Carlos Breuer es investigador de la Universidad de Extremadura, especializado en Inteligencia Artificial y muestra un especial interés en la colaboración y participación en proyectos relacionados con Deep Learning, Machine Learning y Data Science, así como en el tratamiento y segmentación de imágenes médicas.

Su investigación actual se centra en torno a dos líneas principales. En primer lugar, colabora en un proyecto enfocado en garantizar la reproducibilidad, replicabilidad (R&R) y la validación de pipelines de Data Science mediante un enfoque basado en modelos. En paralelo, colabora activamente en la implementación de estrategias de prompting aplicadas a modelos fundacionales de segmentación, como SAM (Segment Anything Model), con el fin de optimizar la segmentación de imágenes médicas y asistir en el diagnóstico médico. Adicionalmente, se encuentra explorando nuevas líneas de investigación dentro del grupo, centradas en la evaluación de sistemas de agentes basados en LLMs (Large Language Models).

Su trabajo explora el potencial de la Inteligencia Artificial para identificar nuevas vías de automatización de procesos que faciliten y mejoren la vida de las personas. Para ello, investiga metodologías para el diseño, desarrollo y validación de sistemas de IA que aseguren su robustez y fiabilidad. Su formación académica, con un título en Ingeniería Informática por la Universidad de Extremadura (2022) y un Máster en Inteligencia Artificial por la Universidad Internacional de La Rioja (2023), le proporciona una sólida base para abordar estos desafíos.

En el plano personal, Carlos destaca por su compromiso, su curiosidad y su visión optimista sobre las recientes contribuciones en el campo de la Inteligencia Artificial. Su motivación reside en la colaboración y el aprendizaje continuo, con el objetivo de desarrollar soluciones de impacto social a través de la automatización inteligente.