HACIA LA DEMOCRATIZACION DE LA SIMULACION COMPUTACIONAL EN LA INGENIERIA Y LAS C...
HACIA LA DEMOCRATIZACION DE LA SIMULACION COMPUTACIONAL EN LA INGENIERIA Y LAS CIENCIAS APLICADAS
LA COMPLEJIDAD, COSTE COMPUTACIONAL Y SOFISTICACION CRECIENTES DE LAS SIMULACIONES EN EL AMBITO INDUSTRIAL, JUNTO CON LA IRRUPCION MASIVA DE DATOS Y MEDIDAS EXPERIMENTALES QUE SE HA DADO EN LLAMAR "BIG DATA", HA LLEVADO A LA APARI...
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Financiación
concedida
El organismo AGENCIA ESTATAL DE INVESTIGACIÓN notifico la concesión del proyecto
el día 2015-01-01
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Descripción del proyecto
LA COMPLEJIDAD, COSTE COMPUTACIONAL Y SOFISTICACION CRECIENTES DE LAS SIMULACIONES EN EL AMBITO INDUSTRIAL, JUNTO CON LA IRRUPCION MASIVA DE DATOS Y MEDIDAS EXPERIMENTALES QUE SE HA DADO EN LLAMAR "BIG DATA", HA LLEVADO A LA APARICION DE UNA SELECTA CLASE DE ANALISTAS QUE SON PERCIBIDOS POR LA INDUSTRIA COMO "CUSTODIOS" O GURUS DEL KNOW-HOW DE LA SIMULACION, LA INDUSTRIA, POR EL CONTRARIO, SE MUESTRA CRECIENTEMENTE INTERESADA EN LA DEMOCRATIZACION DE LA PRACTICA DE LA SIMULACION EN TODOS LOS AMBITOS DEL PROCESO DE DISEÑO Y FABRICACION DEL PRODUCTO, SE BUSCA UN PROCESO MAS FLEXIBLE Y FACIL DE ANALIZAR E INTEGRAR EN LA EMPRESA, LOS METODOS DE REDUCCION DE MODELOS HAN DADO UNA RESPUESTA SATISFACTORIA EN MUCHOS DE ESTOS PROBLEMAS, SIN EMBARGO, LA COMPLEJIDAD DE LOS CALCULOS, LA INGENTE CANTIDAD DE DATOS (TANTO DE ENTRADA COMO RESULTADOS GENERADOS POR LAS PROPIAS SIMULACIONES) LIMITAN LA APLICABILIDAD DE ESTE TIPO DE TECNICAS EN MUCHOS AMBITOS,DEMOSIM TIENE COMO META EL DESARROLLO DE UN NUEVO PARADIGMA DE SIMULACION QUE PERMITA TANTO REDUCIR LA COMPLEJIDAD DE LAS ACTUALES TECNICAS CAE, DEMOCRATIZANDO SU USO EN TODOS LOS AMBITOS DE LA TOMA DE DECISIONES EN LA EMPRESA, ASI COMO CAPTURAR Y RE-UTILIZAR EL KNOW-HOW, LA INFORMACION RELEVANTE OCULTA TRAS EL BIG DATA, PARA INCORPORARLA DE FORMA AUTOMATIZADA AL PROCESO DE DISEÑO INDUSTRIAL,SE PRETENDE ALCANZAR ESTE OBJETIVO MEDIANTE EL DESARROLLO DE UNA NUEVA FAMILIA DE TECNICAS NUMERICAS QUE INCORPOREN TANTO TECNICAS DE REDUCCION DE MODELOS DE ULTIMA GENERACION COMO METODOS DE APRENDIZAJE AUTOMATICO O MACHINE LEARNING, CAPACES DE EXTRAER LA INFORMACION RELEVANTE DE TODO EL INGENTE FLUJO DE DATOS QUE GENERAN LAS SIMULACIONES DE HOY DIA, ESTA FAMILIA DE TECNICAS PERMITIRIA IR MAS ALLA DE LOS IMPORTANTES LOGROS OBTENIDOS POR LAS TECNICAS DE REDUCCION DE MODELOS, QUE HAN PROPORCIONADO IMPORTANTES RESULTADOS EN ALGUNOS AMBITOS, PERO QUE HAN FRACASADO EN OTROS, CAE\REDUCCIÓN DE MODELOS\APRENDIZAJE AUTOMÁTICO\MANIFOLD LEARNING