Ahmed Begga es investigador predoctoral en el Departamento de Ciencias de la Computación e Inteligencia Artificial de la Universidad de Alicante, donde desarrolla su tesis doctoral centrada en Redes Neuronales de Grafos (GNN) y aprendizaje profundo. Su investigación se enfoca principalmente en el desarrollo de nuevas arquitecturas para la clasificación de nodos en régimen heterofílico y el aprendizaje de estructura de grafos.

Destacan sus contribuciones en el campo de las GNN, siendo autor del framework "Diffwire" para el recableado inductivo de grafos, de "Community-Hop" y "HEX-GNN" para mejorar la clasificación de nodos. Su trabajo está respaldado por el Proyecto Nacional del Gobierno Español (PID2022-142516OB-I00) y ha sido reconocido con diversos premios, incluyendo el Premio Nacional en la categoría Young Promises en #AI4ES2023 y el primer puesto en UniversityHack 2024, el mayor datathon a nivel nacional organizado por Cajamar, donde compitió contra equipos de las principales universidades españolas.

Ahmed es graduado en Ingeniería Informática y Máster en Ciencia de Datos por la Universidad de Alicante, donde recibió la beca ValgrAI por excelencia académica. Combina su labor investigadora con una sólida experiencia en el desarrollo de soluciones de aprendizaje profundo, como demuestra su participación en el proyecto VALENCIA4COVID, ganador del premio COVID XPRICE.