Desde el 2005 al 2015 trabajé en distintos proyectos comerciales de la industria del software (a excepción del año 2013 que me alejé de la computación para colaborar en la gestión pública).

Tras recibirme de Licenciado en Ciencias de la Computación en la Universidad de Buenos Aires en el año 2012 y extrañar el mundo académico, volví en el 2014 como profesor ayudante de la materia Sistemas Operativos. Un año después, decidí dedicarme de lleno a la investigación e ingresé como becario del CONICET al Doctorado en Computación de la Universidad de Buenos Aires.

Las dos grandes áreas de mi interés son la inteligencia artificial y la neurociencia, particularmente la programación probabilística y su aplicación en el aprendizaje. Por eso formé parte del Laboratorio de Neurociencia Integrativa y del Laboratorio de Inteligencia Artificial Aplicada.

A fines del año 2017, visité durante tres meses el laboratorio de Ciencia Cognitiva Computacional de Josh Tenenbaum en el MIT para profundizar mi conocimiento sobre los avances recientes en modelado cognitivo. En el año 2018, me otorgaron el premio Facebook Emerging Scholar Award por mi trabajo de doctorado, y en el año 2021 obtuve mi título de Dr. de la Universidad de Buenos Aires en Ciencias de la Computación.

A partir de la pandemia de COVID-19, en mayo del 2020, decidí colaborar en el CONICET como Gerente de Vinculación Tecnológica, reconstruyendo al equipo de vinculación tecnológica en todo el país y colaborando en acercar soluciones para afrontar la crisis sanitaria, y luego poder articular el conjunto de las capacidades y tecnologías del CONICET con las empresas, organismos públicos y la sociedad en general para contribuir al avance de la ciencia y la tecnología, al desarrollo del país y a la mejora de la calidad de vida de la población.

Educación

2015-2020
Dr. de la Universidad de Buenos Aires en Ciencias de la Computación
Becario CONICET. Directores: Mariano Sigman y Santiago Figueria
Tesis: Técnicas y modelos del lenguaje del pensamiento para el aprendizaje automático a partir de cuerpos de datos ralos
2005-2012
Lic. en Ciencias de la Computación. Universidad de Buenos Aires.
Tesis: Generación de azar en humanos: modelo computacional
2002
First Certificate in English. University of Cambridge.
FSOL Examination

Docencia

2017-2020
Jefe de Trabajos Prácticos de Sistemas Operativos. Departamento de Computación.
Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Universidad de Buenos Aires
2014-2017
Ayudante de Sistemas Operativos. Departamento de Computación.
Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Universidad de Buenos Aires
2007-2012
Voluntario, Docente y Director. Proyecto de Alfabetización Informática para barrios vulnerables.
Financiado por los proyectos de extensión: Exactas con la Sociedad I, II & III, y UBANEX 4to Llamado.

Investigación

Laboratorios

Laboratorio de Inteligencia Artificial Aplicada

El LIAA es un espacio interdisciplinario donde se combinan distintos aspectos de la Neurociencia Computacional, como son nociones de complejidad y azar en humanos, lingüística computacional, análisis de grandes corpus de texto, código fuente y lenguaje hablado, sistemas interactivos de diálogo (IVR) y reconocimiento del habla, análisis en tiempo real de señales cerebrales.


Laboratorio de Neurociencia Integrativa

El LNI es un grupo interdisciplinario integrado por físicos, psicólogos, biólogos, ingenieros, científicos de la educación, biotecnólogos, lingüistas, matemáticos, artistas y científicos de la computación.

El grupo tiene amplios intereses en neurociencia y psicología experimental. A lo largo de los últimos años desarrollamos un enfoque empírico y teórico en toma de decisiones, con especial énfasis en el ensamblaje de decisiones unitarias dentro de programas mentales y en comprender la construcción de confianza y creencias subjetivas. Muchos aspectos de nuestra investigación se basan en minería de datos y herramientas computacionales sobre corpus masivos de comportamiento humano (textos, toma de decisiones...). Varios miembros del grupo han desarrollado a lo largo de los últimos años líneas de investigación para comprender cómo el conocimiento actual sobre el cerebro y la mente puede ayudar a mejorar las prácticas educativas.

Publicaciones
2021
2021
Planton S, van Kerkoerle T, Abbih L, Maheu M, Meyniel F, Sigman M, Wang L, Figueria S, Romano S, Dehaene S. A theory of memory for binary sequences: Evidence for a mental compression algorithm in humans PLoS computational biology 17 (1), e1008598.
2020
Tano P, Romano S, Sigman M, Salles A, Figueira S. Towards a more flexible Language of Thought: Bayesian grammar updates after each concept exposure Phys. Rev. E 101 (4), 042128.
2018
Romano S, Salles A, Amalric M, Dehaene S, Sigman M, Figueira S. Bayesian validation of grammar productions for the language of thought. PLOS ONE 13(7): e0200420.
2013
Romano S, Sigman M. y Figueira S. LT2C2: A Language of Thought with Turing-Computable Kolmogorov Complexity. Papers in Physics. Vol. 5
Proyectos
2012-2015
Aplicaciones de la Teoría de Aleatoriedad Algorítmica – Grupo de Lógica y Computabilidad (GLyC), Departamento de Computación, Facultad de Ciencias Exactas y Naturales, Universidad de Buenos Aires. Acreditado por la Universidad de Buenos Aires (UBACyT 20020110100025). Rol: Estudiante.
2011-2014
Aplicaciones de la Teoría de Aleatoriedad Algorítmica – Grupo de Lógica y Computabilidad (GLyC), Departamento de Computación, Facultad de Ciencias Exactas y Naturales, Universidad de Buenos Aires. Acreditado por la Agencia Nacional de Promoción Científica y Tecnológica (PICT-2011-0365). Rol: Estudiante.
2004-2005
Fútbol de Robots (Simurosot - FIRA). Centro de Altos Estudios en Tecnología Informática (CAETI). Universidad Abierta Interamericana. Rol: Estudiante

Industria & Gobierno

CONICET
2020-2023

CONICET

Gerente de Vinculación Tecnológica

Stella & Dot
2014-2015

Stella & Dot

Sr. Ruby on Rails Developer and Architect

AFSCA
2012-2014
Assembla
2007-2012

Assembla

Managing Director

InSite
2006-2007

Insite LA

Desarrollador

Electronic Data Systems
2005-2006