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Hasier Iñan is a member of research staff at TMT Factory.  He obtained a BSc degree in Computer Science from Computer Sciences Faculty in San Sebastian (UPV) in 2009, with a BSc thesis entitled “Management and knowledge extraction tool of intelligent diagnosis system applied to rail/train system”, whose main goal is to diagnose, prevent and alert different kind of anomalies from multiple train components, using various Artificial Intelligence methods. His main research interests combine: semantic web, Software Engineering, data mining and other Artificial Intelligence methods. He has been working on INREDIS project and he is finishing the management of SemAnts project. Besides of collaborating in ASKS project, he is the technical manager of CADOOH proyect and nowadays he is studying for a Software Engineering Master.

Hasier Iñan TMT Factoryko ikerkuntza taldeko partaide da. Ingenieritza Informatikoan lizentziatua, Donostiako Informatika Fakultatean (EHU) 2009.urtean, “Trenetan oinarrituriko diagnostiko adimentsuko sistema baten adimen erauzketa eta kudeaketaren herramintak” titulua duen Karrera Amaierako Proiektuarekin, trenen osagai desberdinen matxura edota funtzionamendu ez ohikoen diagnostikoa, prebentzioa eta alerta burutzea duelarik helburu; horretarako Adimen Artifizialeko teknika desberdinak erabiliz. Ikerkuntza barnean bere jakingurak web semantika, Software Ingenieritza, datu-meatzaritza eta Adimen Artifiziala dira.  INREDIS proiektuan lan egiteaz aparte, SemAnts proiektuko kudeatzaile lana amaitzen ari da. Horretaz aparte, ASKS proiektuan lanean jarduten du, CADOOH proiektuko kudeatzaile teknikoa izateaz aparte. Horrez gain, gaur egun Software Ingenieritzako Master bat burutzen ari da.

Hasier Iñan es miembro del grupo de investigación de TMT Factory. Licenciado como Ingeniero Superior en Informática por la Facultad de Informática de San Sebastián (UPV) en el año 2009 con el Proyecto de Fin de Carrera titulado “Herramientas de gestión y extracción del conocimiento de un sistema de diagnóstico inteligente dentro del sector ferroviario”, el cual tiene como objetivo diagnósticar, prever y alertar de distintas anomalías de los múltiples componentes de un tren; utilizando para ello diferentes técnicas de inteligencia artificial. Sus intereses en la investigación combinan: semántica web, Ingeniería de Software, minería de datos e Inteligencia Artificial. Ha trabajado en el proyecto INREDIS y está terminando de gestionar el proyecto SemAnts. Además de estar colaborando en el proyecto ASKS, es el coordinador técnico del proyecto CADOOH y actualmente está estudiando un Master en Ingeniería de Software.