Director fundador del Instituto iÓMICAS y director de la unidad de Nanotecnología y Ciencias Multiescala del Centro de Simulación de Materiales y Procesos, así como científico principal y profesor en la División de Química e Ingeniería Química en Caltech.

Contribuye a la optimización del sensor, enfocándose en mejorar parámetros clave como LOD, LOQ, estabilidad, linealidad y repetibilidad, además de incorporar correcciones de temperatura y humedad para garantizar mediciones precisas. También trabajará en la mejora del rendimiento del sistema a escala y evaluará su precisión, fiabilidad y facilidad de uso, asegurando que cumpla con los estándares del proyecto.

Contribuye al desarrollo de sensores avanzados para la detección de metano, incluyendo la síntesis, caracterización y validación de un sensor de filamento basado en LIG, así como el diseño de un sensor de CH4 con láminas delgadas de SnO2 acopladas a grafeno tipo LIG. Más adelante, contribuirá a mejorar el rendimiento del sistema a escala y evaluará su precisión, fiabilidad y facilidad de uso con base en datos de campo.

Contribuye al desarrollo de modelos predictivos avanzados para la cuantificación de metano. Actualmente, trabaja en la creación de un modelo basado en aprendizaje automático (ML) utilizando un detector láser para estimar la concentración de CH4 con alta precisión. Además, está desarrollando modelos predictivos experimentales en 1D y 2D para analizar datos de campo, así como un modelo basado en SCHLIEREN que combina técnicas experimentales con enfoques paramétricos básicos para estimar el volumen y la concentración de CH4.

Contribuye a desarrollo de la electrónica miniaturizada del wearable y a la integración de los subsistemas en una carcasa diseñada específicamente para uso ganadero, asegurando su funcionalidad en entornos reales.

Contribuye al del desarrollo de modelos predictivos y descriptivos avanzados para cuantificar el volumen y la concentración de CH4, combinando mediciones experimentales en 1D y 2D con técnicas computacionales y métodos paramétricos basados en SCHLIEREN. Más adelante, contribuirá a optimizar el rendimiento del sistema a escala y realizará pruebas de campo exhaustivas para validar su funcionalidad en entornos reales.

Está trabajando en la mejora del sensor, enfocándose en la optimización de parámetros clave como LOD, LOQ, tiempo de medición, tiempo de respuesta, estabilidad, linealidad y repetibilidad, además de implementar correcciones de temperatura y humedad para asegurar que cumpla con los requisitos. En las siguientes etapas, se encargará de evaluar la exactitud, precisión, fiabilidad y facilidad de uso del sistema, así como de mejorar el rendimiento de la versión de fabricación a escala, basándose en la experiencia obtenida en el terreno.

Contribuye a sintetizar, caracterizar, funcionalizar y validar el sensor de filamento basado en LIG para detectar gas metano.

Contribuye a la síntesis, caracterización, funcionalización y validación de un sensor de filamento basado en LIG para la detección de metano, asegurando su efectividad en la medición de gas CH4. Además, está a cargo del diseño y desarrollo de un sensor de CH4 que utiliza láminas delgadas de óxido semiconductor (SnO2) acopladas a un filamento de grafeno tipo LIG, optimizando su rendimiento y sensibilidad.

Diseño, creación de un prototipo y prueba de un sistema de detección de eructos para integrarlo en el sistema de detección de metano para el ganado.

Está desarrollando modelos predictivos avanzados para cuantificar el volumen y la concentración de CH4 a partir de mediciones experimentales 1D y 2D sobre el terreno. Además, está trabajando en un modelo de aprendizaje automático basado en un detector láser de metano para mejorar la precisión en la cuantificación de CH4. En etapas posteriores, evaluará la exactitud, fiabilidad y facilidad de uso del sistema, así como mejorará el rendimiento de la versión de fabricación a escala, basándose en datos obtenidos en el campo.

Contribuye al desarrollo de un simulador respiratorio para validar el sistema de detección portátil en condiciones controladas aumentadas. Está a cargo de la creación de una versión integrada y optimizada de la envolvente portátil para su aplicación en un entorno controlado, además de integrar todos los subsistemas en una envoltura portátil diseñada para ganado. Su trabajo también incluye mejorar el diseño y la funcionalidad del dispositivo basándose en los resultados obtenidos. Más adelante, se encargará de la transferencia de tecnología y optimización del diseño para el escalado de la producción, control de calidad y embalaje, así como de validar el cumplimiento de las especificaciones con los fabricantes.

Contribuye al desarrollo de un simulador respiratorio para ganado y la electrónica miniaturizada del wearable. También está a cargo del diseño y desarrollo del firmware IoT, permitiendo la integración del sistema y su monitorización remota a través de aplicaciones móviles y de escritorio. Además, trabaja en la integración de los subsistemas en una carcasa de uso ganadero. En etapas futuras, se encargará de la transferencia tecnológica y la optimización del diseño del dispositivo para el escalado de la producción, control de calidad y envasado.

Contribuye al desarrollo de modelos descriptivos avanzados para cuantificar el volumen y la concentración de CH4 utilizando técnicas informáticas de vanguardia. Además, lidera la implementación de simulaciones CFD para evaluar el rendimiento de diferentes versiones del wearable en entornos controlados e integra los subsistemas en una carcasa portátil. En las siguientes fases, trabajará en mejorar el diseño y la funcionalidad del sistema, así como en evaluar su precisión, fiabilidad y durabilidad. También contribuirá a optimizar el rendimiento del dispositivo a escala y a validar las especificaciones junto con el fabricante para garantizar la calidad final.

Contribuye al diseño y desarrollo del software IoT, asegurando la integración completa del sistema. Su trabajo incluye la creación de aplicaciones móviles y de escritorio para permitir la supervisión remota de las unidades, garantizando un monitoreo eficiente y en tiempo real.

Contribuye a la integración de todos los subsistemas en una carcasa portátil diseñada para ganado, asegurando su funcionalidad en entornos reales. En etapas posteriores, trabajará en la evaluación de la precisión, fiabilidad y durabilidad del sistema, además de mejorar su diseño y rendimiento basándose en datos obtenidos sobre el terreno.