Perfil personal
BioBreve
Guillermo Villate-Castillo es Investigador Junior en el área de eServices & Big Data en TECNALIA y doctorando en Ingeniería Informática en la Universidad de Deusto, donde desarrolla su tesis sobre detección de toxicidad, sesgos y estimación de incertidumbre en grandes modelos de lenguaje. Es graduado en Doble Grado en Ingeniería Electrónica e Ingeniería Informática y ha cursado un Máster en Computación Inteligente. Ha participado en publicaciones en Neurocomputing y Sensors sobre moderación de contenidos tóxicos mediante redes neuronales multitarea y predicción conforme, así como en planificación de movimiento para robots industriales mediante métodos clásicos y aprendizaje por refuerzo profundo. Sus intereses de investigación incluyen la seguridad y robustez en modelos generativos, la detección y mitigación de toxicidad y sesgos en IA, la estimación de incertidumbre, y las aplicaciones de IA Generativa en entornos industriales.
Experiencia relacionada con los ODS de las Naciones Unidas
En 2015, los estados miembros de las Naciones Unidas acordaron 17 Objetivos de Desarrollo Sostenible (ODS) para erradicar la pobreza, proteger el planeta y garantizar la prosperidad para todos. El trabajo de esta persona contribuye al logro de los siguientes ODS:
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ODS 9: Industria, innovación e infraestructura
Huella digital
- 1 Perfiles similares
Colaboraciones y áreas de investigación principales de los últimos cinco años
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A collaborative content moderation framework for toxicity detection based on multitask neural networks and conformal estimates of annotation disagreement
Villate-Castillo, G., Del Ser, J. & Sanz, B., 28 sept 2025, En: Neurocomputing. 647, 130542.Producción científica: Contribución a una revista › Artículo › revisión exhaustiva
1 Cita (Scopus) -
Comparative Benchmark of Sampling-Based and DRL Motion Planning Methods for Industrial Robotic Arms
Astorquia, I. F., Villate-Castillo, G., Tellaeche, A. & Vazquez, J. I., sept 2025, En: Sensors. 25, 17, 5282.Producción científica: Contribución a una revista › Artículo › revisión exhaustiva
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Reflect, Reason, Rephrase (R³-Detox): An In-Context Learning Approach to Text Detoxification
Villate Castillo, G., Del Ser, J. & Sanz, B., 24 dic 2025, BDCAT 2025 - IEEE/ACM International Conference on Big Data Computing, Applications and Technologies, Co Located Conference UCC 2025. Association for Computing Machinery, Inc, 4. (BDCAT 2025 - IEEE/ACM International Conference on Big Data Computing, Applications and Technologies, Co Located Conference UCC 2025).Producción científica: Capítulo del libro/informe/acta de congreso › Contribución a la conferencia › revisión exhaustiva
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Mitigating Toxicity in Dialogue Agents through Adversarial Reinforcement Learning
Villate-Castillo, G., Sanz, B. & Ser, J. D., 2024, En: CEUR Workshop Proceedings. 3808Producción científica: Contribución a una revista › Artículo de la conferencia › revisión exhaustiva