, no. 1, Feb. 2013. DOI: 1109/TLA.2013.6502878.
  • Julián A. Pucheta , Cristian M. Rodríguez Rivero, Martín R. Herrera, Carlos A. Salas, H. Daniel Patiño y Benjamín R. Kuchen, A NN approach for cumulative monthly rainfall time series forecasting tuned by roughness. International Journal of Physical Sciences Vol. 7(24), pp. 3018 -3031, 22 June, 2012. http://www.academicjournals.org/IJPSDOI: 5897/IJPS11.857. ISSN 1992 – 1950.
  • Pucheta, C. Rodríguez Rivero, M. Herrera, C. Salas, D. Patiño and B. Kuchen. A feed-forward neural networks-based nonlinear autoregressive model for forecasting time series. Revista Computación y Sistemas, Centro de Investigación en Computación-IPN, México D.F., México, Computación y Sistemas Vol. 14 No. 4, 2011, pp 423-435, ISSN 1405-5546.

Publicaciones originales en Memorias de Congresos Científicos Con Referato

  • Cristian Rodríguez Rivero, Julián A. Pucheta, Sergio Laboret and Victor Sauchelli. Time series forecasting by feed-forward neural networks variational inference approach. Congreso XXII Congreso sobre Métodos Numéricos y sus Aplicaciones (ENIEF 2016), aceptado en la Sesión MODELADO ESTOCASTICO E INCERTIDUMBRE.UTN-FRC, 8-11 Noviembre, Córdoba. Aceptado.
  • Rodríguez Rivero, J. Pucheta, Victor Sauchelli, Sergio Laboret, Yvan Tupac and Paula Otaño. “On predicting wind power series by using BEA modified neural networks-based approach”. 2016 IEEE ANDESCON (Andean Council International Conference). Aceptado.
  • Rodríguez Rivero, J. Pucheta, Sergio Laboret, A. Orjuela Cañón, V. Sauchelli. Chaotic time series forecast combining entropy information with energy associated to series method. 2016 IEEE LA-CCI (Latin American Conference on Computational Intelligence). Aceptado y elegido para la Revista Latin-America Transactions (IEEELAT).
  • Rodríguez Rivero, J. Pucheta, Sergio Laboret, Daniel Patiño, V. Sauchelli. A combined approach for long-term series prediction: Renyi permutation entropy with BEA predictor filter. Aceptado en el Congreso Bienal IEEE ARGENCON 2016.
  • Rodríguez Rivero, J. Pucheta, Sergio Laboret, Daniel Patiño, V. Sauchelli. On the Approximate Suboptimal Control by Neural Network- Rainfall Observer. Aceptado en el Congreso Bienal IEEE ARGENCON 2016.
  • Rodríguez Rivero, Cristian; Sauchelli, Víctor, Patiño, Héctor, Daniel; Laboret, Sergio, Pucheta, Julián. Long-term Power Consumption Demand Prediction: a comparison of Energy associated and Bayesian Modeling approach. Proceedings of 2015 Latin America Congress on Computational Intelligence (LA-CCI) – 12° Congresso Brasileiro de Inteligência Computacional (CBIC) Curitiba (PR), Brazil October, 13th-16th, 2015. 1 – 6. ISBN: 978-1-4673-8417-9. DOI: 10.1109/LA-CCI.2015.7435938
  • Rodríguez Rivero, Cristian; Patiño, Hector Daniel; Pucheta, Julian Antonio, Short-term rainfall time series prediction with incomplete data. Proceedings of International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN 2015), pp.1-6, 12-17 July 2015. DOI: 10.1109/IJCNN.2015.7280315.
  • Cristian Rodríguez Rivero, Julián Pucheta, Josef Baumgartner, H. Daniel Patiño, Sergio Laboret and Paula Otaño. Forecasting noisy time series approximated by neural networks, Anales del XXIVº Congreso Argentino de Control Automático (AADECA 2014). 27 al 31 de Octubre de 2014 – Buenos Aires, Argentina. ISBN: 978-950-99994-8-0.
  • Rodriguez Rivero, J. Pucheta, H. Patiño, J. Baumgartner, S. Laboret and V. Sauchelli. Analysis of a Gaussian process and feed-forward neural networks based filter for forecasting short rainfall time series. Proceedings of International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN 2013), pp. 222-227, Texas, 4-9 de Agosto de 2013, USA. DOI: 10.1109/IJCNN.2013.6706741.
  • Cristian Rodríguez Rivero, Julián Pucheta, Josef Baumgartner, Martín Herrera, Víctor Sauchelli, H. D Patiño and Sergio Laboret. Neural networks based algorithms for forecasting short time series with uncertatinties on their data. Anales del XXIIIº Congreso Argentino de Control Automático (AADECA 2012), 3 al 5 de Octubre de 2012 – Buenos Aires, Argentina.
  • Rodriguez Rivero, C., Pucheta, J., Herrera, M., Sauchelli, V., Laboret, S., Time series forecasting using Bayesian method: application to cumulative rainfall. Anales del IEEE ARGENCON 2012, 13 al 15 de Junio de 2012, Córdoba, Argentina. ISBN 978-987-572-076-3.
  • Rodríguez Rivero, J. Pucheta, J. Baumgartner, M. Herrera, D. Patiño y B. Kuchen. A NN-based model for time series forecasting in function of energy associated of series, Proceedings of the International Conference on Applied, Numerical and Computational Mathematics (ICANCM11), Barcelona, Spain, September 15-17, 2011, ISBN 978-1-61804-030-5, Pp. 80-86. (2011). http://www.wseas.us/e-library/conferences/2011/Barcelona/ICICIC/ICICIC-13.pdf.
  • Cristian Rodríguez Rivero, Julián Pucheta, Josef Baumgartner and Martin Herrera. A NN-based autoregressive model that considers the energy associated of time series for forecasting. Anales del III (ASAMACI-SIAM) MACI, 3(2011), 343-346 L.R. Castro, M.C. Maciel, S.M. Castro (Eds.).
  • Cristian Rodríguez Rivero, Julián Pucheta, Josef Baumgartner and Martín Herrera. Time series forecasting by area using feed-forward NN-based nonlinear autoregressive model. Anales del XXIIº Congreso Argentino de Control Automático (AADECA 2010), 31 de Agosto al 2 de Septiembre de 2010 – Buenos Aires, Argentina.
  • Rodríguez Rivero, J. Pucheta, J. Baumgartner, H.D. Patiño and B. Kuchen. An approach for time series forecasting by simulating stochastic processes through time-lagged feed-forward neural network. Proceedings of the 2010 World Congress in Computer Science, Computer Engineering, and Applied computing DMIN10. Las Vegas, Nevada, USA, July 12-15, 2010. Proceedings ISBN 1-60132-138-4 CSREA. Press,p.p 278, (CD ISBN 1-60132-131-7), USA, (2010).

Publicaciones como co-autor en Memorias de Congresos Científicos Con Referato

  • Pucheta, C. Rodríguez Rivero, Sergio Laboret, C. Salas, M. Herrera, C. Contrera. Diseño de neurocontroladores basados en control óptimo aproximado para procesos restringidos. Congreso Bienal IEEE ARGENCON 2016. Aceptado
  • Laboret, J. Pucheta, C. R. Rivero and R. G. Reyes, «Hybrid fractional-integer position controller for a DC brushless motor,» 2015 XVI Workshop on Information Processing and Control (RPIC), Cordoba, Argentina, 2015, pp. 1-6. doi: 10.1109/RPIC.2015.7497111.
  • Daniel Patiño, Cristian Rodríguez Rivero, Julián Pucheta. Modelación, simulación y predicción del comportamiento dinámico del rio san juan usando redes neuronales. Anales del XXIVº Congreso Argentino de Control Automático (AADECA 2014). 27 al 31 de Octubre de 2014 – Buenos Aires, Argentina. ISBN: 978-950-99994-8-0.
  • Josef S. Baumgartner; Marcelo Scavuzzo; Cristian M. Rodríguez Rivero; Julián A. Pucheta. A new approach to segmentation of remote sensing images with hidden Markov Models. Proceedings of Biennial Congress of Argentina (ARGENCON), 2014 IEEE. San Carlos de Bariloche, Rio Negro, Argentina. Pp. 130 – 135. Print ISBN: 978-1-4799-4270-1. DOI:10.1109/ARGENCON.2014.6868484.
  • Sergio, R. R. Cristian, P. Julián and S. Victor, «Robust Fractional Digital Control of a First Order Plus Integrator Process,» Electronics, Robotics and Automotive Mechanics Conference (CERMA), 2012 IEEE Ninth, Cuernavaca, 2012, pp. 225-230. doi: 10.1109/CERMA.2012.43.
  • Pucheta, J., Rodríguez Rivero, C., Herrera, M., Salas, C., Sauchelli, V. Rainfall forecasting using sub sampling non-parametric methods, Anales del ARGENCON IEEE 2012, del 13 al 15 de Junio de 2012 en Córdoba, Argentina, Paper No 119, ISBN 987572076-3. (2012).
  • Laboret, S., Rodriguez Rivero, C., Sauchelli, V., Pucheta, J. Integral + fractional derivative digital control of a second order process with uncertainty. Anales del ARGENCON IEEE 2012, del 13 al 15 de Junio de 2012 en Córdoba, Argentina, Paper No 68, ISBN 987572076-3. (2012).
  • A. Pucheta, M. R. Herrera, C. M. Rodríguez Rivero, J. S. Baumgartner, V. H. Sauchelli. Filtro predictor basado en redes neuronales para pronóstico de series temporales de lluvia acumulada empleando submuestreo. CAI 2011 – Congreso Argentino de Agroinformática, 40 Jornadas Argentinas de Informática, 29 de Agosto al 2 de Septiembre de 2011, Universidad Tecnológica Nacional Facultad Regional Córdoba, Argentina (2011). http://www.40jaiio.org.ar/node/162.
  • Baumgartner, J. Calderon, J. Pucheta, C. Rodríguez Rivero. Identificación no-supervisada de parcelas agrícolas en imágenes satelitales multiespectrales basado en la semejanza de pixeles homólogos en las distintas bandas. CAI 2011 – Congreso Argentino de Agroinformática, 40 Jornadas Argentinas de Informática, 29 de Agosto al 2 de Septiembre de 2011, Universidad Tecnológica Nacional Facultad Regional Córdoba, Argentina (2011). ISSN: 1852-4850. http://www.40jaiio.org.ar/node/162.
  • Baumgartner, C. Rivero Rodríguez and J. Pucheta. Pronóstico de lluvia en un punto desde diversos puntos geográficos de observación mediante procesos gaussianos. Anales del Congreso CONAGUA (Congreso Nacional del Agua), Chaco, ISSN 1853-7685, Argentina, realizado del 22 al 25 de Junio, 2011. . http://www.conagua2011.com.ar/dsite/actas.
  • Pucheta, M. Herrera, C. Rivero Rodríguez and J. Baumgartner. Filtro no lineal para pronóstico de series temporales de Alta rugosidad empleando submuestreo. Anales del Congreso CONAGUA (Congreso Nacional del Agua), Chaco, ISSN 1853-7685, Argentina, realizado del 22 al 25 de Junio, 2011. http://www.conagua2011.com.ar/dsite/actas.
  • Josef Baumgartner, Cristian Rodríguez Rivero, Julián Pucheta. A genetic algorithm based design approach for the properties of a Gaussian process for time series forecasting. Anales del XXII Congreso Argentino de Control Automático (AADECA 2010) realizado del 31 de Agosto al 2 de Septiembre de 2010 – Buenos Aires, Argentina.

 Trabajos enviados para publicación

  • Rodríguez Rivero, J. Pucheta, Daniel Patiño, V. Sauchelli. “Neural Networks-based Non-parametric Robust Methods for Improving Long-Short-Term Rainfall Time Series Forecasting: Application to Decision-Making in Extensive Agriculture”, IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems, 2016. Enviado.
  • Julian Pucheta, Cristian Rodriguez Rivero, Carlos Salas, Martin Herrerra and Sergio Laboret. “Análisis de un neurocontrolador-observador para caso del péndulo invertido”, XXV Argentinian Congress on Automation and Control (AADECA 2016). 1-3 November, 2016 – Buenos Aires, Argentina. Enviado.
  • Cristian Rodríguez Rivero, Julián Pucheta, Efren Gorrostieta, H. Daniel Patiño, Sergio Laboret and Victor Sauchelli. “Bayesian enhanced modified forecasting approach: application to wind power series”, XXV Argentinian Congress on Automation and Control (AADECA 2016). 1-3 November, 2016 – Buenos Aires, Argentina. Enviado.
  • García-Sillas, Daniel; Gorrostieta-Hurtado, Efrén; Soto-Vargas, Emilio; Rodriguez Rivero, Cristian. Learning from Demonstration with Gaussian Processes. 2016 IEEE International Conference on Mechatronics, Adaptive and Intelligent Systems, Queretaro, Mexico. Enviado.

Jornadas

  • Julián A. Pucheta, Cristian Rodríguez Rivero, M. Herrera, C. Salas, D. Patiño, B. Kuchen. MODELO AUTO REGRESIVO NO LINEAL BASADO EN REDES NEURONALES MULTICAPA PARA PRONÓSTICO DE SERIES TEMPORALES. I Jornada de Difusión de Investigación y Extensión en Ingeniería Química, 1a ed. – Córdoba: Universidad Nacional de Córdoba, 2010. CD-ROM ISBN 978-950-33-0781-6, (2010).

Como Conferencista magistral

BIG DATA AND COGNITIVE DYNAMICS CONTROL: SUS IMPLICANCIAS EN PROCESAMIENTO DE LA INFORMACIÓN EN AGRICULTURA realizado el 1 de Octubre de 2015 en el Workshop Internacional: IEEE Computational Intelligence & Education (WESCIS), Tucumán 2014, Argentina.

LA TECNOLOGÍA BIG DATA Y SUS IMPLICANCIAS EN LA EDUCACIÓN Y LA SOCIEDAD,  realizado el 19 de Setiembre 2014,  en el II Congreso Argentino de Ingeniería – CADI 2014, Tucumán, Argentina.

 COGNITIVE CONTROL: NUEVAS PERSPECTIVAS PARA APLICACIONES EN AGRICULTURA, realizado el 11 de Setiembre 2014 en el Workshop Internacional: Tecnología de Drones y Vehículos Aéreos No Tripulados – IEEE Computational Intelligence & Education (WESCIS), Tucumán 2014, Argentina.

INTELIGENCIA ARTIFICIAL: APLICACIONES Y NUEVAS PERSPECTIVAS PARA APLICACIONES EN AGRICULTURA, realizado el 2 de Septiembre de 2014 en el segundo evento tecnológico: “Semana TIC Córdoba”, Córdoba, Argentina.

MODELADO Y CONTROL DE SISTEMAS PARA PROCESOS AGROINDUSTRIALES, realizado el día 8 de Agosto de 2014 en el Congreso XXI Congreso Internacional de Ingeniería Electrónica, Eléctrica y Computación INTERCON 2014, Arequipa, Perú. http://ucsp.edu.pe/intercon2014/ponentes-principales/.

MACHINE LEARNING Y SUS APLICACIONES A CONTROL, realizado el día 6 de Noviembre de 2013 en el Workshop de Inteligencia Artificial – IEEE Computational Intelligence, Córdoba 2013, Argentina.

 MODELADO Y CONTROL DE SISTEMAS PARA PROCESOS AGROINDUSTRIALES, realizado el 13 de septiembre de 2013 en el Workshop Internacional de la IEEE Computational Intelligence & Education (WESCIS) Tucumán 2013, Argentina.

 AGROMÁTICA: INTELIGENCIA COMPUTACIONAL APLICADA A CONTROL DE PROCESOS AGRÍCOLAS, realizado el día 17 de Agosto de 2013 en el Congreso Nacional de Estudiantes de Ingeniería de Sistemas y Computación (XXI CONEISC), Tarapoto 2013, Perú.

AGROMÁTICA: INTELIGENCIA COMPUTACIONAL APLICADA A PROCESOS AGRÍCOLAS, realizado el día 12 de Abril de 2013 en el Congreso Boliviano de Ingeniería de la IEEE (Instituto Internacional de Ingenieros eléctricos y electrónicos), Santa Cruz de las Sierras, Bolivia.

SATÉLITES, realizado el día 11 de Abril de 2013 en el Congreso Boliviano de Ingeniera de la IEEE (Instituto Internacional de Ingenieros eléctricos y electrónicos), Santa Cruz de las Sierras, Bolivia.

COMPRESSION METHODS AND RELATED ISSUES en el 2010 World Congress in Computer Science, Computer Engineering, and Applied computing (Worldcomp 2010) en el Hotel Monte Carlo Resort, Las Vegas, Nevada USA, 13 de Julio de 2010.

Como Expositor de trabajos

Cristian Rodríguez Rivero. FORECASTING NOISY TIME SERIES APPROXIMATED BY NEURAL NETWORKS, aceptado a publicarse en los anales del XXIVº Congreso Argentino de Control Automático (AADECA 2014), Octubre de 2014 – Buenos Aires, Argentina.

Josef S. Baumgartner; Marcelo Scavuzzo; Cristian M. Rodríguez Rivero; Julián A. Pucheta. A new Approach to Segmentation of Remote Sensing Images with Hidden Markov Models. Argentina. San Carlos de Bariloche. 2014. ARGENCON 2014. Universidad Nacional de Rio Negro.

C. Rodriguez Rivero, J. Pucheta, H. Patiño, J. Baumgartner, S. Laboret and V. Sauchelli. “Analysis of a Gaussian Process and Feed-Forward Neural Networks based Filter for Forecasting Short Rainfall Time Series”. 2013 International Joint Conference on Neural Networks, Texas, realizado del 4 al 9 de Agosto de 2013, USA.

Sergio Laboret, Cristian Rodriguez Rivero, Pucheta Julián y Sauchelli Victor, Robust Fractional Digital Control of a First Order plus Integrator Process, expuesto en el The Ninth Electronics, Robotics and Automotive Mechanics Conference (CERMA) IEEE 2012 realizado del 20-23  de Noviembre en Cuernavaca, Morelos, México.

Cristian Rodríguez Rivero, Julián Pucheta, Josef Baumgartner, Martín Herrera, Victor Sauchelli, H. D Patiño and Sergio Laboret, Neural Networks Based Algorithms for Forecasting Short Time Series with Uncertatinties on their Data, a publicarse en los anales del XXIIIº Congreso Argentino de Control Automático (AADECA 2012) realizado del 3 al 5 de Octubre de 2012 – Buenos Aires, Argentina.

C. Rodríguez Rivero, M. Herrera, J. Pucheta, J. Baumgartner, D. Patiño and V. Sauchelli  and S. Laboret, Time series forecasting using Bayesian method: application to cumulative rainfall publicado en IEEE ARGENCON 2012 realizado en la Universidad Nacional de Córdoba del 13 al 15 de Junio de 2012.

C. Rodríguez Rivero, Time Series Forecasting using Kernel and Feed-Forward Neural. XIV Reunión de Trabajo en Procesamiento de la Información y Control RPIC 2011, 16 al 18 de Noviembre de 2011 Oro Verde, Entre Ríos, Argentina. (2011).

C. Rodríguez Rivero, A NN-based model for time series forecasting in function of energy associated of series, Proc. of the International Conference on Applied, Numerical and Computational Mathematics (ICANCM11), Barcelona, Spain, September 15-17, 2011.

C. Rivero Rodríguez, Bayesian modeling of a nonlinear autoregressive filter based on neural networks for monthly cumulative rainfall  time series forecasting , anales del Congreso CONAGUA (Congreso Nacional del Agua), ISSN 1853-7685, Chaco, Argentina, realizado del 22 al 25 de Junio, 2011.

Cristian Rodríguez Rivero, Julián Pucheta, Josef Baumgartner and Martin Herrera, A NN-based autoregressive model that considers the energy associated of time series for forecasting, publicado en los anales del III Congreso de Matemática Aplicada, Computacional e Industrial MACI 2011 (ASAMACI-SIAM),  realizado del  9 al 11 de Mayo de 2011 en Bahía Blanca, Argentina.

Cristian Rodríguez Rivero, Julián Pucheta,  Josef Baumgartner and Martín Herrera, Time series forecasting by area using feed-forward nn-based nonlinear autoregressive model, publicado en los anales del XXIIº Congreso Argentino de Control Automático (AADECA 2010) realizado del 31 de Agosto al 2 de Septiembre de 2010 – Buenos Aires, Argentina.

Como Comité Científico de Programa de Congresos

Miembro del Comité Científico de Programa del International Conference on Open Source System and Technologies ICOSST (2015) a realizarse en Lahore, Pakistan, 2016

Miembro del Comité Científico de Programa del 3° Latin America Congress on Computational Intelligence LA-CCI (la.cci.org) a realizarse en Cartagena de Indias, Colombia, 2016.

Miembro del Comité Científico de Programa del 2016 International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN 2016), IEEE Computational Intelligence Society realizado en Vancouver, Canadá, 2016.

Miembro del Comité Científico de Programa del Congreso Peruano IEEE ANDESCON 2016 a realizarse en Arequipa, Perú, 2016.

Miembro del Comité Científico de Programa del Congreso Peruano IEEE INTERCON 2016 realizado Lima, Perú, 2016.

Miembro del Comité Científico de Programa del Congreso Argentino IEEE ARGENCON 2016 a realizarse Buenos Aires, Argentina, 2016.

Miembro del Comité Científico de Programa del XVI Reunión para el Procesamiento de la Información y Control (RPIC 2015) realizado en Córdoba, Argentina, 2015.

Miembro del Comité Científico de Programa 2015 del Congreso Argentino de Sistemas Embebidos (CASE).

Miembro del Comité Científico de Programa del 2015 International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN 2015), IEEE Computational Intelligence Society realizado en Killerney, Irlanda, 2015.

Miembro del Comité Científico Internacional de Programa en The 20th International Conference on Control Systems and Computer Science (CSCS20-2015) held in Bucharest, Romania, from May 27 to May 29, 2015.

Miembro del Comité Científico de Programa del 2° Latin America Congress on Computational Intelligence LA-CCI (la.cci.org) realizado Curitiba, Brazil, 2015.

Miembro del Comité Científico de Programa 2014 del Congreso Argentino de Sistemas Embebidos (CASE).

Miembro del Comité Científico de Programa para el Track: Intelligent Computing for EUSPN14 (The 5th International Conference on Emerging Ubiquitous Systems and Pervasive Networks, September 22-25, 2014, Halifax, Nova Scotia, Canada).

Miembro del Comité Científico de Programa del 1° Latin America Congress on Computational Intelligence LA-CCI (la.cci.org) realizado en San Carlos de Bariloche, Argentina, 2014.

Miembro del Comité Científico de Programa del Congreso Argentino IEEE ARGENCON 2014 de la sesión Computational Intelligence  realizado en San Carlos de Bariloche, Argentina, 2014.

Miembro del Comité Científico de Programa del 2014 International Conference on Computational Science and Computational Intelligence (CSCI14) a realizarse en Marzo, Las Vegas, EEUU, 2014.

Miembro del Comité Científico de Programa del 2014 International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN 2014), IEEE World Congress on Computational Intelligence a realizarse en Beijing, China, 2014.

Miembro del Comité Científico de Programa 2013 del XII Congreso de la Sociedad Peruana de Computación, Universidad Señor de Sipán, 2013.

Miembro del Comité Científico de Programa 2013 del Congreso Argentino de Sistemas Embebidos (CASE).

Miembro del Comité Científico de Programa 2013 del International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN 2013).

 Como Session Chair

C. Rodríguez Rivero, Session Chair in Special Issue: Advances in Computational Intelligence for Applied Time Series Forecasting (ACIATSF), for the 2016 World Congress on Computational Intelligence – IEEE WCCI 2016.

C. Rodríguez Rivero, Session Chair in Special Issue: Advances and Application in Forecasting, for the International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN 2015).

C. Rodríguez Rivero, Session Chair in Stochastic Programming for the SIAM INFORMS 2013 annual conference in Minneapolis October 6-9, 2013 http://meetings2.informs.org/minneapolis2013/.

C. Rodríguez Rivero, Session Chair in Special Issue: Advances and Application in Forecasting, for the International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN 2013).

C. Rodríguez Rivero, Session Chair para las Conferencias Procesamiento de Señales e Imágenes y Robótica del XXIIIº Congreso Argentino de Control Automático (AADECA 2012) realizado del 3 al 5 de Octubre de 2012 – en la Rural, Buenos Aires, Argentina.

C. Rodríguez Rivero, Session Chair para la Conferencia Compression Methods and Related Issues celebrado simultáneamente con  otras  21 Conferencias como parte de The 2010 World Congress in Computer Science, Computer Engineering, and Applied computing (Worldcomp 2010) en el Hotel Monte Carlo Resort, Las Vegas, Nevada USA, 13 de Julio de 2010. http://www.world-academy-of-science.org/worldcomp10/ws/program/ipc13.

 Como Organizador

Integrante de la Comisión Organizadora del 3° Latin America Congress on Computational Intelligence  LA-CCI (la.cci.org)  a realizarse en Cartagenas de Indias, Colombia, 2016.

Organizador General del Congreso “Reunión para el Procesamiento de la Información y Control (RPIC 2015)” a realizarse en la UNC FCEFyN y la UTN FRC, Córdoba, 2015. (www.rpic.com.ar)

Integrante de la Comisión Organizadora del Workshop Internacional IEEE Computational Intelligence & Education (WESCIS), Tucumán, 2015.

Integrante de la Comisión Organizadora del 2° Latin America Congress on Computational Intelligence  LA-CCI (la.cci.org)  a realizarse en Curitiba, Brazil, 2015.

Integrante de la Comisión Organizadora del 10th International School on the Effects of Radiation on Embedded Systems for Space Applications – SERESSA 2014 a realizarse del 11 al 13 de Junio de 2014 en San Carlos de Bariloche, Argentina. (http://fisica.cab.cnea.gov.ar/seressa2014/)

Integrante de la Comisión Organizadora del Congreso ARGENCON 2014 IEEE a realizarse del 11 al 13 de Junio de 2014 en San Carlos de Bariloche, Argentina.

Organizador del Workshop Internacional IEEE Computational Intelligence Society on Recent Advances in Computational Intelligence and Its Applications a realizado en el periodo comprendido entre el 13 marzo 2014 hasta 15 marzo 2014, Universidad Ricardo Palma, Lima, Peru.

Organizador del 1° Latin America Congress on Computational Intelligence LA-CCI (la.cci.org)  a realizarse en San Carlos de Bariloche, Argentina, 2014.

Organizador del V SEEMI 2013 – V Simposio en Estadística Espacial y Modelamiento de Imágenes realizado en diciembre de 2013, en la Facultad de Matemática, Astronomía y Física de la Universidad Nacional de Córdoba, Córdoba, 2013.

Organizador del Workshop Advances in Computational Intelligence for Time Series Forecasting and their Applications a realizarse en el 2014 International Conference on Computational Science and Computational Intelligence (CSCI1 2014), Las Vegas, EEUU, 2014.

Organizador del Workshop Inteligencia Artificial realizado el 6 de Noviembre de 2013 en al Auditorio CCT CONICET de la Universidad Nacional de Córdoba.

Integrante de la Comisión Organizadora del Workshop Internacional de la IEEE Computational Intelligence & Education (WESCIS), Tucumán, 2013.

Integrante de la Comisión Organizadora del XV Reunión del Procesamiento de la Información y Control (RPIC 2013) para la Sesión de Agromática por el capítulo Argentino de la Sociedad Inteligencia Computacional (CIS-IEEE) realizado en San Carlos de Bariloche, 2013.

Organizador de la Sesión especial: Advances and Applications in Forecasting del International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN 2013) IEEE Computational Intelligence Society. .www.ijcnn2013.org/special-sessions.

Organizador del primer CIS DAY de la Sociedad Inteligencia Computacional de la IEEE realizado el día 12 de Abril de 2013 en el Congreso Boliviano de Ingeniera de la IEEE (Instituto Internacional de Ingenieros eléctricos y electrónicos). http://betcon2013.org/cis-day/.

Integrante de la Comisión Organizadora del Congreso ARGENCON 2012 IEEE realizado del 13 al 15 de Junio de 2012 en la Facultad de Ciencias Exactas, Físicas y Naturales de la Universidad Nacional de Córdoba.

Como Steering Committee and Advosory Board

Miembro del Steering Committee del 2016 IEEE International Conference on Mechatronics, Adaptive and Intelligent Systems a realizarse en Queretaro, México, 2016.

Miembro del Steering Committee del 3° Latin America Congress on Computational Intelligence LA-CCI (la.cci.org) a realizarse en Cartagena de Indias, Colombia, 2016.

Miembro del Steering Committee del 2° Latin America Congress on Computational Intelligence LA-CCI (la.cci.org) realizado en Curitiba, Brasil, 2015.

Miembro del Steering Committee del 1° Latin America Congress on Computational Intelligence LA-CCI (la.cci.org) realizado en San Carlos de Bariloche, Argentina, 2014.

Premios, distinciones, becas o subsidios

Beca de formación doctoral PDFT de la Agencia Nacional de Promoción Científica y Tecnológica

01-10-2009 / 01-10-2013. Formación Doctoral. Tema: Control estocástico y optimización para procesos no lineales con restricciones. Director: Dr. Julián Pucheta. Lugar: Laboratorio de Investigación Matemática Aplicada a Control, Universidad Nacional de Córdoba, Argentina.

Revisor de artículos científicos

2014-2015. Referee-Reviewer en IEEE TRANSACTIONS ON NEURAL NETWORKS AND LEARNING SYSTEMS.

Reviewer. Período de realización: 2015 para JOURNAL IEEE Transactions on Systems, Man and Cybernetics Systems

Reviewer. Período de realización: 2015 para JOURNAL INTELLIGENT AUTOMATION & SOFT COMPUTING.

Reviewer. Período de realización: 2015 para Congreso Argentino de Sistemas Embebidos (CASE 2015).

Referee-Reviewer en Conference on Applied Research in Engineering & Management – CAREM 2015 ICCEEMS 2016 & ICSSSIS 2016, India.

2014-2016. Referee-Reviewer en IEEE LATIN AMERICAN TRANSACTIONS.

Referee-Reviewer.  Período de realización: 2015 en el International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN 2015 – IEEE CIS).

Referee-Reviewer en The 20th International Conference on Control Systems and Computer Science (CSCS20-2015) held in Bucharest, Romania, from May 27 to May 29, 2015.

Referee-Reviewer en el 2° Congreso Latinoamericano de Inteligencia Computacional (LA-CCI – http://la-cci.org) realizado en Curitiba, Brazil, 2015.

Referee-Reviewer en el EUSPN14 (The 5th International Conference on Emerging Ubiquitous Systems and Pervasive Networks, September 22-25, 2014, Halifax, Nova Scotia, Canada).

Referee-Reviewer en el 22nd Mediterranean IEEE Conference on Control and Automation held in University of Palermo, Palermo, Italy during June 16-19, 2014.

2014. Referee-Reviewer Congreso Latinoamericano de Inteligencia Computacional (LA-CCI – http://la-cci.org) a celebrarse en San Carlos de Bariloche, Argentina, 2014.

Referee-Reviewer Congreso Argentino ARGENCON IEEE 2014 en el track Inteligencia Computacional  a celebrarse en San Carlos de Bariloche, Argentina, 2014.

Referee-Reviewer. Período de realización: 2014 para International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN 2014 – IEEE CIS).   http://www.ieee-wcci2014.org/IJCNNProgramCommitee.htm.

Referee-Reviewer. Período de realización: 2013 para XII CONFERENCE OF THE PERUVIAN COMPUTING SOCIETY (CSPC2013), XII PERUVIAN COMPUTING WEEK 2012 (JPC2013) http://www.uss.edu.pe/uss/eventos/xiicspc2013/call.html

Reviewer. Período de realización: 2013 para Congreso Argentino de Sistemas Embebidos http://www.sase.com.ar/2013/files/2013/09/CASE2013-Intro-Libro-Trabajos-Foro-Tecnologico-y-Posters.pdf

Reviewer. Período de realización: 2013-2014. Institución: THE JOURNAL OF SUPERCOMPUTING SPRINGER – An International Journal of High-Performance Computer Design, Analysis, and Use. Editor-in-Chief: Hamid R. Arabnia   – http://www.springer.com/computer/swe/journal/11227.

Referee-Reviewer.  Período de realización: 2013 para la session especial: Advances and Applications in Forecasting  http://www.ijcnn2013.org/special-sessions/#content del International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN 2013 – IEEE CIS).

Reviewer. Período de realización: 2011. Institución: JOURNAL SPRINGER – ADVANCE IN DATA ANALYSIS AND CLASSIFICATION (ADAC). País: Alemania. Dr.h.c. Hans-Hermann Bock, editor   – http://www.springer.com/statistics/statistical+theory+and+methods/journal/11634.

Reviewer. Período de realización: 2012. Institución: JOURNAL ELSEVIER – MATHEMATICS AND COMPUTERS IN SIMULATION (MATCOM). Andrea Tura Editor – http://ees.elsevier.com/matcom/default.asp.

 

Afiliaciones

Co-fundador y Steering Committe de la Sociedad Latinoamericana de Inteligencia Computacional (LA-CCI – http://la-cci.org), 2014.

Presidente del Capítulo Argentino de Inteligencia Computacional del IEEE Argentina 2014.

Miembro del Technical Committee Neural Networks IEEE CIS 2014

Miembro del Sub-comité de IEEE CIS Young Professionals 2014

Miembro de la IEEE Computational Intelligence Society (CIS) Argentina.

Miembro de la INNS, International Neural Network Society (INNS).

Miembro de la IEEE, Control System Society (CSS), Computational Intelligence Society (CIS),  Aerospace and Electronic Systems Society (AESS) and Signal Processing Society (SPS).

Miembro de la SIAM (Society for Industrial and Applied Mathematics),  Control and Optimization.

Miembro de la AADECA (Asociación Argentina de Control Automático).

Miembro del CIEC, Colegio de Ingenieros Especialistas de Cordoba.

 

PERSONAL SKILLS

FORECASTING & DATA MINING SKILLS
Machine Learning: Neural Networks, Support Vector Regression and genetic algorithms.
Stochastic, optimal, continuous and discrete control for slow dynamic processes.
Operation research.
INFORMATION SYSTEMS SKILLS
Analysis, simulation, design & re-engineering of processes.
Operate PC-based Information Systems in hardware, software and networks.
Programming knowledge: Visual Basic, Matlab, Labview, C/C++, C Embedded, Visual C++.
Programming language in assembler – MPLAB – CODEWARRIOR.
Electronic designers Software:  PROTEL DXP-ALTIUM DESIGNER – ORCAD – PSPICE.

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