El Dr. Lihki Rubio es Doctor en Ingeniería Matemática y Científico de Datos Certificado, especializado en Inteligencia Artificial (IA) y Ciencia de Datos. Posee una amplia experiencia en investigación aplicada, modelado predictivo con IA y aprendizaje automático, así como en la formación universitaria de profesionales en estas áreas. Actualmente se desempeña como Profesor de tiempo completo en la Universidad del Norte (Uninorte), donde enseña cursos en los programas de Maestría en Estadística Aplicada y Matemáticas y el Pregrado en Ciencia de Datos, tales como Machine Learning, Deep Learning, Series de Tiempo y Visualización de Datos.

Su trayectoria académica combina una sólida base en matemáticas aplicadas con un enfoque centrado en la Inteligencia Artificial y la Ciencia de Datos aplicada a problemas reales. A lo largo de su carrera, el Dr. Rubio ha desarrollado proyectos de investigación enfocados en modelos predictivos, aprendizaje profundo, inferencia estadística avanzada y análisis de datos complejos, integrando de forma rigurosa métodos de IA, estadística y computación científica.

Ha publicado diversos artículos en revistas científicas indexadas de alto impacto en categoría A1 y ha participado como ponente en conferencias internacionales, contribuyendo al avance de la Inteligencia Artificial y la Ciencia de Datos en contextos donde la modelación estadística y el análisis espacial o temporal son fundamentales. Su línea de investigación se centra en el desarrollo de modelos híbridos de IA, incluyendo métodos de stacking e interpretables, que combinan técnicas de inferencia estadística con arquitecturas modernas de redes neuronales para mejorar la precisión, estabilidad e interpretabilidad de los modelos.

En el ámbito docente, el Dr. Rubio se destaca por su capacidad para conectar la teoría matemática con la deducción e interpretación de modelos de IA y Ciencia de Datos, guiando a sus estudiantes hacia la comprensión profunda de los fundamentos que sustentan el aprendizaje automático y la predicción estadística. Promueve el uso de herramientas abiertas y modernas como Python, TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn y Dash Plotly, fomentando la reproducibilidad, la experimentación y la aplicación práctica del conocimiento.

Como investigador y profesional, ha colaborado con equipos interdisciplinarios en proyectos de Inteligencia Artificial aplicada, Ciencia de Datos, modelamiento predictivo y automatización inteligente, contribuyendo a la transformación digital y analítica en sectores académicos, industriales y tecnológicos. Su enfoque combina la rigurosidad científica con la búsqueda de soluciones interpretables, escalables y de impacto social positivo.

Además, el Dr. Rubio trabaja activamente con investigadores nacionales e internacionales, revisa artículos para revistas especializadas y asesora proyectos de maestría y doctorado en temas relacionados con Inteligencia Artificial, Ciencia de Datos y Aprendizaje Automático. Su visión profesional se centra en fortalecer la investigación en Inteligencia Artificial y Ciencia de Datos aplicada en América Latina, promoviendo la integración de estas disciplinas en la resolución de problemas científicos y sociales de alto valor.

En conjunto, el Dr. Lihki Rubio representa un perfil académico, investigador y científico que une la rigurosidad matemática, la innovación en Inteligencia Artificial y la Ciencia de Datos aplicada, consolidándose como un referente en el desarrollo, interpretación y enseñanza de modelos avanzados de Inteligencia Artificial y Ciencia de Datos desde la Universidad del Norte.