Data Science, Machine Learning, Deep Learning.
CRISTIAN DANIEL CHIÑAS PALACIOS recibió su título de Ing. Mecatrónico por la Universidad del Valle de México, Tlaquepaque, México, en 2015. Ha recibido el título de Maestro en Ciencias en Ingeniería del Agua y la Energía por la Universidad de Guadalajara, Tonalá, México, en 2017. Actualmente está realizando un doctorado en la Universidad de Guadalajara, México, y la Universidad Politécnica de Valencia, España.
Sus intereses de investigación incluyen algoritmos de optimización para energías renovables, sistemas electrónicos de potencia, redes eléctricas inteligentes, convertidores de potencia y algoritmos bio-inspirados. Trabajó como Asistente de Laboratorio de Hardware en el equipo de Core-Electronics en Continental Automotive Guadalajara, en 2014.
Actualmente trabaja como Profesor de Asignatura a tiempo parcial en el Departamento de Estudios del Agua y la Energía, en la Universidad de Guadalajara, Centro Universitario Tonala, y en el Departamento de Ingenierías, en la Universidad del Valle de México, Campus Guadalajara Sur.
CRISTIAN DANIEL CHIÑAS PALACIOS se desempeñó como Técnico Asistente de Laboratorio de Hardware en el equipo de Core-Electronics en Continental Automotive Guadalajara, durante 2014 y 2015. Ha trabajado en el desarrollo de varios proyectos emprendedores en la región de Jalisco, además de haber participado como juez evaluador (Hult Prize) de proyectos estudiantiles en distintas ocasiones.
Ha sido miembro voluntario activo del Instituto de Ingenieros Eléctricos y Electrónicos (IEEE) desde el 2017, siendo miembro fundador de la Rama Estudiantil IEEE UDG-CUT, en 2019 y desempeñándose como presidente del Capítulo Técnico de la Sociedad de Electrónica Industrial (IES) a nivel Sección Guadalajara durante 2020 y 2021.
Sus principales intereses de investigación son Ciudades Inteligentes, Energías Renovables, y Algoritmos de Optimización. Ha brindado cursos de capacitación sobre Redes Neuronales Artificiales a gente de la industria automotriz.
“Chatbot de servicios ofrecidos por la Procuraduría Social” con clave 8276-2019, apoyado por COECYTJAL a través del Programa de Aplicaciones Móviles con alto impacto Social y Ambiental Jalisco APPS 2019
Diseño y desarrollo de un Analizador de Redes Monofásico con Arduino.
Diseño y desarrollo de un Sistema SCADA basado en la web para una plataforma híbrida de Energías Renovables.
Demand-Side Management in Hybrid Renewable Energy Systems Implementing Genetic Algorithms and Deep Neural Networks.
[1] C. Vargas-Salgado, J. Aguila-Leon, C. Chiñas-Palacios, and E. Hurtado-Perez, “Low-cost web-based Supervisory Control and Data Acquisition system for a microgrid testbed: A case study in design and implementation for academic and research applications,” Heliyon, vol. 5, no. 9, 2019, doi: 10.1016/j.heliyon.2019.e02474.
[2] J. Aguila-Leon, C. D. Chinas-Palacios, C. Vargas-Salgado, E. Hurtado-Perez, and E. X. M. Garcia, “Optimal PID Parameters Tunning for a DC-DC Boost Converter: A Performance Comparative Using Grey Wolf Optimizer, Particle Swarm Optimization and Genetic Algorithms,” 2020, doi: 10.1109/SusTech47890.2020.9150507.
[3] C. Chiñas-Palacios, J. Aguila-Leon, C. Vargas-Salgado, E. X. M. Garcia, J. Sotelo-Castañon, and E. Hurtado-Pérez, “A smart residential security assisted load management system using hybrid cryptography,” Sustain. Comput. Informatics Syst., vol. 32, no. 100611, pp. 1–10, 2021.
[4] J. Aguila-Leon, C. Chiñas-Palacios, E. X. M. Garcia, and C. Vargas-Salgado, “A multimicrogrid energy management model implementing an evolutionary game-theoretic approach,” Int. Trans. Electr. Energy Syst., vol. 30, no. 11, pp. 1–19, 2020, doi: 10.1002/2050-7038.12617.
[5] C. Chiñas-Palacios, C. Vargas-Salgado, J. Aguila-Leon, and E. Hurtado-Pérez, “A cascade hybrid PSO feed-forward neural network model of a biomass gasification plant for covering the energy demand in an AC microgrid,” Energy Convers. Manag., vol. 232, 2021, doi: 10.1016/j.enconman.2021.113896.