Carlos Quesada Granja es Profesor Ayudante Doctor en el Departamento de Ciencia de la Computación e Inteligencia Artificial de la Universidad de Alicante desde 2025. Es ingeniero de Telecomunicación por la Universidad Miguel Hernández de Elche y doctor en Ingeniería Mecánica por la Universidad de Zaragoza (2017), con mención internacional. También posee un máster en Mecánica Aplicada por esta última universidad. Su actividad investigadora se centra en la ciencia de datos y la inteligencia artificial, especialmente en el aprendizaje automático, la reducción de dimensionalidad y el análisis de series temporales.
Ha desarrollado su trayectoria investigadora en distintas universidades y centros de investigación de España y Francia, como el Instituto de Neurociencias de Alicante (2005 y 2010–2012), la Universidad de Zaragoza (2012–2016 y 2019–2020), la Université de Technologie de Compiègne (2017–2018) y la Universidad de Deusto (2020–2025). Su trabajo ha tenido como hilo conductor la extracción de información interpretable a partir de datos complejos mediante métodos matemáticos y computacionales. Inicialmente, trabajó en el análisis de datos neurofisiológicos y en métodos de descomposición y representación matemática aplicados a la simulación biomecánica y al estudio de la deformación de microcápsulas. Posteriormente, su investigación se ha orientado hacia el aprendizaje automático y el análisis de grandes conjuntos de datos, especialmente series temporales de consumo eléctrico. En este ámbito participó en el proyecto europeo H2020 WHY, dedicado al estudio del comportamiento energético de los hogares mediante técnicas de ciencia de datos. Su investigación actual aborda métodos de reducción de dimensionalidad orientados a la identificación de patrones interpretables en series temporales.
Es autor de diversas publicaciones científicas en revistas indexadas en el Journal Citation Reports (JCR), congresos y capítulos de libro, y tiene reconocidos dos sexenios de investigación por la CNEAI. Cuenta con experiencia docente universitaria en España y Francia. Forma parte del grupo de investigación Robotics, Vision and Intelligent Technologies (RoViT) de la Universidad de Alicante y está vinculado al Instituto de Investigación Sanitaria y Biomédica de Alicante (ISABIAL).
Carlos Quesada Granja es Profesor Ayudante Doctor en el Departamento de Ciencia de la Computación e Inteligencia Artificial de la Universidad de Alicante desde 2025. Es ingeniero de Telecomunicación por la Universidad Miguel Hernández de Elche y doctor en Ingeniería Mecánica por la Universidad de Zaragoza (2017), con mención internacional. También posee un máster en Mecánica Aplicada por esta última universidad. Su actividad investigadora se centra en la ciencia de datos y la inteligencia artificial, especialmente en el aprendizaje automático, la reducción de dimensionalidad y el análisis de series temporales.
Ha desarrollado su trayectoria investigadora en distintas universidades y centros de investigación de España y Francia, como el Instituto de Neurociencias de Alicante (2005 y 2010–2012), la Universidad de Zaragoza (2012–2016 y 2019–2020), la Université de Technologie de Compiègne (2017–2018) y la Universidad de Deusto (2020–2025). Su trabajo ha tenido como hilo conductor la extracción de información interpretable a partir de datos complejos mediante métodos matemáticos y computacionales. Inicialmente, trabajó en el análisis de datos neurofisiológicos y en métodos de descomposición y representación matemática aplicados a la simulación biomecánica y al estudio de la deformación de microcápsulas. Posteriormente, su investigación se ha orientado hacia el aprendizaje automático y el análisis de grandes conjuntos de datos, especialmente series temporales de consumo eléctrico. En este ámbito participó en el proyecto europeo H2020 WHY, dedicado al estudio del comportamiento energético de los hogares mediante técnicas de ciencia de datos. Su investigación actual aborda métodos de reducción de dimensionalidad orientados a la identificación de patrones interpretables en series temporales.
Es autor de diversas publicaciones científicas en revistas indexadas en el Journal Citation Reports (JCR), congresos y capítulos de libro, y tiene reconocidos dos sexenios de investigación por la CNEAI. Cuenta con experiencia docente universitaria en España y Francia. Forma parte del grupo de investigación Robotics, Vision and Intelligent Technologies (RoViT) de la Universidad de Alicante y está vinculado al Instituto de Investigación Sanitaria y Biomédica de Alicante (ISABIAL).