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PID2021-125652OB-I00

Financiado

APRENDIZAJE MAQUINA PARA GESTION INTELIGENTE DE ALARMAS

ESTE PROYECTO SE ENMARCA DENTRO DEL MARCO GENERAL DE MACHINE LEARNING (ML). EN PARTICULAR, CONSIDERA TODAS LAS ACTIVIDADES DE INVESTIGACION QUE SON NECESARIAS PARA RESOLVER UN PROBLEMA DE INTERES ACTUAL: EL DESARROLLO DE UN SISTEM... ver más

01/01/2021

UC3M

56K€

Presupuesto del proyecto: 56K€

Líder del proyecto

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

Total investigadores 1332

Financiación concedida El organismo AGENCIA ESTATAL DE INVESTIGACIÓN notifico la concesión del proyecto el día 2021-01-01

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Participantes

UC3M

Lider

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Líder del proyecto

UNIVERSIDAD CARLOS III DE MADRID

Total investigadores 1332

Presupuesto del proyecto 56K€

Descripción del proyecto ESTE PROYECTO SE ENMARCA DENTRO DEL MARCO GENERAL DE MACHINE LEARNING (ML). EN PARTICULAR, CONSIDERA TODAS LAS ACTIVIDADES DE INVESTIGACION QUE SON NECESARIAS PARA RESOLVER UN PROBLEMA DE INTERES ACTUAL: EL DESARROLLO DE UN SISTEMA INTELIGENTE DE GESTION DE ALARMAS PARA ASISTIR AL CENTRO DE OPERACION DE INFRAESTRUCTURAS CRITICAS A GRAN ESCALA (COMO LAS RELACIONADAS CON LA GENERACION, DISTRIBUCION Y SUMINISTRO DE AGUA, ELECTRICIDAD O GAS, REDES DE COMUNICACIONES DE AREA AMPLIA, REDES DE TRANSPORTE Y LOGISTICA, SISTEMAS DE ATENCION SANITARIA DE EMERGENCIA O VIGILANCIA AMBIENTAL).HOY EN DIA, LA GESTION DE REDES ES UNA TAREA ORIENTADA AL NEGOCIO, Y LOS OPERADORES DEBEN ENCONTRAR ESTRATEGIAS EFICIENTES PARA RESOLVER RAPIDAMENTE LOS INCIDENTES DE LA RED, MITIGANDO ASI EL IMPACTO DE LA DEGRADACION DEL SERVICIO (IMPACTO ECONOMICO DIRECTO, SATISFACCION DEL USUARIO, ETC.). CON EL DESPLIEGUE DE NUEVAS TECNOLOGIAS DE COMUNICACION (5G) Y EL AUMENTO ESPERADO EN LA CANTIDAD DE ELEMENTOS, DISPOSITIVOS Y RECURSOS CONECTADOS (ESPECIALMENTE CON LA LLEGADA DE IOT), LOS OPERADORES HAN CENTRADO SUS ESFUERZOS EN EL DESARROLLO DE SISTEMAS AUTOMATIZADOS PARA APOYAR LA GESTION DE SUS REDES. ESTOS SISTEMAS DEBEN INCLUIR FUNCIONALIDADES COMO ANALISIS DE FALLOS (PREDICCION, DETECCION Y PRIORIZACION), GESTION DE ALARMAS (CLASIFICACION Y AGRUPAMIENTO) Y NOTIFICACION DE ALERTAS.LAS ESPECIALES CARACTERISTICAS DE ESTE PROBLEMA REQUIEREN UNA IMPORTANTE ACTIVIDAD INVESTIGADORA EN VARIAS AREAS RELACIONADAS. LOS DATOS SUBYACENTES ESTAN DESEQUILIBRADOS, EL ENTORNO ES DINAMICO Y ES NECESARIO RESOLVER PROBLEMAS DE CLASIFICACION BINARIA Y PROBLEMAS DE CLASIFICACION ORDINAL MULTICLASE EN ESTE TIPO DE ENTORNOS. LOS PRINCIPALES OBJETIVOS DEL PROYECTO SON:* DESARROLLAR UN MODULO DE DETECCION DE ALARMAS QUE IMPLIQUE LOS SIGUIENTES OBJETIVOS TECNICOS: - DESARROLLAR NUEVOS METODOS ML FUNDAMENTADOS PARA LA CLASIFICACION BINARIA DE DATOS CON DESEQUILIBRIO - DESARROLLAR METODOS ROBUSTOS BAJO DERIVA DE CONCEPTO EN ESCENARIOS DINAMICOS - INTEGRAR LOS MODELOS DINAMICOS CON LOS CLASIFICADORES ML FUNDAMENTADOS* DESARROLLAR UN SISTEMA DE GESTION INTELIGENTE DE ALARMAS PARA DAR SOPORTE A LOS OPERADORES DE RED EN LA GENERACION DE ORDENES DE TRABAJO PARA SOLUCIONAR LAS INCIDENCIAS, LO QUE REQUIERE: - DESARROLLAR NUEVOS METODOS ML PARA LA CLASIFICACION MULTICLASE Y ORDINAL DE DATOS CON DESEQUILIBRIO - DISEÑAR NUEVOS METODOS DE AGRUPACION DE PATRONESTAMBIEN HAY OBJETIVOS DE INVESTIGACION SECUNDARIOS RELACIONADOS CON LAS CARACTERISTICAS DEL PROBLEMA, QUE REQUIERE PREPROCESAR DATOS Y USAR BIG DATA ANALYTICS, Y RELACIONADOS CON LOS REQUISITOS DEL 'DERECHO A EXPLICACION' DE LA NORMATIVA DE LA UE: - DESARROLLAR TECNICAS ADECUADAS DE PREPROCESAMIENTO DE DATOS PARA TRATAR DATOS HETEROGENEOS E INCOMPLETOS - IMPLEMENTAR LOS METODOS ML DESARROLLADOS EN UN MARCO DE BIG DATA ANALYTICS - DESARROLLAR METODOS PARA LA EXPLICABILIDAD PARA MLEL PROYECTO CONSIDERA METODOS FUNDAMENTADOS PARA PROBLEMAS COMO CLASIFICACION CON COSTES, CLASIFICACION MULTICLASE Y ORDINAL, CAPACES DE TRABAJAR EN ENTORNOS DINAMICOS BAJO DERIVA CONCEPTUAL Y BAJO DESEQUILIBRIO. POR TANTO, TIENEN APLICACION EN INNUMERABLES PROBLEMAS DE GRAN RELEVANCIA EN AREAS COMO LA SALUD, LA ECONOMIA O CUALQUIER PROBLEMA QUE REQUIERA UNA CALIFICACION O RANKING. LOS AVANCES EN LA EXPLICABILIDAD DE LOS METODOS DE APRENDIZAJE AMPLIARAN EL AMBITO DE APLICACION DE ML EN EL CONTEXTO DE LAS NUEVAS REGULACIONES DE LA UE. PRENDIZAJE MAQUINA\EXPLICABILIDAD\DERIVA DE CONCEPTO\SISTEMAS DINAMICOS\DESEQUILIBRIO\CLUSTERING

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