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PGC2018-098623-B-I00

Financiado

COMPARACION DE MODELOS DE INCERTIDUMBRE PARA EL DISEÑO Y MEJORA DE ALGORITMOS EN...

COMPARACION DE MODELOS DE INCERTIDUMBRE PARA EL DISEÑO Y MEJORA DE ALGORITMOS EN PROBLEMAS DE FIABILIDAD HUMANA EN LAS ULTIMAS DECADAS HA QUEDADO PATENTE QUE LOS METODOS ANALITICOS TRADICIONALES SON INSUFICIENTES PARA MODELIZAR MUCHOS PROBLEMAS REALES, QUE SE BASAN EN SISTEMAS CONSIDERABLEMENTE MAS COMPLEJOS DE LO QUE PUEDEN SER LOS TIPICOS... ver más

01/01/2018

UNIOVI

85K€

Presupuesto del proyecto: 85K€

Líder del proyecto

Universidad de Oviedo No se ha especificado una descripción o un objeto social para esta compañía.

Total investigadores 787

Financiación concedida El organismo AGENCIA ESTATAL DE INVESTIGACIÓN notifico la concesión del proyecto el día 2018-01-01

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Participantes

UNIOVI

Lider

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Líder del proyecto

Universidad de Oviedo

Total investigadores 787

Presupuesto del proyecto 85K€

Descripción del proyecto EN LAS ULTIMAS DECADAS HA QUEDADO PATENTE QUE LOS METODOS ANALITICOS TRADICIONALES SON INSUFICIENTES PARA MODELIZAR MUCHOS PROBLEMAS REALES, QUE SE BASAN EN SISTEMAS CONSIDERABLEMENTE MAS COMPLEJOS DE LO QUE PUEDEN SER LOS TIPICOS PROBLEMAS PRESENTADOS COMO EJEMPLOS DE LA METODOLOGIA, UNA ALTERNATIVA A ESTOS METODOS CLASICOS, O HARD COMPUTING, SURGIO EN LA DECADA DE LOS NOVENTA Y, EN CONTRAPOSICION, SE LE DIO EL NOMBRE DE SOFT COMPUTING, BAJO ESTE NOMBRE SE AGLUTINAN UNA SERIE DE TECNICAS EN LAS QUE UN PUNTO DE PARTIDA ESENCIAL ES SU CAPACIDAD PARA MANEJAR LA INCERTIDUMBRE E IMPRECISION INHERENTE A LOS PROBLEMAS REALES, LOS CONJUNTOS DIFUSOS Y LAS PROBABILIDADES IMPRECISAS, SON DOS HERRAMIENTAS COMPLEMENTARIAS, QUE SE HAN REVELADO COMO FUNDAMENTALES DENTRO DE ESTA RAMA DE CONOCIMIENTO, NUESTRO GRUPO DE INVESTIGACION LLEVA DOS DECADAS TRABAJANDO EN ESTE CAMPO, FRUTO DE LO CUAL, HA OBTENIDO SIGNIFICATIVOS RESULTADOS EN EL MANEJO DE INFORMACION BAJO INCERTIDUMBRE O IMPRECISION Y EN LA CONSIGUIENTE TOMA DE DECISIONES CON EL ANALISIS REALIZADO, EN CONCRETO HEMOS OBTENIDO NUEVAS HERRAMIENTAS (ALGORITMOS DE COMPARACION DE ALTERNATIVAS) QUE HAN SIDO APLICADAS EN RECONOCIMIENTO DE IMAGENES,EL OBJETIVO FUNDAMENTAL DE ESTE PROYECTO ES EL DESARROLLO DE HERRAMIENTAS QUE PERMITAN LA COMPARACION ENTRE LOS DISTINTOS MODELOS DE INCERTIDUMBRE EXISTENTES EN LA LITERATURA, Y LA TRANSFORMACION ENTRE MODELOS DE DISTINTOS TIPOS CON UNA PERDIDA MINIMA DE INFORMACION, ELLO FACILITARIA EL USO DE ESTOS MODELOS DE UNA MANERA MAS EXTENSIVA A LA QUE LO HAN VENIDO SIENDO HASTA EL MOMENTO, Y CON ELLO UN MEJOR AJUSTE DE LOS MODELOS MATEMATICOS A LOS PROBLEMAS DE DECISION QUE SE PLANTEAN EN LA VIDA REAL, SI BIEN LAS HERRAMIENTAS QUE DESARROLLAREMOS TIENEN SU INTERES EN DIVERSOS CAMPOS, EN ESTE PROYECTO QUEREMOS PRESTAR UNA ATENCION ESPECIFICA A UN CAMPO EN EL QUE CREEMOS QUE EL SOFT COMPUTING PODRIA SER DE GRAN UTILIDAD, POR LAS CARACTERISTICAS INTRINSECAS DE LA INFORMACION DISPONIBLE: LA FIABILIDAD HUMANA, CON LO QUE SE PRETENDEN DISEÑAR ALGORITMOS EFICIENTES EN LA CUANTIFICACION DE LA INFORMACION QUE AYUDEN EN LA TOMA DE DECISIONES PARA PREVENIR LOS FALLOS HUMANOS, EN ESTE PROYECTO ES NECESARIO OBTENER IMPORTANTES RESULTADOS TEORICOS QUE NOS PERMITAN IMPLEMENTAR SISTEMAS INTELIGENTES CAPACES DE ADAPTARSE A LAS PECULIARIDADES DEL TIPO DE DATOS QUE VAMOS A ENCONTRAR EN LOS PROBLEMAS CLASICOS DE FIABILIDAD HUMANA, EN ELLOS, LA MAYOR PARTE DE LA INFORMACION NO ES RECOGIDA DE FORMA AUTOMATICA Y CUANTIFICABLE, SINO QUE SUELEN SER VARIABLES OBTENIDAS A TRAVES DE LAS EXPRESIONES DADAS POR EXPERTOS EN EL TEMA, CON LO QUE, EN MUCHOS CASOS, LOS DATOS SON DE TIPO PSEUDO-CUALITATIVO, POR LO TANTO, LOS ESTUDIOS TEORICOS DEBEN SER ADECUADAMENTE COMPLEMENTADOS CON EL DESARROLLO DE ALGORITMOS ADAPTADOS A LOS PROBLEMAS REALES EN ESA AREA O CON LA MEJORA DE LOS YA EXISTENTES,LOS RESULTADOS OBTENIDOS EN ESTE PROYECTO SE DIFUNDIRAN INTERNACIONALMENTE CON LA ASISTENCIA DE LOS MIEMBROS DEL MISMO A CONFERENCIAS INTERNACIONALES DE RECONOCIDO PRESTIGIO EN EL AREA, ASI COMO CON PUBLICACIONES CIENTIFICAS EN REVISTAS CON UNA POSICION RELEVANTE EN EL RANKING JCR DE LAS AREAS DE CIENCIAS DE LA COMPUTACION, ESTOS TRABAJOS PUEDEN SER COMPLEMENTADOS CON INFORMES ADAPTADOS A LA METODOLOGIA DE LAS EMPRESAS INTERESADAS EN LAS NUEVAS TECNICAS DESARROLLADAS, MODELOS DE DECISIÓN\FUNCIONES DE ELECCIÓN\DATOS DIFUSOS\FUNCIONES DE ENTROPÍA\MEDIDAS DE DIVERGENCIA\ÓRDENES ESTOCÁSTICOS\DISEÑO DE ALGORITMOS\FIABILIDAD HUMANA

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