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TIN2015-64776-C3-3-R

Financiado

DIFFERENTIAL-UCLM: CLASIFICACION Y PREDICCIONES LINGUISTICAS TEMPORALES

EL AVANCE EN LAS TECNOLOGIAS DE LA INFORMACION, LA MICROELECTRONICA Y EL CONTROL AUTOMATICO PONE A NUESTRA DISPOSICION UNA AVALANCHA DE DATOS IMPENSABLE HACE POCAS DECADAS, EN ESTE NUEVO MARCO DE SOBREABUNDANCIA DE DATOS AISLADOS... ver más

01/01/2015

UCLM

64K€

Presupuesto del proyecto: 64K€

Líder del proyecto

UNIVERSIDAD DE CASTILLA-LA MANCHA No se ha especificado una descripción o un objeto social para esta compañía.

Total investigadores 2586

Financiación concedida El organismo AGENCIA ESTATAL DE INVESTIGACIÓN notifico la concesión del proyecto el día 2015-01-01 No tenemos la información de la convocatoria

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Líder del proyecto

UNIVERSIDAD DE CASTILLA-LA MANCHA No se ha especificado una descripción o un objeto social para esta compañía.

Total investigadores 2586

Presupuesto del proyecto 64K€

Descripción del proyecto EL AVANCE EN LAS TECNOLOGIAS DE LA INFORMACION, LA MICROELECTRONICA Y EL CONTROL AUTOMATICO PONE A NUESTRA DISPOSICION UNA AVALANCHA DE DATOS IMPENSABLE HACE POCAS DECADAS, EN ESTE NUEVO MARCO DE SOBREABUNDANCIA DE DATOS AISLADOS Y DISTRIBUIDOS, SE ESTABLECE LA NECESIDAD DE NUEVAS TECNICAS Y MODELOS QUE PERMITAN SELECCIONAR, INTEGRAR Y FUSIONAR ESTOS DATOS, CON EL OBJETIVO DE OBTENER INFORMACION UTIL PARA DESCRIBIRLOS, RECONOCERLOS, ESTUDIAR SU EVOLUCION TEMPORAL Y PRONOSTICAR SU COMPORTAMIENTO DENTRO DE UN MARCO DE INCERTIDUMBRE, DEL CONJUNTO DE ESTAS TECNICAS DESTACAN TODAS AQUELLAS QUE PERMITEN EL ANALISIS Y TRATAMIENTO DE LA INFORMACION DE FORMA PARALELA Y DISTRIBUIDA, FRAMEWORK COMO HADOOP CON SISTEMAS DE FICHEROS DISTRIBUIDOS (HDFS) Y METODOLOGIAS MAP-REDUCE, FOMENTADAS POR GRANDES COMPAÑIAS TECNOLOGICAS, ESTABLECEN NUEVOS MARCOS DE COMPUTO QUE, CONJUGADOS CON LAS TECNOLOGIAS DE VIRTUALIZACION Y SERVICIOS WEB COMO SON AWS DE AMAZON, AZURE DE MICROSOFT O GOOGLE CLOUD DE GOOGLE, FIJAN UNAS NUEVAS OPORTUNIDADES PARA EL ANALISIS MASIVO DE DATOS,EN UN ENTORNO DE GRANDES INSTITUCIONES CON UNA ORGANIZACION FUERTEMENTE DISTRIBUIDA, COMO ES EL CASO DE LA UNIVERSIDAD REGIONAL DE CASTILLA-LA MANCHA, SE PUEDEN BUSCAR LOS MODELOS Y HERRAMIENTAS QUE LES PERMITAN AFRONTAR NUEVOS RETOS, UNO DE ESTOS RETOS ES EL REFERENTE A LOS CONSUMOS ENERGETICOS DE DICHAS ORGANIZACIONES, EN UNA PRIMERA ACTUACION, LAS INSTITUCIONES SE HAN DOTANDO DE LA INFRAESTRUCTURA DE LECTURA LOCAL DE ESTOS CONSUMOS, DISPONIENDO EN LA ACTUALIDAD DE SU MONITORIZACION, MIENTRAS QUE ESTOS DATOS EN BRUTO SOLO SIRVEN A LAS INSTITUCIONES COMO SIMPLE MECANISMO DE VERIFICACION E IDENTIFICACION DE ANOMALIAS, EL ANALISIS DE ESTOS DATOS PUEDE GENERAR CONOCIMIENTO QUE PERMITA: IDENTIFICAR Y DESCRIBIR CONTEXTOS COMPLEJOS DONDE CARACTERIZAR CONSUMOS CUALITATIVOS; IDENTIFICAR Y DESCRIBIR LA EVOLUCION Y CAMBIO DE DICHOS CONTEXTOS Y CONSUMOS, Y ESTABLECER PREDICCIONES, UNA INSTITUCION QUE POSEA ESTA HERRAMIENTAS ESTARA EN CONDICIONES DE IDENTIFICAR RAPIDAMENTE EVENTOS ANOMALOS DE CONSUMO, ESTABLECER UNA POLITICA DE AHORRO Y CONSUMO SOSTENIBLE,EL OBJETIVO DE ESTE PROYECTO ES ESTUDIAR, DEFINIR Y PROPONER MODELOS LINGUISTICOS, MEDIANTE EL USO DE TECNICAS DE SUMARIZACION Y DESCRIPCIONES LINGUISTICAS, PARA IDENTIFICAR CONTEXTOS PROPIOS DENTRO DE LAS INSTITUCIONES DISTRIBUIDAS, IDENTIFICAR SUS CONSUMOS ENERGETICOS, DESCRIBIR SU EVOLUCION TEMPORAL Y PROPONER PRONOSTICOS QUE PERMITAN ESTABLECER POLITICAS DE REDUCCION Y SOSTENIBILIDAD ENERGETICA, LAS HERRAMIENTAS ACADEMICAS SERAN PROPORCIONADAS POR EL USO DE TECNICAS DE INDUCCION DE MULTICLASIFICADORES, CON LA DEFINICION Y AGREGACION DE CLASIFICADORES ELEMENTALES QUE DESCRIBEN EL COMPORTAMIENTO LOCAL MEDIANTE MODELOS DERIVADOS DE LOS K-VECINOS, EL USO DE CADENAS DIFUSAS, EL MODELADO LINGUISTICO GRANULAR DE FENOMENOS Y LA SUMARIZACION DE SERIES TEMPORALES, LOS ENTORNOS DONDE SE VAN A CONSTRUIR LAS HERRAMIENTAS SON LA PROGRAMACION PARALELA MASIVA, FRAMEWORK COMO HADOOP, ESTRATEGIAS MAP-REDUCE Y LOS SERVICIOS DE COMPUTACION EN LA NUBE PRONÓSTICOS EN SERIES TEMPORALES\RESÚMENES LINGÜÍSTICOS\MULTICLASIFICADORES\CONSUMO ENERGÉTICO\RAZONAMIENTO APROXIMADO\LÓGICA DIFUSA

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