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Danel Rey Arnal

 https://orcid.org/0009-0009-6945-1233
20242026

Resultados de investigaciones por año

Perfil personal

BioBreve

Danel Rey vive en Basauri y trabaja en Tecnalia como doctorando. Se licenció en Ingeniería Informática en la Universidad de Deusto, España, en 2021 con una titulación en Transformación Digital de la Empresa, el Máster en Big Data y Visual Analytics en la Universidad Internacional de La Rioja, España, en 2022. Actualmente es Doctorando en Inteligencia Artificial por la Universidad de Deusto desde 2022. También ha sido un investigador asistente en el equipo de D4K de la Universidad de Deusto durante el año 2022 y trabajó en prácticas en TECH friendly durante los cursos universitarios. Entre los intereses se encuentran las energías renovables y el Big Data. 

Experiencia relacionada con los ODS de las Naciones Unidas

En 2015, los estados miembros de las Naciones Unidas acordaron 17 Objetivos de Desarrollo Sostenible (ODS) para erradicar la pobreza, proteger el planeta y garantizar la prosperidad para todos. El trabajo de esta persona contribuye al logro de los siguientes ODS:

  1. ODS 7: Energía asequible y no contaminante
    ODS 7: Energía asequible y no contaminante
  2. ODS 8: Trabajo decente y crecimiento económico
    ODS 8: Trabajo decente y crecimiento económico

Huella digital

Profundizar en los temas de investigación en los que Danel Rey Arnal está activo. Estas etiquetas de temas provienen de las obras de esta persona. Juntos, forma una huella digital única.
  • 1 Perfiles similares
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Colaboraciones y áreas de investigación principales de los últimos cinco años

Colaboración externa reciente a nivel de país/territorio. Para consultar los detalles, haga clic en los puntos o
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  • 2 Contribución a la conferencia

  • Symbolic Regressor: An Interpretability Tool for Non-intrusive Load Monitoring

    Rey-Arnal, D., G. Bringas, P. & Laña, I., 2026, Hybrid Artificial Intelligent Systems - 20th International Conference, HAIS 2025, Proceedings. Corchado, E., Quintián, H., Troncoso Lora, A., Pérez García, H., Jove Pérez, E., Calvo Rolle, J. L., Martínez de Pisón, F. J., García Bringas, P., Martínez Álvarez, F., Herrero, Á., Fosci, P. & Sérgio Filipe, R. (eds.). Springer Science and Business Media Deutschland GmbH, p. 260-271 12 p. (Lecture Notes in Computer Science; vol. 16202 LNCS).

    Producción científica: Capítulo del libro/informe/acta de congreso › Contribución a la conferencia › revisión exhaustiva

  • Uncertainty Estimation for Energy Consumption Nowcasting

    Rey-Arnal, D., Laña, I. & Bringas, P. G., 2024, Database and Expert Systems Applications - DEXA 2024 Workshops - IWCFS, AISys, CIU, Proceedings. Moser, B., Fischer, L., Glock, A.-C., Mayr, M., Luftensteiner, S., Mashkoor, A. & Sametinger, J. (eds.). Springer Science and Business Media Deutschland GmbH, p. 102-114 13 p. (Communications in Computer and Information Science; vol. 2169 CCIS).

    Producción científica: Capítulo del libro/informe/acta de congreso › Contribución a la conferencia › revisión exhaustiva