Research Projects

Pattern Recognition Group, Polytechnic School, University of Pernambuco, Brazil

Co-investigator of the project Automotive Production Line Inspection Using Computer Vision and Deep Learning. 2022.


SEBE Faculty - Deakin University, Australia

Principal investigator of the PRESS project Contextual affordances for safe actions in real-world robotic scenarios. 2022.


SEBE Faculty - Deakin University, Australia

Principal investigator of the PRESS project Evaluating human-like explanations for robot actions in real-world scenarios. 2021.


R+D - Universidad Central, Chile

Principal investigator of the project Human-like explainable robotic systems in reinforcement learning scenarios. 2021 - 2022.

Principal investigator of the project Deep Reinforcement Learning with Interactive Feedback for Robot Control. 2019 - 2020. See here

Principal investigator of the project Interactive Reinforcement Learning for Robot Actions in Continuous Scenarios. 2018 - 2019. See here


TWIRL - University of Hamburg, Germany

PhD thesis under the project TWIRL: Teaching With Interactive Reinforcement Learning at the Knowledge Technology Group, University of Hamburg. July 2013 - July 2017. See here


FONDECYT, University of Santiago, Chile

Participation in research project FONDECYT 1040208, subject Development of Grey-Box Neural Models with Indirect Learning and Backpropagation. July 2004 - July 2006. See here

Student's Projects

A Broad-persistent Advising Approach for Deep Interactive Reinforcement Learning in Robotic Environments.

Hung Son Nguyen, Deakin University, 2021. Master thesis here

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AI Apology: Beyond Explainable Reinforcement Learning.

Hadassah Harland, Deakin University, 2021. Master thesis here

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Coarse Reinforcement Learning in Semi-Markov Decision Problems with a Posteriori Discovery of State Partitions.

Adrian Ly, Deakin University, 2021. Master thesis here

Python code here


KutralNext: An Efficient Multi-label Fire and Smoke Image Recognition Model.

Angel Ayala, University of Pernambuco, 2021. Master thesis here

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Análisis de aprendizaje por refuerzo explicable basado en objetivos en un entorno continuo simulado.

Ernesto Portugal, Universidad Central de Chile, 2021. Tesis final Ingeniería Civil en Computación e Informática aquí

Código en Python here


Aprendizaje por refuerzo jerárquico para la justificación en toma de decisión de un agente autónomo.

Hugo Muñoz, Universidad Central de Chile, 2021. Tesis final Ingeniería Civil en Computación e Informática aquí

Código en Python here


Agente de aprendizaje por refuerzo con enfoque basado en introspección implementado en un entorno competitivo.

Alfonso Opazo, Universidad Central de Chile, 2021. Tesis final Ingeniería Civil en Computación e Informática aquí

Código en Pythonhere


Agente de aprendizaje por refuerzo con retroalimentación interactiva.

Rubén Contreras, Universidad Central de Chile, 2020. Tesis final Ingeniería Civil en Computación e Informática aquí

Código en Python aquí


Detección de retinopatía diabética por medio del procesamiento de imágenes de fondos de retina a través de un algoritmo de red neuronal artificial convolucional.

Tomás Ortiz, Universidad Central de Chile, 2020. Tesis final Ingeniería Civil en Computación e Informática aquí

Código en Python aquí


Análisis del aprendizaje por refuerzo profundo para un asistente doméstico en un entorno simulado.

Ithan Moreira, Javier Rivas, Universidad Central de Chile, 2019. Tesis final Ingeniería Civil en Computación e Informática aquí

Código en Python aquí


Interactive Reinforcement Learning for Continuous Spaces and Dynamics Environments.

Cristian Millán, University of Pernambuco, 2019. Master thesis here

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Desarrollo de algoritmos continuos de aprendizaje por refuerzo interactivo en agentes móviles.

Angel Ayala, Universidad Central de Chile, 2018. Tesis final Ingeniería Civil en Computación e Informática aquí

Código en Python aquí