David Martínez Rubio es el nuevo investigador PhD que se ha incorporado este 2026 a IMDEA Software. Se formó en Matemáticas y Ciencias de la Computación, completando estudios de grado y máster antes de realizar su doctorado en la Universidad de Oxford. Tras el doctorado, continuó su trayectoria investigadora en Berlín con un postdoctorado financiado por un proyecto MATH+, donde trabajó en optimización para machine learning junto a Sebastian Pokutta y el grupo IOL. Obtuvo una beca Juan de la Cierva en la Universidad Carlos III de Madrid, y posteriormente se le otorgó la beca Junior Leader de La Caixa.
Su investigación abarca diversos temas dentro del aprendizaje automático, con un interés principal en la optimización continua y su conexión con áreas como el aprendizaje online y la teoría del machine learning, especialmente en problemas de alta dimensión.
Fuera del ámbito académico, disfruta de la escalada y de diseñar y jugar a juegos que planteen retos interesantes, una afición que compagina a la perfección con su gusto por los problemas complejos.
Te han concedido la beca de la Obra Social la Caixa por tu proyecto “Accelerated optimization methods for machine learning: speed and adaptivity”. ¿Podrías explicarnos en qué consistirá tu investigación?
El proyecto consiste en utilizar y desarrollar nuevas herramientas dentro de los campos del aprendizaje online y la optimización con el objetivo de diseñar nuevos algoritmos de optimización rápidos para tareas de alta dimensión en aprendizaje automático y análisis de redes, con garantías teóricas. Algunas de estas tareas incluyen PageRank, optimización riemanniana, problemas continuos de empaquetamiento como la asignación justa de recursos, métodos acelerados de alto orden y, lo más importante, lograr la adaptatividad automática a hiperparámetros en una amplia gama de algoritmos de optimización para machine learning. La optimización en aprendizaje automático sufre enormemente por la búsqueda de hiperparámetros, y es esencial desarrollar herramientas que permitan adaptarse de forma automática y eficiente a estos parámetros desconocidos. El proyecto incluye financiación para investigación que utilizaré principalmente para contratar a un estudiante de doctorado. Además, espero poder establecer colaboraciones dentro de IMDEA Software, ya que el aprendizaje automático, la optimización y el aprendizaje online tienen un amplio abanico de aplicaciones.
¿Qué impacto crees que tendrán tus resultados en la sociedad?
Desarrollar algoritmos de optimización eficientes permitirá realizar más tareas de inteligencia artificial, de forma más rápida y utilizando menos energía. Actualmente existe una gran demanda de sistemas mejores y más rápidos que funcionen de manera eficiente en el mundo de alta dimensión propio de nuestra tecnología centrada en los datos.
Gran parte de tu carrera como investigador ha sido en el extranjero. ¿Qué representa para ti volver a España?
He pasado ocho años en el extranjero haciendo investigación y estoy muy contento de haber vuelto a España. Es un placer estar en tu propio país, especialmente pudiendo dedicarme a la investigación que me gusta. Además, me abre la oportunidad de colaborar con la gente de aquí y de contribuir a construir y mantener el sistema científico que en su día me formó.
Perfiles brillantes como el tuyo son muy demandados en el mundo empresarial. ¿Qué te anima a seguir investigando?
Me gusta mi campo de investigación y valoro mucho la libertad intelectual para explorar los problemas que uno considera importantes y abordables.
Por último, ¿qué consejo le darías a los universitarios que se están planteando dedicarse a la investigación?
Tiene que gustarte mucho. Seguir una carrera investigadora es un camino muy competitivo y difícil. Requiere sacrificio, pero es muy gratificante. Elegir bien a la persona que supervisará tu investigación en las etapas iniciales es fundamental, y la capacidad de trabajar de manera independiente es esencial.
Desde nuestro instituto, damos una calurosa bienvenida a David y deseamos que su estancia sea tan productiva como placentera.
The research that has made possible these results has been partially boosted by Obra Social “la Caixa”
