Acerca del Fundador

Doctorando en Ciencias de la Computación

LBMNet nació con una única ambición: redefinir la inteligencia artificial a través de los principios de la física.

Soy Yassine Douich, doctorando en Ciencias de la Computación en la Facultad de Ciencias de la Universidad Chouaib Doukkali, Marruecos. Mi investigación se centra en la Inteligencia Artificial, el Aprendizaje Automático Científico (Scientific Machine Learning), la Visión por Computadora y el Método de Boltzmann en Red (Lattice Boltzmann Method, LBM), con un enfoque especial en el diseño de arquitecturas neuronales de nueva generación inspiradas en sistemas físicos.

A lo largo de mi investigación, he explorado una cuestión fundamental:
¿Pueden los principios matemáticos que rigen los fenómenos físicos inspirar una nueva generación de inteligencia artificial?

Esta pregunta dio origen a LBMNet, una iniciativa de investigación que integra los principios computacionales del Método de Boltzmann en Red (Lattice Boltzmann Method, LBM) en el aprendizaje profundo. En lugar de basarse únicamente en arquitecturas convencionales de redes neuronales, LBMNet explora nuevos modelos en los que la información se propaga mediante interacciones inspiradas en la física, ofreciendo nuevas perspectivas en términos de eficiencia, interpretabilidad y modelado científico.

Actualmente, LBMNet es una plataforma abierta de investigación dedicada al avance de la Inteligencia Artificial Inspirada en la Física. Su misión es desarrollar arquitecturas innovadoras capaces de abordar problemas complejos en áreas como la computación científica, la visión por computadora, la imagen médica, el análisis de series temporales, la ingeniería biomédica y las ciencias computacionales.Además de mi labor investigadora, cuento con más de dieciocho años de experiencia en la enseñanza de las matemáticas. Esta trayectoria ha moldeado mi enfoque científico, basado en sólidos fundamentos matemáticos, el análisis numérico y la integración de las leyes físicas en los sistemas modernos de inteligencia artificial.

Mi investigación abarca diversos campos, entre ellos la visión por computadora, el análisis de imágenes médicas, la restauración de imágenes, la segmentación de imágenes, la predicción de series temporales, la computación científica, la ciberseguridad, el análisis de señales biomédicas y el aprendizaje automático científico (Scientific Machine Learning). A través de LBMNet, mi objetivo es desarrollar arquitecturas innovadoras capaces de resolver problemas complejos del mundo real, manteniéndose fieles a sólidos principios científicos.

Establecer LBMNet como un referente mundial en la Inteligencia Artificial Inspirada en la Física, mediante el desarrollo de arquitecturas innovadoras de aprendizaje profundo basadas en los principios matemáticos del Método de Boltzmann en Red (Lattice Boltzmann Method, LBM).

• Impulsar las fronteras de la Inteligencia Artificial Inspirada en la Física.
• Desarrollar nuevas arquitecturas neuronales basadas en el Método de Boltzmann en Red (Lattice Boltzmann Method, LBM).
• Integrar la física numérica con el aprendizaje profundo moderno.
• Promover la investigación científica abierta y una inteligencia artificial reproducible.
• Apoyar a investigadores, estudiantes e ingenieros mediante software de código abierto, publicaciones y recursos educativos.
• Fomentar la colaboración internacional en Inteligencia Artificial y Computación Científica.

• Inteligencia Artificial Inspirada en la Física
• Aprendizaje Automático Científico (Scientific Machine Learning)
• Aprendizaje Profundo Basado en el Método de Boltzmann en Red
• Visión por Computadora
• Análisis de Imágenes Médicas
• Restauración y Reconstrucción de Imágenes (Image Inpainting)
• Segmentación de Imágenes
• Procesamiento de Señales Biomédicas
• Predicción de Series Temporales
• Computación Científica
• Métodos Numéricos para Ecuaciones en Derivadas Parciales

Gracias por visitar LBMNet. Le invito a explorar nuestras investigaciones, descubrir nuestras arquitecturas y unirse a nosotros para construir el futuro de la inteligencia artificial inspirada en la física.