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- Escuela de Arquitectura, Ingeniería, Ciencia y Computación - STEAM - Madrid
Profesor adjunto
Dr. Juan Antonio Piñuela Izquierdo
- Comunicación y Marketing
- Empresa y tecnología
Doctor Ingeniero de Telecomunicación por la Universidad Politécnica de Madrid (2016), con una trayectoria profesional centrada en la docencia universitaria, la dirección académica y el desarrollo de proyectos tecnológicos en el ámbito de las tecnologías de la información, las comunicaciones y el análisis de datos.
Desde el curso académico 2003/2004 es profesor asociado en la Universidad Europea de Madrid, especializado en procesamiento de señales, comunicaciones y desarrollo software. Desde 2015 hasta la acutalidad ha ejecido como director de programa y coordinador académico en programas de postgrado.
Compagina su actividad académica con labores de gestión, preventa, análisis y desarrollo de proyectos tecnológicos para empresas vinculadas a soluciones multimedia, plataformas multiplataforma y sistemas de análisis y gestión de datos. Ha colaborado de forma estable con compañías como Antites, Conento, Visual Counter, Pixel and Pixel y Signalet.
Formación académica
Doctor Ingeniero de Telecomunicación
- Universidad Politécnica de Madrid
- 2016
Ingeniero Superior de Telecomunicación
- Universidad Politécnica de Madrid
- 2000
Titulaciones
Publicaciones
Quantifying a soil pore distribution from 3D images: Multifractal spectrum through wavelet approach
Este trabajo aplica técnicas avanzadas de análisis de imágenes 3D para entender cómo se organiza el espacio poroso del suelo y cómo circula el agua en su interior. Propone un método basado en wavelets que ayuda a detectar patrones de flujo preferente, con aplicaciones en física del suelo, modelización ambiental y análisis de medios complejos.
Wavelet Analysis In A Structured Clay Soil Using 2D Images
Este trabajo analiza cómo se distribuyen en el suelo las vías preferentes por las que se mueven el agua y los químicos. A partir de experimentos con tinte en un Vertisol de Texas, se aplican técnicas multifractales y análisis wavelet para interpretar imágenes de alta resolución, mostrando su utilidad para estudiar procesos de transporte en suelos reales.
Artificial metaplasticity neural network applied to credit scoring
Este trabajo aplica redes neuronales avanzadas al análisis del riesgo de impago en créditos. Propone un algoritmo inspirado en la metaplasticidad biológica, especialmente útil cuando hay pocos datos o eventos poco frecuentes, y muestra mejores resultados que otros métodos de referencia en bases de datos clásicas de credit scoring.