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Salmerón Silvera, José Luis
PhD: Universidad de Almería y Universidad de Huelva
Biografía
José L. Salmerón es Catedrático de Ciencia de la Computación e Inteligencia Artificial en el Departamento de Métodos Cuantitativos en CUNEF Universidad. Ph.D., Eng., ACM Miembro Vitalicio Senior, ExBBVA, ExCapgemini. Tiene cuatro sexenios de investigación, ha dirigido cinco tesis doctorales y publicado más de 150 artículos científicos en revistas como IEEE Transactions on Cybernetics, IEEE Transactions on Fuzzy Systems, Applied Soft Computing, Neurocomputing y otras. Investigador principal de proyectos de investigación nacionales y europeos. Desde 2016 es Vicepresidente de la International Association of Grey Systems and Uncertain Analysis, con sede en China. Está incluido en la lista de Stanford world's top 2% scientists desde 2020.
Formación Académica
Doctor Ingeniero en Informática, Universidad de Almería (2014) y Doctor en Ciencias Económicas y Empresariales, Universidad de Huelva (2000).
Ingeniero en Informática por la Universitat Oberta de Catalunya (2006) y Licenciado en Ciencias Económicas y Empresariales por la Universidad de Huelva (1994).
Áreas de interés
eXplainable Artificial Intelligence, Distributed Artificial Intelligence, Federated Learning, Reservoir computing, Quantum computing.
Trayectoria profesional
Principal Data Scientist en Capgemini Engineering (Hybrid Intelligence division) desde 2019 hasta 2025.
Lead Data Scientist, New Digital Business BBVA en 2018-2019.
Vicepresidente de la International Association of Grey Systems and Uncertain Analysis desde 2016.
Publicaciones más relevantes
Salmeron, J. L., & Pueyo, J. (2026). Convergence and stability in algebraic and exponential fuzzy grey cognitive maps. Neurocomputing, 697, 134140.
Garcia, M., & Salmeron, J. L. (2026). Divergence-driven generative adversarial networks for semi-supervised anomaly detection. Neurocomputing, 690, 133834.
Salmeron, J. L. (2026). Non-monotonic causal discovery with Kolmogorov-Arnold fuzzy cognitive maps. IEEE Transactions on Fuzzy Systems, 34(6), 1884-1892.
Salmeron, J. L., & Arevalo, I. (2026). Spectral biclustering-driven scalability for post-hoc explainability in recommender systems. Knowledge-Based Systems, 342, 115904.
Arevalo, I., & Salmeron, J. L. (2026). Model-agnostic post-hoc explainability for recommender systems. Expert Systems with Applications, 298 (Part A), 129608.