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TIN2015-64776-C3-2-R

Financiado

DIFFERENTIAL@UPO: MASSIVE DATA MANAGEMENT, FILTERING AND EXPLORATORY ANALYSIS

EN LA ACTUALIDAD LA REDUCCION DE LAS EMISIONES DE CARBONO ES UNA PRIORIDAD TANTO PARA EL SECTOR PUBLICO COMO PARA EL PRIVADO, DEBIDO A LAS CONSECUENCIAS QUE TIENEN SOBRE EL CAMBIO CLIMATICO Y EL CALENTAMIENTO GLOBAL, UNA ESTRATEGI... ver más

01/01/2015

UPO

64K€

Presupuesto del proyecto: 64K€

Líder del proyecto

UNIVERSIDAD PABLO DE OLAVIDE, DE SEVILLA No se ha especificado una descripción o un objeto social para esta compañía.

Total investigadores 3

Financiación concedida El organismo AGENCIA ESTATAL DE INVESTIGACIÓN notifico la concesión del proyecto el día 2015-01-01

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Participantes

UPO

Lider

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Líder del proyecto

UNIVERSIDAD PABLO DE OLAVIDE, DE SEVILLA

Total investigadores 3

Presupuesto del proyecto 64K€

Descripción del proyecto EN LA ACTUALIDAD LA REDUCCION DE LAS EMISIONES DE CARBONO ES UNA PRIORIDAD TANTO PARA EL SECTOR PUBLICO COMO PARA EL PRIVADO, DEBIDO A LAS CONSECUENCIAS QUE TIENEN SOBRE EL CAMBIO CLIMATICO Y EL CALENTAMIENTO GLOBAL, UNA ESTRATEGIA QUE PARA REDUCIR ESTE TIPO DE EMISIONES ES EVITAR EL DERROCHE ENERGETICO Y MEJORAR LA EFICIENCIA EN SU CONSUMO, DE ACUERDO CON LA AGENCIA INTERNACIONAL DE LA ENERGIA, LA ENERGIA NECESARIA PARA MANTENER LAS CONDICIONES DE TEMPERATURA E ILUMINACION DE EDIFICIOS REPRESENTA UN TERCIO DE LA QUE SE CONSUME A NIVEL GLOBAL, EL PROYECTO DIFFERENTIAL TIENE COMO OBJETIVO REDUCIR ESA PARTE DEL CONSUMO APLICANDO TECNICAS DE ANALISIS DE BIG DATA SOBRE DATOS GENERADOS POR SENSORES SITUADOS EN EDIFICIOS PUBLICOS,PARTICULARMENTE, EL SUBPROYECTO DIFFERENTIAL@UPO: MASSIVE DATA MANAGEMENT, FILTERING AND EXPLORATORY ANALYSIS SE CENTRA EN PROPORCIONAR TECNICAS Y HERRAMIENTAS PARA EL FILTRADO AUTOMATICO Y EL ANALISIS DE LOS DATOS GENERADOS POR SENSORES DE CONSUMO ELECTRICO, COMO UN PRIMER PASO NECESARIO PARA UN ANALISIS Y EXPLOTACION MAS PROFUNDO DE ESTOS, DADA LA FRECUENCIA DE MEDICION Y EL ALTO NUMERO DE SENSORES QUE SE CONSIDERARAN, LOS CONJUNTOS DE DATOS RECOPILADOS SON MASIVOS EN LO QUE SE REFIERE A SU VOLUMEN, POR LO QUE DEBEN SER CONSIDERADOS DENTRO DEL PARADIGMA CONOCIDO COMO BIG DATA, ADEMAS, ESTE TIPO PARTICULAR DE DATOS INCLUYE DATOS (PARCIALMENTE) INCORRECTOS O NO FIABLES DEBIDO A FUNCIONAMIENTO ANOMALO DE LOS SENSORES,LOS DATOS DENTRO DEL PARADIGMA BIG DATA SE CARACTERIZAN POR VOLUMENES MASIVOS, ALTA VELOCIDAD DE GENERACION, SU VARIEDAD Y DISTINTOS GRADOS DE VERACIDAD (P, EJ,, SESGO, RUIDO O ANORMALIDADES), DEBIDO A ESTAS CARACTERISTICAS, SU MANEJO Y ANALISIS CON METODOS TRADICIONALES SE CONVIERTE EN CASI IMPOSIBLE, POR TANTO SE NECESITAN NUEVAS TECNICAS PARA TRATAR CON ESTE TIPO DE DATOS, TAL Y COMO PROPONE EL PROYECTO DIFFERENTIAL@UPO,CONSIDERANDO LA NATURALEZA DE ESTE TIPO DE DATOS, SE NECESITAN ESTRATEGIAS ADECUADAS PARA MANEJARLOS DE MANERA EFICIENTE Y PODER APLICAR SOBRE LOS MISMOS TECNICAS PARA LA EXTRACCION DE CONOCIMIENTO, PARTICULARMENTE, SON NECESARIAS HERRAMIENTAS PARA EL ALMACENAMIENTO, ACCESO Y FILTRADO AUTOMATICO DE LOS DATOS, PARA REDUCIR SU DIMENSIONALIDAD Y DESCARTAR MEDIDAS FALLIDAS, ASI COMO ESTRATEGIAS PARA REALIZAR SU ANALISIS EXPLORATORIO, DIFFERENTIAL@UPO SE APROXIMARA A ESOS ASPECTOS APLICANDO TECNICAS DE SOFT COMPUTING, EN PARTICULAR LOGICA DIFUSA Y COMPUTACION EVOLUTIVA, CAMPOS EN LOS QUE EL EQUIPO DE INVESTIGACION TIENE GRAN EXPERIENCIA, PARTICULARMENTE, NUESTRA PROPUESTA SE BASA EN ABORDAR EL ALMACENAMIENTO Y ACCESO A LOS DATOS EMPLEANDO NUEVAS TECNOLOGIAS PARA BASES DE DATOS MASIVAMENTE PARALELAS, DE TAL FORMA QUE PODAMOS TRATAR CONVENIENTEMENTE EL VOLUMEN, LA VELOCIDAD DE GENERACION Y LA VERACIDAD DE LOS DATOS, EN LO QUE SE REFIERE AL ANALISIS DE DATOS, EMPLEAREMOS ALGORITMOS EVOLUTIVOS (AE) COMBINADOS CON LOGICA DIFUSA, LOS AE SON PARTICULARMENTE APROPIADOS YA QUE TIENEN UNA GRAN CAPACIDAD DE EXPLORACION Y SON FACILMENTE PARALELIZABLES, ADEMAS, SU COMBINACION CON LOGICA DIFUSA PERMITIRA CONSIDERAR LA VERACIDAD DE LOS DATOS,FINALMENTE, EN LO QUE SE REFIERE A LOS ASPECTOS TECNOLOGICOS DEL PROYECTO, PLANEAMOS EL EMPLEO DE TECNOLOGIAS DE COMPUTACION DE ALTO RENDIMIENTO, COMO TECNICAS DE COMPUTACION MAP-REDUCE (SOBRE UNA INFRAESTRUCTURA EN LA NUBE) Y GPU, DE TAL FORMA QUE LAS TECNICAS QUE SE DESARROLLEN EN EL PROYECTO SEAN ESCALABLES EN LO QUE SE REFIERE AL VOLUMEN DE DATOS, EFICIENCIA ENERGÉTICA\BIG DATA\APRENDIZAJE AUTOMÁTICO\LÓGICA DIFUSA\COMPUTACIÓN EVOLUTIVA\EXTRACCIÓN DE CONOCIMIENTO\BASES DE DATOS MASIVAMENTE PARALELAS\AGRUPACIÓN\SELECCIÓN DE CARACTERÍSTICAS\DETECCIÓN DE VALORES ATÍPICOS

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