Dennis Barrios Aranibar

He holds a graduation in System Engineering at Universidad Nacional de San Agustín (2000), master in Electrical Engineering at Universidade Federal do Rio Grande do Norte (2005) and Ph.D. in Electrical and Computing Engineering at Universidade Federal do Rio Grande do Norte (2009). He has experience in Computing enginerring and Computer Science, He works mainly in the next areas: Multi agent and multi robot systems, distributed robotics, mobile robots, educational robotics, machine learning, reinforcement learning and path planning, industrial automation. He has experience in basic and applied research since 2003. In basic research He developed imitation learning algorithms and strategies for multi-robot systems, and also created a new paradigm of reinforcement learning for multi-agent systems, and a new kind of supervised neural network based on the idea of each neuron being an agent learning. In the case of applied research, He worked in several projects founded by Peruvian government intended to develop industrial automation machines, in all the projects He was in charge of lead the design of machines and also the development of low and high level control hardware and software. He is the Peruvian representative for Robocup Junior and He is one of the founders and current leaders of the ?Industrial Automation, Robotics and Artificial Vision (LARVIC)? research group of the Computer Science department in the San Pablo Catholic University in Arequipa-Peru. This group is the responsible for keeping the Peruvian country uninterruptedly present in international events of robotics since 2013.

Possui graduação em Engenharia de Sistemas - Universidad Nacional de San Agustín (2000), mestrado em Engenharia Elétrica pela Universidade Federal do Rio Grande do Norte (2005) e doutorado em Engenharia Elétrica pela Universidade Federal do Rio Grande do Norte (2009). Tem experiência em Engenharia de Computação e Ciência da Computação. Atua principalmente nas seguintes áreas: Sistemas multi agentes e multi robôs, robótica distribuída, robôs móveis, robótica educacional, aprendizado de máquina, aprendizado de reforço e planejamento de rotas, automação industrial. Ele tem experiência em pesquisa básica e aplicada desde 2003. Em pesquisa básica ele desenvolveu algoritmos e estratégias de aprendizagem por imitação para sistemas multi-robôs, e também criou um novo paradigma de aprendizado por reforço para sistemas multiagentes e um novo tipo de rede neural supervisionada com base na ideia de cada neurônio ser um agente que aprende por reforço. No caso da pesquisa aplicada, trabalhou em diversos projetos fundados pelo governo peruano com o objetivo de desenvolver máquinas de automação industrial, em todos os projetos que esteve a cargo de liderar o desenho de máquinas e também o desenvolvimento de hardware e software de controle de baixo e alto nível. . Ele é o representante peruano da Robocup Junior e é um dos fundadores e atuais líderes do grupo de pesquisa ?Automação Industrial, Robótica e Visão Artificial (LARVIC)? do departamento de Ciência da Computação da Universidade Católica San Pablo em Arequipa-Peru. Este grupo é responsável por manter o país Peru ininterruptamente presente em eventos internacionais de robótica desde 2013.