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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 3185

Fecha límite participación Sin fecha límite de participación.

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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Líder del proyecto

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

Total investigadores 3185

Presupuesto del proyecto 68K€

Fecha límite de participación Sin fecha límite de participación.

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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