Zubair Khalid es profesor de Ingeniería Eléctrica en la Universidad de Ciencias de la Gestión de Lahore, donde es codirector del Laboratorio de Datos, Sistemas y Aplicaciones Inteligentes y del Centro de Informática Urbana, Tecnología (CITY) [1] . De 2023 a 2024, trabajó como profesor visitante en el Programa de Estadística, la División de Ciencias e Ingeniería Informática, Eléctrica y Matemática (CEMSE) de la Universidad de Ciencia y Tecnología Rey Abdullah (KAUST). De 2013 a 2015, fue investigador en la Facultad de Ingeniería y Ciencias de la Computación (CECS) de la Universidad Nacional Australiana (ANU).
El profesor Khalid es un líder visionario en inteligencia artificial, aprendizaje automático, visión artificial, ingeniería de sistemas y política tecnológica. Con más de 15 años de experiencia, tiene una sólida formación en disciplinas matemáticas y de ingeniería. Es conocido por ser pionero en soluciones basadas en datos en modelado climático, desarrollo urbano sostenible e Industria 4.0. Su investigación interdisciplinaria cierra la brecha entre la academia y la industria, centrándose en la IA y el aprendizaje automático, el procesamiento avanzado de señales y la teoría de la información. También es un experto en procesamiento de señales esféricas. Ha desarrollado numerosos algoritmos novedosos relacionados con el muestreo y el análisis de señales en la esfera, contribuyendo significativamente a esta área especializada.
Zubair Khalid obtuvo su licenciatura en Ingeniería Eléctrica en la Universidad de Ingeniería y Tecnología de Lahore en 2008 y su doctorado en Ingeniería en la Universidad Nacional de Australia en 2013.
Zubair Khalid tiene una distinguida carrera académica caracterizada por importantes contribuciones a la inteligencia artificial, el aprendizaje automático y el procesamiento de señales. Como profesor en la Universidad de Ciencias de la Gestión de Lahore (LUMS), y con experiencia en la Universidad Nacional Australiana (ANU) y la Universidad de Ciencia y Tecnología Rey Abdullah (KAUST), ha sido una figura fundamental en la integración del procesamiento avanzado de señales, el aprendizaje automático y las técnicas computacionales con aplicaciones prácticas. Su investigación abarca varios dominios, en particular el procesamiento de señales esféricas, donde ha desarrollado algoritmos innovadores para el muestreo y el análisis de señales en la esfera. Este trabajo ha mejorado sustancialmente la precisión y la eficiencia del procesamiento de datos en campos como el modelado climático y el análisis geoespacial. El extenso historial de publicaciones del profesor Khalid, que cuenta con más de 85 artículos en revistas y conferencias de prestigio, subraya su profundo compromiso con la comunidad académica. Su investigación con frecuencia cierra la brecha entre los conceptos teóricos y las aplicaciones prácticas, en particular en los contextos de la Industria 4.0 y el desarrollo urbano sostenible, donde ha sido pionero en soluciones basadas en datos que aprovechan el aprendizaje automático y la IA para abordar desafíos complejos.
Además de su investigación, el profesor Khalid está profundamente comprometido con la educación y la tutoría, influyendo significativamente en el desarrollo de la próxima generación de ingenieros e investigadores. Ha diseñado e impartido una amplia gama de cursos sobre inteligencia artificial, aprendizaje automático, procesamiento de señales e ingeniería de sistemas. Su filosofía de enseñanza enfatiza la integración del conocimiento teórico con las habilidades prácticas, equipando a los estudiantes tanto para la investigación académica como para carreras en la industria. Conocido por su estilo de enseñanza dinámico y atractivo, fomenta el pensamiento crítico y las habilidades de resolución de problemas entre sus estudiantes. Ha supervisado a nueve estudiantes de doctorado, guiándolos en una investigación pionera que hace avanzar la literatura académica y la tecnología práctica. El profesor Khalid ha sido ampliamente reconocido en LUMS por su dedicación al aprendizaje de los estudiantes y sus enfoques innovadores para la enseñanza de temas multidisciplinarios en ingeniería eléctrica [2] . Sus contribuciones a la excelencia en la enseñanza fueron honradas con el Premio del Vicerrector a la Excelencia en la Enseñanza en 2021 [3] .
También formó parte del consejo editorial de IEEE Signal Processing Letters como editor asociado de 2020 a 2023.