El Dr. Héctor Ferrada es chileno y proveniente de Santiago de Chile, donde realizó todos sus estudios básicos, universitarios y de postgrado.
Se titula como Analista en Ciencias de la Computación, obteniendo además su grado de licenciado en Ciencias, en la Universidad de Santiago de Chile el año 2008. Luego ejerce durante 5 años en la empresa privada ocupando diversos cargos de desarrollo en informática, tales cómo: programador en SQL, Java, visual C#, uso de herramienta de ETL y broker empresarial, desarrollo de procedimientos almacenados y de servicios WEB, entre otros.
Entre los años 2016 y 2017, realiza un postdoctorado en la universidad de Helsinki, Finlandia, en el grupo Research group on Genome-scale algorithmics, al mando del Phd. Veli Mäkinen; desarrollando investigación en algoritmos de compresión para secuencias biológicas.
Actualmente se desempeña en docencia universitaria (pre y post grado) e investigación en el Instituto de Informática de la UACh a tiempo completo.
Áreas de Investigación Principales
Diseño y Análisis de Algoritmos
Estructuras de Datos
Compresión de Datos y Estructuras de Datos Compactas
High Performance Computing (HPC)
Programación Competitiva
Títulos y Grados
Licenciado en Ciencias de la Computación: Universidad de Santiago de Chile (2008).
Analista en Computación Científica: Universidad de Santiago de Chile (2008).
Doctor en Ciencias de la Computación: Universidad de Chile (2016).
Becas y Premios
Beca Doctorado Nacional: Conicyt (2010-2015).
Capocelli Prize Awarded (Best Paper Student Award): Data Compression Conference (DCC), 2016.
Docencia Impartida en los Últimos Años
INFO088 Taller de Estructuras de Datos y Algoritmos: Responsable
INFO145 Diseño y Análisis de Algoritmos: Responsable
INFO292 Introducción a la Compresión de Datos: Responsable
INFO335 High Performing Computing – Pregrado y Magíster en Informática: Colaborador
INFO081 Taller de Ingeniería – Programación: Responsable
INFO219 Algorítmica Computacional: Colaborador
Tesis Patrocinadas en Pregrado (Ingeniería Civil en Informática – UACh)
Sebastián Pacheco (2023): Tesis: W-tree – Una nueva estructura de datos dinámica para la administración de claves ordenadas en memoria principal.
Vicente Letelier (2022): Tesis: Parallel Pattern Matching in Compressed Space.
Jorge Delgado (2022): Tesis: Diseño y optimización de heurísticas para Minimun Set Cover ponderado.
José Luis Vásquez (2023): Tesis: Parallel Block-InsertionSort.
Tesis Patrocinadas en Postgrado (Magíster en Informática – UACh)
Sebastián Pacheco (2024): Tesis: W-Tree. A Search k-ary Tree for Main Memory.
Vicente Letelier (2023): Tesis: Parallel Pattern Matching on a Compressed Index Based on LZ77 Compression.
Alan Keith (2021): Tesis: Accelerating the Convex Hull Calculation with a Parallel GPU Algorithm.
Proyectos de Investigación
ANID. Investigador Principal, Fondecyt Iniciación 2022-2024, Num. 11221029: Algorithms Optimization and Digital Carbon Footprint Reduction by Applying HPC Techniques in the Design of Compact Data Structures for Problems in the Big Data Domain.
ANID. Co-Investigator, Fondecyt Regular 2022-2025, Num. 1221357 of Dr. Cristobal Navarro: Combining Tensor cores with Ray-Tracing cores for GPU-based Simulations.
ANID. Co-Investigator, Fondecyt Regular 2021-2024, Num. 1211484 of Dr. Nancy Hitschfeld: Polygon and polyhedron meshing algorithms.
Publicaciones Seleccionadas
A succinct and approximate greedy algorithm for the Minimum Set Cover Problem: J. Delgado, H. Ferrada, CA. Navarro. Journal of Computational Science 81, 102378, 2024.
An evaluation of GPU filters for accelerating the 2D convex hull: R. Carrasco, H. Ferrada, CA. Navarro, N. Hitschfeld. Journal of Parallel and Distributed Computing 184, 104793, 2024.
A sorting algorithm based on ordered block insertions: Héctor Ferrada. Journal of Computational Science 64, 101866, 2022.
A filtering technique for fast Convex Hull construction in R2: H. Ferrada, CA. Navarro, N. Hitschfeld. Journal of Computational and Applied Mathematics 364, 112298, 2020.
Lempel–Ziv compressed structures for document retrieval: H. Ferrada, G. Navarro. Information and Computation Journal 265, 1-25, 2019.
Hybrid indexing revisited: H. Ferrada, D. Kempa, SJ. Puglisi. Proceedings of the Twentieth Workshop on Algorithm Engineering and Experiments (ALENEX), 2018.
Improved range minimum queries: H. Ferrada, G. Navarro. Journal of Discrete Algorithms 43, 72-80, 2017.
Hybrid Indexes for Repetitive Datasets: H. Ferrada, T. Gagie, T. Hirvola, SJ. Puglisi. Philosophical Transactions of the Royal Society A, 327, 2014.
