Departament: Arquitectura de Computadores y Automática

Facultat: Informática

Àrea: Arquitectura i Tecnologia de Computadors

Grup de recerca: ARTECS Arquitectura y tecnología de sistemas informáticos/ Architecture and Technology of Computing Systems

Correu: abarriog@ucm.es

Web personal: https://artecs.dacya.ucm.es/artecs-team/alberto-a-del-bar...

Doctor per la Universidad Complutense de Madrid amb la tesi Utilización de unidades especulativas en síntesis de alto nivel 2011. Dirigida per Dra. M. Carmen Molina Prego, Dr. Román Hermida Correa, Dr. José Manuel Mendías Cuadros.

Alberto A. Del Barrio obtuvo el título de Máster y Doctor en Informática por la Universidad Complutense de Madrid (UCM), España, en 2007 y 2011, respectivamente. Desde mediados de 2021, es Profesor Titular de Informática en la UCM. Sus principales intereses de investigación incluyen Aritmética Aproximada y de Nueva Generación, Síntesis de Alto Nivel (HLS) y Redes Neuronales Profundas (DNN). También trabaja en Computación Cuántica y Analógica. Algunas de sus contribuciones se pueden encontrar en: https://github.com/albertodbg/. Tiene colaboraciones con varios centros internacionales de gran prestigio, como la Universidad Northwestern de Evanston, la Universidad de California en Irvine, la Universidad de California en Los Ángeles o la Universidad de Dankook. El Dr. Del Barrio habitualmente revisa/ha revisado artículos en revistas como TC, TETC, TCAS-I, TCAD, TCASAI, DSP, COMPELECENG, TRETS y TODAES, así como en conferencias como DAC, ICCAD (TPC), DATE (TPC), ARITH (Publicity and Proceedings Chair), CODES+ISSS o ISCAS. Además, desde 2019 es miembro senior del IEEE y desde 2020 miembro senior de la ACM. Actualmente, el Dr. Del Barrio es investigador principal del proyecto nacional ASIMOV (PID2021-123041OB-I00), centrado en el desarrollo de arquitecturas especializadas para aplicaciones científicas y técnicas. Además, fue el investigador principal del proyecto PARNASO, financiado por el programa de becas Leonardo de la FBBVA, centrado en el despliegue de una plataforma HW para realizar entrenamiento e inferencia de redes neuronales profundas basadas en el formato posit.