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PID2020-117759GB-I00

Financiado
KERNEL DENSITY ESTIMATION-BASED DATA ANALYTICS
EL PROYECTO KERNEL ESTIMATION DENSITY-BASED DATA ANALYTICS (KEDEDA) ABORDA UN RETO CIENTIFICO IMPORTANTE PARA MEJORAR LOS MODELOS DESCRIPTIVOS Y PREDICTIVOS EN CONTEXTOS DE MUY ALTA DIMENSIONALIDAD (MILLONES DE VARIABLES), LA TEND... EL PROYECTO KERNEL ESTIMATION DENSITY-BASED DATA ANALYTICS (KEDEDA) ABORDA UN RETO CIENTIFICO IMPORTANTE PARA MEJORAR LOS MODELOS DESCRIPTIVOS Y PREDICTIVOS EN CONTEXTOS DE MUY ALTA DIMENSIONALIDAD (MILLONES DE VARIABLES), LA TENDENCIA DE LA GENERACION DE DATOS EN ALGUNAS DISCIPLINAS APUNTA INDUBITATIVAMENTE A UN ESCENARIO DE HIPERDIMENSIONALIDAD, EN DONDE SE REQUERIRA DE TECNICAS ESPECIFICAS DE DATA ANALYTICS QUE OFREZCAN RENDIMIENTOS SIMILARES A LOS QUE SE OBTIENEN CON DATOS DE MENOR ESCALA, EN TERMINOS DE EFICIENCIA, EFICACIA Y CALIDAD DE LOS MODELOS,EL OBJETIVO GENERAL DE LA PROPUESTA ES AVANZAR EN EL CONOCIMIENTO CIENTIFICO DE DATA ANALYTICS, CONCRETAMENTE EN EL DESARROLLO TEORICO Y LA APLICACION DE LAS TECNICAS A DATOS HIPERDIMENSIONALES, PROFUNDIZANDO EN EL CONOCIMIENTO EMPIRICO DE LAS DISTRIBUCIONES DE PROBABILIDAD DE LAS VARIABLES MEDIANTE EL USO TEORICO DE LA ESTIMACION DE DENSIDAD BASADA EN KERNELS (KERNEL DENSITY ESTIMATION),LA APARICION DEL TRANSPOSON (TRANSPOSABLE ELEMENT) EN EL ESCENARIO ANALITICO, CON PRESENCIA EN UN ALTO PORCENTAJE DEL ADN HUMANO, CONDUCE A UN ESCENARIO DE MILLONES DE VARIABLES QUE PLANTEAN DIFICULTADES DE ANALISIS DE GRAN CALIBRE PARA LAS TECNICAS ALGORITMICAS ACTUALES, POR INEFICIENTES E INCURRIR EN LA DENOMINADA MALDICION DE LA DIMENSIONALIDAD,ESTE PROYECTO INTENTA ANTECEDERSE A UN ESCENARIO DE HIPERDIMENSIONALIDAD QUE ACONTECERA EN UNOS AÑOS INEXORABLEMENTE, EN EL QUE LAS ESTIMACIONES DEN SOPORTE A LOS MODELOS, POR SU BUEN RENDIMIENTO EN CALIDAD, Y CON COSTES COMPUTACIONALES NOTABLEMENTE BAJOS, EL POTENCIAL CIENTIFICO DEL PROYECTO ES INMENSO, EN ESPECIAL, POR EL INTERES DE LAS ESTRATEGIAS GUBERNAMENTALES (PLAN ESTATAL DE I+D) EN FORTALECER LAS TECNOLOGIAS E IMPULSAR LAS NUEVAS TECNICAS DE INTELIGENCIA ARTIFICIAL (IA) QUE FOMENTEN LA INVESTIGACION CLINICA SUSTENTADA EN EL ANALISIS MASIVO DE DATOS, PROMOVIENDO ASI LA EXPLOTACION DE SINERGIAS ENTRE IA Y SALUD (ESTRATEGIA NACIONAL DE INTELIGENCIA ARTIFICIAL), QUE FACILITAN LA ADOPCION DE LA MEDICINA PERSONALIZADA, EN DONDE EL INDIVIDUO ES EL CENTRO EFECTIVO DE LA ATENCION, EN LUGAR DE LA ENFERMEDAD, SE CONSTATA QUE CADA INDIVIDUO RESPONDE INMUNITARIAMENTE DE FORMA DISTINTA A CADA ENFERMEDAD, Y PRECISA DE ANALISIS GENOMICO INDIVIDUAL PARA CONOCER LOS MECANISMOS DE DEFENSA, PORQUE CON ESE CONOCIMIENTO SE PODRAN DISEÑAR FARMACOS MAS EFECTIVOS Y TRATAMIENTOS MAS ECONOMICOS,ESTE PROYECTO ESTA MOTIVADO POR LA CURIOSIDAD CIENTIFICA, Y SE ENMARCA EN EL CONJUNTO DE SOLUCIONES CIENTIFICAS DISRUPTIVAS Y EXPLORATORIAS QUE TIENEN EL OBJETIVO DE AVANZAR EN EL CONOCIMIENTO, PARA DAR RESPUESTAS EFECTIVAS, EN PARTICULAR AL DESARROLLO DE LA MEDICINA PERSONALIZADA, MEDIANTE EL ANALISIS DE DATOS HIPERDIMENSIONALES, LO QUE PODRIA CONDUCIR A UN ENORME IMPACTO SOCIAL Y ECONOMICO, DATA ANALYTICS\PREDICTIVE MODELS\DESCRIPTIVE MODELS\KERNEL DENSITY ESTIMATION ver más
01/01/2020
UPO
58K€
Perfil tecnológico estimado

Línea de financiación: concedida

El organismo AGENCIA ESTATAL DE INVESTIGACIÓN notifico la concesión del proyecto el día 2020-01-01
Presupuesto El presupuesto total del proyecto asciende a 58K€
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