Gabriel Díaz-Ireland

Sobre Mí

About

Soy de Madrid. Estudié Ingeniería del Medio Natural en la Universidad Politécnica de Madrid, donde descubrí que lo que realmente me interesaba era entender el territorio a través de los datos. Eso me llevó a hacer un Máster en Ingeniería de Recursos Naturales en la UCAV y más tarde a formarme en inteligencia artificial en la Universidad de Valencia.

En paralelo, entré en Brambles/CHEP como Asset Productivity Developer, construyendo herramientas para optimizar la gestión de activos logísticos. Con el tiempo pasé a Data Scientist, diseñando modelos predictivos para cadena de suministro, y finalmente lideré el equipo de Data Engineering en la sede de Silicon Valley, donde construí pipelines de datos a escala para operaciones globales. Esa experiencia me enseñó a pensar en sistemas, en automatización y en cómo hacer que la tecnología funcione de verdad en producción.

Actualmente vivo en Estados Unidos, donde soy ciudadano y fundé Darwin Geospatial: una empresa que usa inteligencia artificial y teledetección para lo que creo que importa — proteger la naturaleza y entender la tierra. Estoy cursando mi doctorado en la UCAV, investigando cómo aplicar deep learning e imágenes de satélite a la clasificación de hábitats y el monitoreo ambiental.

I'm from Madrid. I studied Environmental and Natural Resources Engineering at the Polytechnic University of Madrid, where I discovered that what really interested me was understanding the land through data. That led me to a Master's in Natural Resources Engineering at UCAV and later to training in artificial intelligence at the University of Valencia.

In parallel, I joined Brambles/CHEP as an Asset Productivity Developer, building tools to optimize logistics asset management. Over time I moved into Data Science, designing predictive models for supply chain operations, and eventually led the Data Engineering team at our Silicon Valley headquarters, where I built data pipelines at scale for global operations. That experience taught me to think in systems, in automation, and in how to make technology actually work in production.

I currently live in the US, where I'm a citizen and founded Darwin Geospatial: a company that uses artificial intelligence and remote sensing for what I believe matters — protecting nature and understanding the earth. I'm pursuing my PhD at UCAV, researching how to apply deep learning and satellite imagery to habitat classification and environmental monitoring.

Publicaciones

Publications

Proyectos Liderados

Lead Projects

Soil SaveR

Investigación & Open Data Research & Open Data

Estamos construyendo el primer dataset abierto y multirregión para detección de erosión con deep learning. Soil SaveR combina modelización física (RUSLE + DEM) con anotación humana guiada sobre imágenes Sentinel-2 para generar etiquetas fiables reduciendo el esfuerzo manual entre un 50 y 80%.

We're building the first open, multi-region dataset for erosion detection with deep learning. Soil SaveR combines physical modeling (RUSLE + DEM) with guided human annotation on Sentinel-2 imagery to generate reliable labels while reducing manual effort by 50 to 80%.

Sentinel-2 Google Earth Engine Deep Learning Open Data

Darwin Maps

Plataforma Geoespacial Geospatial Platform

Plataforma web geoespacial pensada para que cualquier organización pueda visualizar, analizar y actuar sobre datos territoriales sin necesidad de ser especialista en GIS. Convierte información compleja de satélite en capas visuales intuitivas con acceso controlado por organización.

Geospatial web platform designed so any organization can visualize, analyze, and act on territorial data without needing GIS expertise. Translates complex satellite information into intuitive visual layers with organization-level access control.

Web Platform Geospatial Early Access

Guadarrama Ski

Teledetección & Clima Remote Sensing & Climate

Mapa interactivo con más de 60 rutas de esquí de montaña documentadas en la Sierra de Guadarrama, incluyendo métricas de acumulación nival (2016-2024) a resolución de 10m/píxel usando datos de Sentinel y Landsat. Aplica teledetección y modelos digitales de elevación para ofrecer información nivológica que ayude a esquiadores a planificar rutas y entender cómo el cambio climático está transformando la cobertura nival.

Interactive map with over 60 documented ski-mountaineering routes in the Sierra de Guadarrama, including snowpack metrics (2016-2024) at 10m/pixel resolution using Sentinel and Landsat data. Applies remote sensing and digital elevation models to provide nivological information that helps skiers plan routes and understand how climate change is transforming snow cover.

Remote Sensing Sentinel / Landsat DEM Climate Change

Trayectoria

Career

Enfoque y Experiencia

Focus & Experience