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PID2019-107793GB-I00

Financiado

HACIA LA EXTRACCION INTELIGENTE, EXPLICABLE Y PRECISA DE CONOCIMIENTO EN PROBLEM...

HACIA LA EXTRACCION INTELIGENTE, EXPLICABLE Y PRECISA DE CONOCIMIENTO EN PROBLEMAS COMPLEJOS DE CIENCIA DE DATOS HOY EN DIA TIENEN CADA VEZ MAS IMPORTANCIA EN NUESTRA SOCIEDAD DIFERENTES FUENTES DE INFORMACION PROVENIENTES DE INTERNET, REDES SOCIALES, SENSORES U OTROS DISPOSITIVOS, ESTAS FUENTES GENERAN DATOS COMPLEJOS EN TIEMPO REAL (STREAM... ver más

01/01/2019

UJA

124K€

Presupuesto del proyecto: 124K€

Líder del proyecto

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

Total investigadores 980

Financiación concedida El organismo AGENCIA ESTATAL DE INVESTIGACIÓN notifico la concesión del proyecto el día 2019-01-01

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Participantes

UJA

Lider

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Líder del proyecto

UNIVERSIDAD DE JAÉN

Total investigadores 980

Presupuesto del proyecto 124K€

Descripción del proyecto HOY EN DIA TIENEN CADA VEZ MAS IMPORTANCIA EN NUESTRA SOCIEDAD DIFERENTES FUENTES DE INFORMACION PROVENIENTES DE INTERNET, REDES SOCIALES, SENSORES U OTROS DISPOSITIVOS, ESTAS FUENTES GENERAN DATOS COMPLEJOS EN TIEMPO REAL (STREAM DATA), EN GRANDES CANTIDADES, PROVENIENTES DE FUENTES HETEROGENEAS O CON CARACTER MULTIDIMENSIONAL, TODOS ESTOS ELEMENTOS CONFIGURAN UN ENTORNO DE TRABAJO CONOCIDO COMO BIG DATA, EMPRESAS E INSTITUCIONES ESTAN INTERESADAS EN ANALIZAR ESTA INFORMACION PARA EXTRAER CONOCIMIENTO,LA CIENCIA DE DATOS ESTA DESARROLLANDO CONTINUAMENTE TECNICAS PARA ABORDAR PROBLEMAS COMPLEJOS, DENTRO DE ESTA AREA DESTACA LA INTELIGENCIA COMPUTACIONAL, DONDE SE ENCUENTRAN TECNICAS COMO LOS ALGORITMOS EVOLUTIVOS, LOS SISTEMAS BASADOS EN REGLAS DIFUSAS O LAS REDES NEURONALES, ENTRE ESTAS HAY QUE DESTACAR EL DEEP LEARNING DONDE EL AUMENTO DE CAPAS DE UNA RED NEURONAL PERMITE QUE SE OBTENGAN SOLUCIONES MAS PRECISAS EN LOS PROBLEMAS ABORDADOS,CENTRANDONOS EN LAS CARACTERISTICAS DE LAS NUEVAS FUENTES DE DATOS, HAY QUE DESTACAR LAS CONOCIDAS COMO DATA STREAM, EN LAS QUE LA VELOCIDAD DE GENERACION DE NUEVOS DATOS NO PERMITE SU ALMACENAMIENTO, POR LO QUE SE NECESITA REALIZAR UN ANALISIS DE DATOS EN TIEMPO REAL, POR OTRO LADO, Y DEBIDO A LA PROLIFERACION DE FUENTES DE DATOS, CONCEPTOS COMO LA FUSION DE INFORMACION ESTAN SIENDO CADA VEZ MAS IMPORTANTES, LA FUSION DE INFORMACION A NIVEL DE MODELO, LA FUSION DE MODELOS, PODRIA CONDUCIR AL DESCUBRIMIENTO DE NUEVO CONOCIMIENTO DERIVADO DE LA INTERACCION ENTRE LOS DATOS CONTENIDOS EN LOS MODELOS, RAZONES DE PRIVACIDAD, SEGURIDAD O VOLUMEN DE DATOS IMPLICAN LA APARICION DE CAMPOS COMO EL EDGE COMPUTING O EL FEDERATED LEARNING, EN EL EDGE COMPUTING EL PROCESAMIENTO SE ACERCA TANTO COMO ES POSIBLE A LA FUENTE DE INFORMACION, EL CONCEPTO DE FEDERATED LEARNING ESTA RELACIONADO CON UN ENFOQUE DE APRENDIZAJE DE MODELOS DISTRIBUIDOS,ACTUALMENTE, EXISTE TAMBIEN UN CRECIENTE INTERES EN SABER POR QUE UN SISTEMA DE INTELIGENCIA ARTIFICIAL (IA) O DE APRENDIZAJE AUTOMATICO (ML) TOMA UNA CIERTA DECISION, ESTO HA LLEVADO AL SURGIMIENTO DE LA IA EXPLICABLE (XAI) / ML EXPLICABLE, UN CAMPO DE INVESTIGACION QUE TIENE COMO OBJETIVO HACER MAS COMPRENSIBLES PARA LOS HUMANOS LOS RESULTADOS Y EL FUNCIONAMIENTO DE LOS SISTEMAS DE IA/ML,ESTE PROYECTO TIENE COMO OBJETIVO DESARROLLAR NUEVOS MODELOS DE CIENCIA DATOS BASADOS EN INTELIGENCIA COMPUTACIONAL Y DEEP LEARNING PARA AFRONTAR LOS NUEVOS RETOS QUE SURGEN PARA EXTRAER CONOCIMIENTO EN PROBLEMAS COMPLEJOS, ESTO SE HARA DESDE UNA DOBLE PERSPECTIVA: A) INVESTIGACION SOBRE NUEVOS METODOS PARA OBTENER MODELOS PRECISOS EN EL CONTEXTO DE BIG DATA CON FLUJOS DE DATOS, PROCESAMIENTO EN LINEA Y FUSION DE MODELOS PARA LA CLASIFICACION, PREDICCION DE SERIES DE TIEMPO, APRENDIZAJE MULTI-ETIQUETA, E INDUCCION SUPERVISADA DE REGLAS DESCRIPTIVAS; B) DESARROLLO DE MODELOS TRANSPARENTES DE CIENCIA DE DATOS PARA LA IA EXPLICABLE, EN EL PROYECTO SE DESARROLLARAN BIBLIOTECAS DE SOFTWARE EN R, SCALA, SPARK O FLINK QUE ESTARAN A DISPOSICION DE LA COMUNIDAD CIENTIFICA COMO FUENTE ABIERTA,ABORDAREMOS LA APLICACION DE LAS TECNICAS DESARROLLADAS EN PROBLEMAS REALES, EN EL CAMPO DE LA MEDICINA Y LA ECOLOGIA, PARA ELLO, SE TRABAJARA DE FORMA INTERDISCIPLINAR EN COLABORACION CON INVESTIGADORES MEDICOS DEL COMPLEJO HOSPITALARIO DE JAEN Y CON DOCTORES EN BIOLOGIA DE LA JUNTA DE ANDALUCIA Y WWF-ADENA, BIG DATA\DEEP LEARNING\DATA STREAMS\APRENDIZAJE MULTIETIQUETA\REGLAS DIFUSAS DESCRIPTIVAS\IA EXPLICABLE

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