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TIN2013-42351-P

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ALGORITMOS AVANZADOS PARA ANALISIS DE DATOS

EL PROYECTO ADA² TIENE EN SU BASE UN EQUIPO DE INVESTIGACION EN LA ESCUELA POLITECNICA SUPERIOR (EPS) DE LA UAM, A LOS QUE SE AÑADEN EN EL EQUIPO DE TRABAJO 5 DOCTORES Y UN TECNOLOGO DEL INSTITUTO DE INGENIERIA DEL CONOCIMIENTO (I... ver más

01/01/2013

UAM

68K€

Presupuesto del proyecto: 68K€

Líder del proyecto

UNIVERSIDAD AUTÓNOMA DE MADRID No se ha especificado una descripción o un objeto social para esta compañía.

Total investigadores 3181

Financiación concedida El organismo AGENCIA ESTATAL DE INVESTIGACIÓN notifico la concesión del proyecto el día 2013-01-01 No tenemos la información de la convocatoria

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UAM

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Líder del proyecto

UNIVERSIDAD AUTÓNOMA DE MADRID No se ha especificado una descripción o un objeto social para esta compañía.

Total investigadores 3181

Presupuesto del proyecto 68K€

Descripción del proyecto EL PROYECTO ADA² TIENE EN SU BASE UN EQUIPO DE INVESTIGACION EN LA ESCUELA POLITECNICA SUPERIOR (EPS) DE LA UAM, A LOS QUE SE AÑADEN EN EL EQUIPO DE TRABAJO 5 DOCTORES Y UN TECNOLOGO DEL INSTITUTO DE INGENIERIA DEL CONOCIMIENTO (IIC) Y OTROS 5 DOCTORES DE UNIVERSIDADES EXTRANJERAS, ADA² CONTIENE DOS TAREAS BASICAS DE GENERACION DE CONOCIMIENTO EN APRENDIZAJE AUTOMATICO (AA) Y UNA TERCERA TAREA DONDE EL ESTADO DEL ARTE EN ALGORITMOS DE AA SE APLICARA PARA OBTENER SOLUCIONES EN INNOVACION, ESTAS TAREAS SON LAS SIGUIENTES:I, TECNICAS ESTADISTICAS Y DE MODELIZACION EN AA, DONDE SE ESTUDIARAN NUEVOS ALGORITMOS PARA LA FACTORIZACION PROBABILISTICA DE MATRICES, METODOS ESTADISTICOS PARA INFERENCIA CAUSAL, Y TEORIA Y APLICACIONES DE METODOS ENSEMBLE,II, OPTIMIZACION Y ESTRUCTURACION DE DATOS SPARSE, DONDE SE ESTUDIARAN MODELIZACION Y SELECCION DE CARACTERISTICAS SPARSE MEDIANTE INDUCCION BAYESIANA Y MEDIANTE OPTIMIZACION PROXIMAL, ASI COMO LA APLICACION DE SUBMUESTREO SPARSE EN APRENDIZAJE ESPECTRAL DE VARIEDADES,III, DEL APRENDIZAJE AUTOMATICO A LA INNOVACION, DONDE TECNICAS QUE REPRESENTAN EL ESTADO DEL ARTE EN AA SE APLICARAN A DIVERSAS CUESTIONES EN PREDICCION DE ENERGIAS RENOVABLES, ASI COMO A IMAGEN, SELECCION DE CARACTERISTICAS Y DIAGNOSTICO MEDICO,ADA² SE PRESENTA A LA CONVOCATORIA DE EXCELENCIA Y BUSCA SOBRE TODO APORTAR AL ESTADO DEL ARTE PERO TAMBIEN DEDICA UN ESFUERZO NOTABLE A LA TAREA DE INNOVACION EN DOS AREAS ALINEADAS CON LOS RETOS 1, SALUD, CAMBIO DEMOGRAFICO Y BIENESTAR, Y PARTICULARMENTE, 3, ENERGIA SEGURA, EFICIENTE Y LIMPIA, DEL PLAN ESTATAL DE INVESTIGACION CIENTIFICA, TECNICA Y DE INNOVACION 2013-2016, PARA SU EXITO SE CUENTA CON LA ACTIVIDAD EN PREDICCION DE ENERGIA RENOVABLE DEL IIC, SU COLABORACION CON GAS NATURAL FENOSA Y RED ELECTRICA DE ESPAÑA Y EL CRECIENTE INTERES DE LA COMUNIDAD DE AA EN LAS OPORTUNIDADES QUE LE BRINDA EL MUNDO DE LA ENERGIA,LOS INVESTIGADORES DE LA UAM Y EL IIC DEL EQUIPO DE INVESTIGACION HAN TRABAJADO CONJUNTAMENTE EN 7 PROYECTOS PREVIOS DEL PROGRAMA TIN Y SIMILARES Y FORMAN EL GRUPO DE APRENDIZAJE AUTOMATICO (GAA; ARANTXA,II,UAM,ES/~GAA/), UN GRUPO DE INVESTIGACION REGISTRADO EN LA UAM, APRENDIZAJE AUTOMÁTICO\ MODELIZACIÓN ESTADÍSTICA\ OPTIMIZACIÓN SPARSE\ APRENDIZAJE DE SUBVARIEDADES\ ENERGÍAS RENOVABLES

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