Cátedra Sicómoro – URJC
en Sistemas Complejos

Javier M. Buldú

Catedrático de Universidad (URJC) · Director de la Cátedra

Coordinador del Laboratorio de Redes Biológicas del Centro de Tecnología Biomédica, Javier M. Buldú es Ingeniero y Doctor en Física Aplicada por la Universidad Politécnica de Cataluña. Es experto en dinámica no-lineal y sistemas complejos, pero especialmente en la aplicación de la Ciencia de las Redes a sistemas biológicos, tecnológicos y sociales. Ha publicado más de 100 artículos científicos en revistas internacionales con revisión por pares, organizado Conferencias y Escuelas internacionales y colaborado con varias empresas en el análisis inteligente de datos. Javier ha realizado estancias post-doctorales en el Centro de Astrobiología y ha sido investigador visitante de la University of Oxford. También ha realizado actividades de transferencia de la investigación, colaborando con varias empresas en la aplicación de la Ciencia de las Redes al sector privado. Durante los últimos años se ha especializado en ciencia de los datos aplicada al fútbol, desarrollando nuevas métricas a partir de metodologías de los sistemas complejos.

Publicaciones

Irene Sendiña Nadal

Catedrática de Universidad (URJC)

Coordinadora del grupo de Redes Biológicas en el Centro de Tecnología Biomédica, Irene Sendiña Nadal es Doctora en Física por la Universidade de Santiago de Compostela, con una tesis doctoral centrada en los sistemas de reacción-difusión y fenómenos de excitabilidad. Es experta en dinámica no lineal y sistemas complejos, con especial dedicación al estudio de la relación entre estructura y dinámica en redes biológicas, sociales y tecnológicas. Como cofundadora del Grupo de Sistemas Complejos de la Universidad Rey Juan Carlos, su investigación ha contribuido significativamente al entendimiento de fenómenos como la sincronización explosiva en redes de osciladores acoplados, con aplicaciones en neurociencia y gestión de infraestructuras críticas. En la actualidad, lidera proyectos interdisciplinares orientados a identificar marcadores tempranos de enfermedades neurodegenerativas mediante el análisis de redes cerebrales, combinando modelización matemática, simulación computacional y técnicas experimentales.

Publicaciones

Inmaculada Leyva Callejas

Catedrática de Universidad (URJC)

Miembro permanente del Grupo de Sistemas Complejos en el Centro de Tecnología Biomédica, Inmaculada Leyva es Doctora en Física, con una tesis doctoral centrada en el caos y la turbulencia óptica en láseres de alta potencia. Es experta en dinámica no lineal y sistemas complejos, con especial dedicación al estudio de la relación entre estructura y dinámica en redes biológicas adaptativas, competencia dinámica y transiciones irreversibles. Ha publicado más de 70 artículos científicos en revistas internacionales indexadas y ha dirigido 3 tesis doctorales. Inmaculada realizó una estancia postdoctoral en el Istituto Nazionale di Ottica en Florencia (Italia) y desde su incorporación a la Universidad Rey Juan Carlos en 2000, ha desarrollado una intensa labor investigadora en el análisis de sistemas complejos biológicos y tecnológicos.

Publicaciones

Johann Heinz Martínez Huartos

Profesor Ayudante Doctor (URJC)

Sus principales intereses se centran en la física de sistemas complejos, en la que explora fenómenos de la ciencia de redes, la teoría de la información y la dinámica no lineal, junto con proyectos de ciencia de datos en el contexto de la neurociencia, las ciencias sociales y la biología, entre otros. Siempre le han impresionado los trabajos de investigación que muestran cómo los sistemas naturales y artificiales exhiben comportamientos típicamente atribuidos a los sistemas físicos; de ahí que apueste por la investigación transdisciplinar para resolver problemas, en un campo determinado, recurriendo a herramientas de otro campo a primera vista completamente distinto. Una forma innovadora de encontrar nuevas soluciones con una perspectiva diferente trabajando en equipos interdisciplinares que hagan hincapié en las matemáticas aplicadas, la física estadística y la informática, con aplicaciones a problemas médicos, biológicos o sociales relevantes. Es miembro del Consejo Editorial del Journal of Complex Networks (Oxford Academics), editor invitado de Chaos Solitons & Fractals (Elsevier), & Chaos Journal (AIP). Forma parte del comité directivo de la Conferencia Latinoamericana sobre Redes Complejas (LANET), & ENREDANDO, Escuela internacional de dinámica no lineal y redes, Organizador de los Satélites de Redes Cerebrales @NetSci.

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Jose G. Espinoza

Asociado

Licenciado en Computación egresado de la Universidad del Zulia (Maracaibo - Venezuela) con experiencia en proyectos globales, destacando en el desarrollo, diseño y mantenimiento de sistemas orientados a microservicios (APIs RESTful) y en la implementación de arquitecturas de APIs utilizando herramientas como ApiGee y Swagger. Enfocado en tecnologías como Java (Spring Boot), PHP, JavaScript y Python, además del uso de bases de datos relacionales (MySQL y PostgreSQL) como no relacionales (MongoDB). Su experiencia incluye el manejo de Git (Herramienta de control de versiones), así como la gestión de contenedores de aplicaciones mediante Docker y Kubernetes en plataformas Cloud como AWS y GCP, facilitando el despliegue y la escalabilidad de aplicaciones. Actualmente se desempeña como Desarrollador de Software para una multinacional Europea. Su interés por el deporte lo ha llevado a certificarse en áreas como el Big Data aplicado al fútbol y la estadística deportiva, buscando siempre optimizar el rendimiento y la toma de decisiones a través de la tecnología.

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Paula Rodríguez

Estudiante predoctoral

Paula Rodríguez es ingeniera de telecomunicaciones por la Universidad Politécnica de Madrid y cuenta con un máster en Física de la Materia Condensada y de los Sistemas Biológicos por la Universidad Autónoma de Madrid. Actualmente, es estudiante de doctorado en el grupo de Sistemas Complejos de la Universidad Rey Juan Carlos. Su investigación explora la relación entre el espacio, el tiempo y la evolución de sistemas complejos en entornos sociales, naturales y tecnológicos, utilizando herramientas de la ciencia de redes, dinámica no lineal, física estadística y aprendizaje automático.

Xiuyuan Xiong

Estudiante predoctoral

Xiuyuan Xiong tiene el Grado en Matemáticas y Matemáticas Aplicadas de la Universidad Tecnológica del Este de China y un Master en Ciencias del Deporte de la Universidad de Deportes de Beijing. Ahora mismo está realizando el doctorado en la Facultad de Ciencias de la Actividad Física y del Deporte (INEF) de la Universidad Politécnica de Madrid (UPM) bajo la supervisión de Javier M. Buldú y Miguel Ángel Gómez Ruano. Su investigación utiliza teoría de redes y machine learning para analizar el rendimiento de los equipos de fútbol.

Julieta Schwartz

Ayudante de investigación

Graduada en Física por la Universidad de Zaragoza realizando un año de estancia en la Bath University (Inglaterra) donde surgió su pasión por el análisis de datos deportivo. Actualmente está cursando un máster en Big Data, Data Science e Inteligencia Artificial en la Universidad Complutense de Madrid. Es una apasionada del fútbol, la física y el deporte, con varias medias maratones. Actualmente es ayudante de investigación en el grupo de Sistemas Complejos de la Universidad Rey Juan Carlos, donde analiza datos complejos y proporciona soporte utilizando herramientas avanzadas de programación y análisis.

Carolina Contreras

Asociada

Se desempeña actualmente como Gestora del Proyecto de Investigación adscrito al grupo de Redes y Sistemas Complejos de la Universidad Rey Juan Carlos (URJC), responsabilidad que articula de manera simultánea con su desarrollo como doctoranda en Educación en la Universidad Complutense de Madrid. Su trayectoria profesional se cimienta en su experiencia como docente, ámbito en el que ha aplicado sus estudios de Licenciatura en Español y Filología Clásica y su Máster en Educación, demostrando un compromiso continuo con la excelencia académica y la innovación pedagógica..

Ignacio Echegoyen

Colaborador externo

Ignacio Echegoyen es Psicólogo y Doctor en Ingeniería Biomédica por la Universidad Politécnica de Madrid. Está especializado en métodos, estadística y análisis de series temporales cerebrales. Su labor profesional se ha desarrollado fundamentalmente en el campo de la neurociencia de redes, aplicando técnicas de análisis de sistemas complejos al estudio del cerebro. Colabora como asesor y analista estadístico con COTERA educación, y en los últimos años se ha dedicado también a la aplicación de metodologías de sistemas complejos al fútbol.

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José Luis Herrera Diestra

Colaborador externo

Doctor en Física fundamental egresado de la Universidad de Los Andes, Mérida - Venezuela. Realizó estancias postdoctorales en la University of Texas at Austin, Texas - Estados Unidos (2012 - 2013 y 2016 - 2017) y en el ICTP - SAIFR, Sao Paulo - Brasil (2017 - 2019). Actualmente trabaja en la University of Texas at Austin como Investigador Asociado. Su campo principal de investigación es la caracterización y estudio de las redes complejas en diversos contextos. En este sentido, colabora con diversos grupos a nivel nacional e internacional realizando investigación sobre el efecto de las redes de contacto en la propagación de enfermedades infecciosas en seres humanos y animales; así como la aplicación de las redes complejas para evaluar el desempeño individual y grupal en deportes, particularmente fútbol.

Publicaciones

José María Fuster van Bendegem

Presidente de la Fundación Sicómoro

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María Teresa Agujetas Serrano

Gerente de la Fundación Sicómoro

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Javier M. Buldú

Director de la Cátedra

Publicaciones

Fernando Martínez Castillejo

Vicerrector de Transferencia y Estructuras Científico-Tecnológicas

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