PhD Candidate
Fabian Leal (University of UWA)
Bachelor of Industrial Engineering
Master of Operations Management
Fabian is a DARE PhD student at the University of Western Australia.
He completed a Masters degree in Operations Research at the University of Chile, where his research consisted of applying mathematical programming to spatial conservation planning (SCP), a branch of ecology traditionally focused on strategically selecting the best areas for biodiversity conservation in a territory that, in recent years, has started to also take into consideration ecosystem services. Fabian formulated the first mixed integer programming (MIP) model capable of incorporating these additional variables, and applied it to the Daly River, in Australia, besting state-of-the-art heuristic Marxan with Zones’ results.
Throughout his career, he has worked as a data analytics consultant in the workforce management B2B firm SCM LATAM, applying his knowledge in statistics and data science to solve the company’s business problems and complement its services.
Fabian wishes to resume applying his mathematical background to resources and environments, and has joined DARE to continue learning data science techniques to do so. His current focus is on developing machine learning methods and statistical approaches that are capable of capturing uncertainty and ambiguity in data and models to improve decision making in the mining sector.
Fabian is also fluent in Spanish and has translated his bio to celebrate DARE’s cultural diversity.
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Fabián es un estudiante de doctorado en la University of Western Australia.
Completó un Magíster en Gestión de Operaciones en la Universidad de Chile, donde investigó formas de usar modelos de programación matemática en el diseño de planes de conservación. Estos planes usualmente se generan usando indicadores ecológicos para seleccionar de forma estratégica las mejores áreas para conservación de biodiversidad dentro de un territorio. A raíz de que en los últimos años estos planes han comenzado a considerar servicios ecosistémicos, aparte de la presencia de biodiversidad, por lo que la complejidad del problema se ha incrementado, para lo que Fabián diseñó el primer modelo de programación entera mixta capaz de incorporar estas variables, y lo aplicó al Daly River, en Australia, superando a la heurística que se está usando actualmente, Marxan con Zonas.
A lo largo de su carrera, ha trabajado como consultor en el rubro de la planificación de la fuerza laboral, en la compañía B2B SCM LATAM, aplicando sus conocimientos en estadísticas y data science para resolver los problemas de sus clientes y complementar los servicios de SCM LATAM.
Fabián desea seguir aplicando su formación matemática a recursos y medioambiente, y se ha unido a DARE para profundizar su entendimiento en data science para lograrlo. Su foco actual radica en generar métodos de machine learning que sean capaces de capturar la incertidumbre y ambigüedad en los datos y modelos para mejorar la toma de decisiones en el sector de minería.
