Universidad Pontificia Comillas. Pablo Calvo Báscones

Actualizado el 7 de May de 2024

Calvo Báscones, Pablo

Categoría: Colaborador Asistente de la Facultad de Ciencias Económicas y Empresariales (ICADE), Departamento de Métodos Cuantitativos

El profesor Pablo Calvo Báscones estudió en la Universidad Pontificia Comillas donde finalizó sus estudios de grado y máster en ingeniería industrial en 2016. Obtuvo el título de doctor en la universidad Pontificia Comillas en 2022. Durante 2 años impartió clases de laboratorio de electrónica y colaboró en distintos proyectos de ingeniería en el campo del diagnóstico de sistemas industriales basado en datos y gestión inteligente de activos. En el año 2022 comenzó su docencia en la Facultad de Ciencias Económicas y Empresariales de la Universidad Pontificia Comillas, donde actualmente imparte distintos cursos en analítica y ciencia de los datos y forma parte del departamento de Smart Management for Sustainability.

Contacto

Correo electrónico: pcalvocomillas.edu

Perfil del investigador

Formación académica

Máster Universitario en Ingeniería Industrial, Universidad Pontificia Comillas.

Graduado en Ingeniería Electromecánica, Universidad Pontificia Comillas.

Áreas de Investigación

Economía de la longevidad.

Diagnóstico y Prognosis basados en datos.

Experiencia docente

El profesor Pablo Calvo Báscones tiene 8 años de experiencia en esta Universidad, y en los últimos años ha impartido las siguientes asignaturas:

Análisis de Datos y Visualización
Aprender: Herramientas del Investigador
Trabajo Fin de Grado
Forecasting

Publicaciones Seleccionadas

P. Calvo Báscones, A. Voisin, P. Do, M. Á. Sanz Bobi, A collaborative network of digital twins for anomaly detection applications of complex systems. Snitch Digital Twin concept. Computers in Industry. Vol. 144, nº 1, págs. 1-17, Septiembre de 2023.. ISSN: 1872-6194. Repositorio: http://hdl.handle.net/11531/76664.
P. Calvo Báscones, M. Á. Sanz Bobi, Advanced Prognosis methodology based on behavioral indicators and Chained Sequential Memory Neural Networks with a diesel engine application. Computers in Industry. Vol. 144, nº 1, págs. 1-17, Septiembre de 2022.. ISSN: 0166-3615. Repositorio: http://hdl.handle.net/11531/76652.
G. L. Rajora, P. Calvo Báscones, M. Á. Sanz Bobi, R. Palacios Hielscher, C. Mateo Domingo, R. Cossent Arín. Universidad Pontificia Comillas. Specification of the asset management tools. Julio de 2021..
P. Calvo Báscones, M. Á. Sanz Bobi, T. M. Welte, Anomaly detection method based on the deep knowledge behind behavior patterns in industrial components. Application to a hydropower plant. Computers in Industry. Vol. online, págs. 103376-1-103376-17, Febrero de 2021.. ISSN: 0166-3615. Repositorio: http://hdl.handle.net/11531/56054.
P. Calvo Báscones, M. Á. Sanz Bobi, C. Brighenti, M. Ricatto, A machine learning method applied to the evaluation of the condition in a fleet of similar vehicles, en , European Safety and Reliability Conference and Probabilistic Safety Assessment and Management Conference - ESREL 2020 / PSAM 15, pág. 3493-3500, European Safety and Reliability Association; International Association for Probabilistic Safety Asse, Venecia, 2020.. ISBN: 978-981-14-8593-0. Repositorio: http://hdl.handle.net/11531/57209.
P. Calvo Báscones, M. Á. Sanz Bobi, T. Álvarez Tejedor, Method for condition characterization of industrial components by dynamic discovering of their pattern behaviour, en , European Safety and Reliability Conference and Probabilistic Safety Assessment and Management Conference - ESREL 2020 / PSAM 15, pág. 3485-3492, European Safety and Reliability Association; International Association for Probabilistic Safety Asse, Venecia, 2020.. ISBN: 978-981-14-8593-0. Repositorio: http://hdl.handle.net/11531/57208.

Otras actividades relevantes

"Distinción Honorífica a la mejor Tesis Doctoral en Ingeniería". Universidad Pontificia Comillas. Madrid (España). Ene 2024. «Inclusive methodologies for anomaly detection and prognosis of industrial systems based on behavior patterns, smart indicators and digital twin ecosystems».

Experiencia profesional

- Investigador en proyectos financiados por la Unión Europea (H2020) y por entidades privadas.

- Airbus (Crisa).

- Leiden University Medical Centre (LUMC). Division of Image Processing (LKEB).

Formación adicional

Profesor visitante en TUDelft. Países Bajos (Diciembre 2023).