Nací y crecí en Vigo (Galicia, España). Mi interés temprano por las tecnologías de energía sostenible me llevó a estudiar Ingeniería de la Energía en la Universidad de Vigo. Siempre tuve interés en explorar nuevas culturas y entornos académicos, lo que me llevó a cursar mi tercer y cuarto año en el extranjero: en la Universidad de Knoxville (como parte del programa ISEP) y en la Universidad Noruega de Ciencia y Tecnología (con Erasmus+). Estas experiencias incentivaron enormemente mi interés por la investigación. En particular, en Noruega realicé mi trabajo de fin de grado sobre sistemas sostenibles de refrigeración, colaborando en el proyecto europeo Super Smart-Rack.
Me mudé al Reino Unido en 2018 para estudiar el MPhil en Tecnologías Energéticas en la Universidad de Cambridge con una beca de posgrado de la Fundación Barrié de Galicia. Regresé a Cambridge en 2020 para realizar un doctorado en Ingeniería. Mi investigación doctoral se centró en desarrollar herramientas de asimilación de datos —la combinación de datos experimentales y modelos físicos— para lograr modelos precisos en tiempo real de turbinas de gas de bajas emisiones. Tras completar mi doctorado en 2024, me incorporé al Imperial College London como Investigador Postdoctoral en aprendizaje automático científico.
Actualmente, soy Profesor Asistente en el Departamento de Aeronáutica del Imperial College London, donde también cuento con la Eric & Wendy Schmidt AI in Science Fellowship en I-X. Mi investigación principal se especializa en el desarrollo de gemelos digitales en tiempo real para sistemas de ingeniería complejos, con un enfoque en aplicar aprendizaje automático científico para mejorar el monitoreo, la predicción y el control. En particular, desarrollo métodos para mejorar la comprensión y la gestión de fenómenos no lineales y caóticos, como las inestabilidades termoacústicas en motores a reacción de bajas emisiones o las inestabilidades aeroelásticas en aerogeneradores.
