Desde 2018 es profesor auxiliar en el Instituto de Informática de la Universidad Austral de Chile. Su investigación se centra en el desarrollo de métodos basados en procesamiento de señales, machine learning y teoría de la información para el análisis de datos astronómicos
Áreas de Interés
Machine Learning
Teoría de la información
Procesamiento de señales
Astrinformática
Títulos y Grados
Doctor en ingeniería eléctrica, Universidad de Chile, 2010-2014
Ingeniero Civil Electricísta, Universidad de Chile, 2004-2009
Docencia
INFO147 – Computación científica con python (responsable), ICI
INFO183 – Análisis de sistemas lineales (responsable), ICI
INFO185 – Comunicaciones (colaborador), ICI
INFO337 – Herramientas estadísticas para la investigación (colaborador), MIN
INFO343 – Minería y aprendizaje con datos (colaborador), MIN
INFO338 – Procesamiento avanzado de señales (responsable), MIN
Cargos
Académico del Instituto de Informática
Docente en la Escuela de Ingeniería Civil en Informática (ICI)
Docente del Magister en Informática (MIN)
Investigador joven del Instituto Milenio de Astrofísica
Investigación
FONDECYT grant N 1170305 “Efficient methods based on information theory and machine learning for astronomical images and time series analysis” 2017-2020
FONDECYT postdoctoral grant N 3150460 “Métodos eficientes de procesamiento deseñales basados en teoría de la información y aprendizaje de máquinas para el análisis de series de tiempo astronómicas”, 2015-2016
Publicaciones (WoS)
P. Huijse, P.A. Estévez, F. Förster, S.F. Daniel, A.J. Connolly, P. Protopapas, R. Carrasco, J. C. Príncipe, «Robust period estimation using mutual information for multi-band light curves in the synoptic survey era», The Astrophysical Journal Supplement Series, vol. 236(1), 2018, DOI: https://doi.org/10.3847/1538-4365/aab77c
R. Contreras Ramos, M. Zoccali, F. Rojas, A. Rojas-Arriagada, M. Gárate,P. Huijse, F. Gran, M. Soto, A. A. R. Valcarce, P.A. Estévez, D. Minniti, «Proper motions in the VVV Survey: Results for more than 15 million stars across NGC 6544», Astronomy & Astrophysics, vol. 608(A140), 2017, DOI: https://doi.org/10.1051/0004-6361/201731462
F. Förster, J. C. Maureira, J. San Martín, M. Hamuy, J. Martínez,P. Huijse, G.Cabrera, L. Galbany, T. de Jaeger, S. González-Gaitán, J. P. Anderson, H. Kuncar-ayakti, G. Pignata, F. Bufano, J. Littín, F. Olivares, G. Medina, C. Smith, K. Vivas,P.A. Estévez, R. Muñoz, E. Vera, «The High Cadence Transient Survey (HiTS) – I Survey design and supernova shock breakout constraints», The Astrophysical Journal,vol. 832(2), pp. 155, 2016, DOI: https://doi.org/10.3847/0004-637X/832/2/15
P. Protopapas,P. Huijse, P.A. Estévez, P. Zegers, J. C. Príncipe, J. B. Marquette,“A Novel, fully automated pipeline for period estimation in the EROS-2 Data set”,The Astrophysical Journal Supplement Series, vol. 216(2), 2015, DOI: https://doi.org/10.1088/0067-0049/216/2/25
P. Huijse, P. A. Estévez, P. Protopapas, J. C. Príncipe, and P. Zegers, “Computational Intelligence Challenges and Applications on Large-Scale Astronomical Time Series Databases”,IEEE Computational Intelligence Magazine, vol. 9(3), 2014, DOI: https://doi.org/10.1109/MCI.2014.232610
