Núcleo técnico
Optimización con restricciones
Diseño y análisis de métodos de optimización inteligentes. Algunos ejemplos: metaheurísticas y pipelines de optimización asistidos por LLM.
Trabajo destacadoArtículos científicos y filosóficos
Publicaciones revisadas por pares sobre optimización combinatoria y filosofía de la computación.
Resumen en 15 segundos
Busco unidad en la diversidad. No me interesa acumular temas; persigo una sola pregunta desde múltiples ángulos: cómo pensamos, justificamos y controlamos los sistemas algorítmicos —y ahora los LLM— cuando el conocimiento es parcial y el error es estructural.
Núcleo técnico
Diseño y análisis de métodos de optimización inteligentes. Algunos ejemplos: metaheurísticas y pipelines de optimización asistidos por LLM.
Trabajo destacadoNúcleo de software
Desarrollo de herramientas que hacen inspeccionable y reproducible el comportamiento algorítmico. Algunos ejemplos: STN Analytics y entornos de visualización relacionados.
Trabajo destacado
Filosofía
Un marco filosófico centrado en las Arquitecturas del Error, que compara cómo los sistemas humanos y de IA generan, justifican y propagan errores en el código.
Trabajo destacadoCartografía intelectual
Mis proyectos viven en la intersección de seis clusters. Este mapa muestra la estructura, y las tarjetas de abajo muestran resultados concretos en cada dirección.
Cluster I
Sistemas de optimización para espacios de búsqueda científicos difíciles.
Ejemplos: metaheurísticas combinadas con técnicas de aprendizaje profundo
Ver publicacionesCluster II
Configuración de algoritmos, evolución de código e interfaces de análisis.
Ejemplos: irace-evo, STN Analytics, visgraphvar
Ver publicacionesCluster III
Análisis conceptual del error, la fundamentación y la agencia artificial.
Ejemplos: arquitecturas del error, evolución de la estructura del código
Leer artículosCluster IV
Escritura de largo aliento que traduce temas técnicos para públicos más amplios.
Ejemplos: palabras y algoritmos, principios de programación
Ir a la obra escritaCluster V
Docencia universitaria centrada en el Machine Learning práctico y conceptual.
Ejemplos: EAE Business School, clases de ML aplicado
Hablar de colaboraciones docentesCluster VI
Unir el rigor académico con una ejecución práctica orientada al negocio.
Ejemplos: diseño de estrategia, hojas de ruta de prototipos
Abrir una conversaciónArtículos científicos y filosóficos.
Camilo Chacón Sartori(*), Guillem Rodríguez-Corominas y Christian Blum.
Tablas, mapa y un recorrido narrado en la página del proyecto.
Camilo Chacón Sartori(*), José H. García, Andrei Voicu Tomut, and Christian Blum.
Camilo Chacón Sartori(*)
Camilo Chacón Sartori(*), and Christian Blum.
Camilo Chacón Sartori(*), Martín Isla, Pedro Pinacho, and Christian Blum.
Camilo Chacón Sartori(*), Guillem Rodríguez Corominas.
Camilo Chacón Sartori(*), Christian Blum.
Camilo Chacón Sartori(*), Christian Blum, Filippo Bistaffa.
Camilo Chacón Sartori(*), Christian Blum, Filippo Bistaffa, and Guillem Rodríguez Corominas.
Camilo Chacón Sartori(*), Christian Blum, Gabriela Ochoa.
Camilo Chacón Sartori. Aceptado como presentación oral. Colaboración industrial con MindSurf.
Mehmet Anıl Akbay, Jaume Reixach, Guillem Rodríguez Corominas, Camilo Chacón Sartori, and Christian Blum.
Camilo Chacón Sartori(*), Christian Blum.
Camilo Chacón Sartori(*), Christian Blum, Gabriela Ochoa.
Camilo Chacón Sartori(*), Christian Blum, Gabriela Ochoa.
Camilo Chacón Sartori(*), Christian Blum.
Jairo Enrique Ramírez Sánchez, Camilo Chacón Sartori, Christian Blum.
Camilo Chacón Sartori(*), Christian Blum, Gabriela Ochoa.
Camilo Chacón Sartori(*), Christian Blum.