Perfil personal
BioBreve
Iñigo Delgado vive en Bilbao y trabaja en Tecnalia como estudiante de doctorado. Se licenció en Física por la universidad del País Vasco (UPV/EHU), España, en 2019 y en el Máster Ciencias y Tecnologías Cuánticas por la universidad del País Vasco (UPV/EHU), España, en 2020. Actualmente y desde 2020, está haciendo su tesis doctoral en Inteligencia Artificial con la UPV/EHU y Tecnalia. La tesis se enmarca en la aplicación de diferentes técnicas de Inteligencia Artificial aplicadas a problemas de urbanismo, accesibilidad y clima. Dentro del marco de investigación de la tesis, se ha ocupado de problemas de accesibilidad urbana, donde se han aplicado algoritmos evolutivos, en concreto genéticos, para hacer una optimización multiobjetivo. De la misma manera, también se han tratado problemas de estimación de las Islas de Calor en áreas urbanas, usando técnicas de aprendizaje profundo. La utilización de estas técnicas le ha llevado también a dominar las diferentes herramientas de tratamiento de datos en diferentes formatos. También ha cursado un año de Erasmus en la Universidad de Aarhus, Dinamarca, donde que escribió y defendió su tesis de final de grado.
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:
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ODS 3: Salud y bienestar -
ODS 8: Trabajo decente y crecimiento económico -
ODS 11: Ciudades y comunidades sostenibles -
ODS 13: Acción por el clima
Huella digital
- 1 Perfiles similares
Colaboraciones y áreas de investigación principales de los últimos cinco años
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A machine learning approach for the efficient estimation of ground-level air temperature in urban areas
Delgado-Enales, I., Lizundia-Loyola, J., Molina-Costa, P. & Del Ser, J., jun 2025, En: Urban Climate. 61, 102415.Producción científica: Contribución a una revista › Artículo › revisión exhaustiva
Acceso abiertoArchivo3 Citas (Scopus)11 Descargas (Pure) -
A framework to improve urban accessibility and environmental conditions in age-friendly cities using graph modeling and multi-objective optimization
Delgado-Enales, I., Del Ser, J. & Molina, P., jun 2023, En: Computers, Environment and Urban Systems. 102, 101966.Producción científica: Contribución a una revista › Artículo › revisión exhaustiva
Acceso abiertoArchivo13 Citas (Scopus)3 Descargas (Pure) -
B and N substitutional co-doping in 7AGNRs
Menchón, R. E., Delgado-Enales, I., Sánchez-Portal, D. & Garcia-Lekue, A., 1 dic 2023, En: Electronic Structure. 5, 4, 045013.Producción científica: Contribución a una revista › Artículo › revisión exhaustiva
1 Cita (Scopus) -
Spatial Estimation of Ground-Level Temperature for Climate-Sensitive Urban Mobility using Image-to-Image Deep Neural Networks
Delgado-Enales, I., Molina-Costa, P. & Del Ser, J., 2023, 2023 IEEE 26th International Conference on Intelligent Transportation Systems, ITSC 2023. Institute of Electrical and Electronics Engineers Inc., p. 6206-6212 7 p. (IEEE Conference on Intelligent Transportation Systems, Proceedings, ITSC).Producción científica: Capítulo del libro/informe/acta de congreso › Contribución a la conferencia › revisión exhaustiva
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Improving the Urban Accessibility of Older Pedestrians using Multi-objective Optimization
Delgado-Enales, I., Molina-Costa, P., Osaba, E., Urra-Uriarte, S. & Del Ser, J., 2022, 2022 IEEE Congress on Evolutionary Computation, CEC 2022 - Conference Proceedings. Institute of Electrical and Electronics Engineers Inc., (2022 IEEE Congress on Evolutionary Computation, CEC 2022 - Conference Proceedings).Producción científica: Capítulo del libro/informe/acta de congreso › Contribución a la conferencia › revisión exhaustiva
5 Citas (Scopus)
Tesis
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Advanced Optimization and Data Modeling Techniques to improve Accessibility and Thermal Comfort in Urban Planning
Delgado Enales, I. (Autor), Del Ser Lorente (Supervisor) & Molina Costa (Supervisor), 2024Tesis doctoral
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