Soy Licenciada en Bioinformática por la Universidad Nacional de Entre Ríos (2014), Doctora en Ciencias de la Computación por la Universidad Nacional del Sur (2020) y Especialista en Ciencia de Datos por la misma institución (2023). Actualmente estoy categorizada como investigadora en CONICET desde 2022 y en el Sistema Nacional de Investigadores (SNI) de Uruguay desde 2025.

Mis intereses de investigación se centran en la intersección entre inteligencia artificial, quimioinformática y métodos de interpretabilidad (XAI). Me interesa explorar los límites y posibilidades del uso de bibliotecas sintéticas para entrenar modelos de aprendizaje automático, en particular para tareas de predicción molecular y diseño de compuestos químicos. También investigo cómo los modelos generativos, como los basados en representaciones SMILES, pueden aportar a la creación de bases de datos más eficientes y representativas. Una línea de trabajo complementaria se enfoca en el desarrollo de modelos predictivos aplicados al diseño de nuevos materiales, especialmente polímeros, donde la complejidad estructural y la diversidad química presentan desafíos únicos. En todos los casos, busco incorporar enfoques de interpretabilidad para evaluar el comportamiento de los modelos y su robustez, con el objetivo de avanzar hacia soluciones más confiables, explicables y útiles tanto para la ciencia como para la industria.