Estudiante de Ingeniería Informática
Sebastián Malbaceda Leyva
Apasionado por la inteligencia artificial, el desarrollo de software y la resolución de problemas complejos. Creando soluciones que combinan análisis de datos, programación y diseño de sistemas.
// Computer Science Engineer
focus: 'AI', 'ML', 'CV';
status: 'building';
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Sobre mí
Estudiante de Ingeniería Informática con mención en Computación en la Universitat Autònoma de Barcelona.
Soy estudiante de Ingeniería Informática en la Universitat Autònoma de Barcelona, apasionado por la inteligencia artificial, el desarrollo de software y la resolución de problemas complejos.
Mi enfoque se centra en la creación de soluciones innovadoras que combinan análisis de datos, programación y diseño de sistemas. He desarrollado proyectos en áreas como visión por computador, machine learning, robótica y videojuegos educativos.
Creo firmemente en el aprendizaje continuo y en el poder de la tecnología para generar un impacto positivo en la sociedad. Actualmente exploro el desarrollo web moderno con Astro y Tailwind CSS, mientras profundizo en técnicas avanzadas de deep learning.
Proyectos
Tecnologías
Inicio UAB
Proyectos destacados
Una selección de los proyectos que he desarrollado, combinando IA, robótica, visión por computador y desarrollo web.
NexoMed
Plataforma web de gestión clínica hospitalaria que centraliza la administración de medicación, cuidados de enfermería e información clínica del paciente. Panel unificado por rol (médico, enfermero, TCAE) con mapa de camas en tiempo real, notificaciones, traspaso de turno digitalizado e integración con CIMA/AEMPS.
Gold Price Prediction
Trabajo de Fin de Grado (TFG) sobre predicción del precio del oro mediante machine learning. Análisis de ~60 variables macroeconómicas y financieras de FRED, Investing.com y CBOE. Implementa desde regresores lineales hasta Random Forest, con rigurosa selección de características y validación.
FixMyRoad
Sistema de detección de baches en carreteras mediante visión por computador y deep learning. Utiliza redes neuronales convolucionales para identificar y clasificar el estado del asfalto en tiempo real, permitiendo a los conductores reportar incidencias de forma automatizada.
OrionWay
Robot guía asistencial diseñado para personas con discapacidad visual. Integra sensores ultrasónicos, cámaras y algoritmos de navegación autónoma para detectar obstáculos y guiar al usuario de forma segura por entornos interiores y exteriores.
Gravity Sphere
Videojuego 3D con enfoque educativo desarrollado para enseñar conceptos de física gravitacional. Implementa simulación de cuerpos celestes, órbitas y fuerzas gravitatorias en un entorno interactivo y lúdico.
CasKaggle — Student Alcohol Consumption
Caso práctico de Kaggle sobre el consumo de alcohol en estudiantes de secundaria. Análisis exploratorio exhaustivo, feature engineering con variables demográficas y socioeconómicas, y comparativa de múltiples modelos de clasificación para identificar patrones de riesgo y factores predictivos.
Habilidades técnicas
Tecnologías y herramientas con las que trabajo.
Lenguajes
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IA & Machine Learning
Matemáticas & Estadística
Data Engineering
DevOps & Cloud
Herramientas
Últimos artículos
Reflexiones y aprendizajes sobre tecnología, programación e inteligencia artificial.
Predicción del precio del oro con Machine Learning: Mi TFG
Mi Trabajo de Fin de Grado sobre la predicción del oro usando ~60 variables macroeconómicas, feature engineering riguroso y comparativa de modelos desde regresión lineal hasta Random Forest.
Visión por Computador aplicada a la detección de baches en carreteras
Cómo construí FixMyRoad, un sistema de deep learning capaz de detectar y clasificar el deterioro del asfalto en tiempo real usando redes neuronales convolucionales.
Machine Learning para la predicción del consumo de alcohol en estudiantes
Análisis exploratorio y modelado predictivo utilizando técnicas de machine learning para identificar patrones de consumo de alcohol en estudiantes de secundaria.