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AA

Academic Research

My research focuses on transformer model optimization, large language models, and environmental AI applications at the University of Texas at San Antonio.

Master's Thesis

Mobile Application Development with RCS & AI Integration

Department of Electrical and Computer Engineering

Advisor: Dr. David Akopian · Expected Dec 2025

Developing cross-platform mobile applications using Flutter for iOS and Android, integrating Rich Communication Services (RCS) with AI-driven features powered by Gemini.

  • ·Implemented visually distinctive AI-driven quick reply buttons with dynamic NLP text analysis
  • ·Created optimized Gemini-specific models and widgets for contextually relevant responses
  • ·Integrated RCS channels through Twilio with backend AWS infrastructure
  • ·Experimented with open-source LLMs for enhanced accuracy and personalization
FlutterGemini AIRCSNLPAWSTwilio

Featured Projects

LLM Response Preference Prediction System

EE 5663 · Artificial Intelligence

Dr. John Parsi·Fall 2024

Predicting human preferences between LLM responses using advanced transformer architectures and embedding techniques.

  • Implemented Gemma 9B parameter model with 4-bit quantization
  • Processed 55,000+ conversation pairs using BERT/RoBERTa embeddings
  • Developed custom preference scoring algorithms
  • Optimized inference pipeline for production deployment
Gemma 9B4-bit QuantizationBERTRoBERTaTransformers

CPU Cache Optimization for Transformer Models

EE 5123 · Computer Architecture

Fall 2024

Comprehensive empirical analysis demonstrating significant performance improvements for transformer inference on standard CPU hardware.

  • Optimized memory access patterns for transformer workloads
  • Improved cache hit rates through data layout optimization
  • Developed cache-aware implementation guidelines
  • Created practical frameworks for resource-constrained environments
Cache OptimizationMemory LayoutPerformanceC++
Publication

A Practical Journey Through CPU Cache Optimization for Small-Scale Transformer Models

Department of Electrical and Computer Engineering, UTSA

PFAS Environmental Contamination Analytics

2024

Multi-modular machine learning approach for predicting and analyzing PFAS contamination patterns using EPA environmental data.

  • Analyzed 23+ years of EPA environmental data (2001-2024)
  • Developed LightGBM-based contamination prediction models
  • Created predictive modeling framework for risk assessment
  • Identified geographic patterns in contamination spread
LightGBMEnvironmental MLData AnalyticsEPA Data

Publications

A Practical Journey Through CPU Cache Optimization for Small-Scale Transformer Models

2024

Department of Electrical and Computer Engineering, UTSA

Published research demonstrating significant performance improvements through comprehensive empirical analysis of memory access patterns.

Plant Club: An all-in-one Plant based Application

March 2023

International Journal of Scientific Research in Engineering and Management

Comprehensive solution for plant disease identification using deep learning and mobile image recognition with integrated social networking.

Graduate Coursework

EE 5663

Artificial Intelligence

EE 5993

AI Practicum

EE 5123

Computer Architecture

EE 5523

Cloud Computing

EE 5453

IoT Security

EE 5453

Computer & Network Security

EE 5103

Engineering Programming

CPE 6953

Independent Study