Descripción del proyecto
EL NUESTRO ES UN MUNDO DIGITAL E INTERCONECTADO EN EL QUE LA PRESENCIA Y RELEVANCIA DE LOS DATOS CRECE A UNA VELOCIDAD VERTIGINOSA, CADA DIA, MILLONES DE DISPOSITIVOS RECOPILAN INFORMACION RELACIONADA CON MULTITUD DE ASPECTOS DE NUESTRA VIDA COTIDIANA, SI BIEN LAS OPORTUNIDADES PARA PROCESAR Y EXTRAER CONOCIMIENTO A PARTIR DE LOS DATOS QUE ESTAN A NUESTRA DISPOSICION SON EXTRAORDINARIAS, LAS SEÑALES ADQUIRIDAS TIENEN A MENUDO UNA ALTA DIMENSIONALIDAD Y ESTAN DEFINIDAS SOBRE SOPORTES CON UNA ESTRUCTURA IRREGULAR Y COMPLEJA, NOS ENFRENTAMOS, POR TANTO, A SEÑALES PARA LAS NO EXISTEN HERRAMIENTAS ANALITICAS QUE DEN LUGAR A ESQUEMAS DE PROCESAMIENTO EFICIENTES,ENTRE LAS ALTERNATIVAS CONSIDERADAS PARA LIDIAR CON ESTA COMPLEJIDAD DESTACAN AQUELLAS QUE, POSTULANDO UNA NOCION GENERICA DE PROXIMIDAD ENTRE LOS ELEMENTOS DE SEÑAL, PROPONEN REPRESENTAR SU ESTRUCTURA A TRAVES DE UN GRAFO, LOS RESULTADOS PRELIMINARES SON PROMETEDORES, DANDO LUGAR AL AUGE DE LOS CAMPOS DE APRENDIZAJE AUTOMATICO (AA) Y PROCESAMIENTO DE SEÑALES (PS) SOBRE GRAFOS QUE, MODELANDO EL SOPORTE DE LA INFORMACION A TRAVES DE UN GRAFO, VEN LOS DATOS DISPONIBLES COMO UNA SEÑAL DEFINIDA SOBRE EL MISMO, LOS EJEMPLOS DE SEÑALES DEFINIDAS EN GRAFOS (SDG) SON ABUNDANTES, INCLUYENDO PATRONES DE ACTIVIDAD NEUROLOGICA DEFINIDOS SOBRE REDES CEREBRALES O PROPAGACIONES DE EPIDEMIAS EN REDES SOCIALES, A MENUDO, EL GRAFO ES EXPLICITO, PERO OTRAS VECES ES IMPLICITO Y DEBE APRENDERSE A PARTIR DE LOS PROPIOS DATOS, NO OBSTANTE, EXISTE UN CLARO DESAJUSTE ENTRE LA COMPRENSION CIENTIFICA DE LAS SEÑALES DEFINIDAS EN DOMINIOS REGULARES (TIEMPO O ESPACIO) Y LAS SDG, ESTO NO ES SORPRENDENTE, EL CONOCIMIENTO DE LAS SEÑALES TEMPORALES SE DESARROLLO DURANTE DECADAS, IMPULSADO POR NECESIDADES REALES EN AREAS COMO LAS COMUNICACIONES Y EL CONTROL, EN CONTRASTE, LA PREVALENCIA DE PROBLEMAS RELACIONADOS CON REDES Y EL ACCESO MASIVO A DATOS DE CALIDAD SON EVENTOS MUY RECIENTES,MOTIVADO POR LO ANTERIOR, EL OBJETIVO DE ESTE PROYECTO ES IMPULSAR EL CONOCIMIENTO Y COMPRENSION DE LOS DATOS CONTEMPORANEOS MEDIANTE EL DESARROLLO DE TEORIAS Y ALGORITMOS PARA ANALIZAR, PROCESAR Y APRENDER A PARTIR DE SDG, LA HIPOTESIS DE TRABAJO SUBYACENTE ES QUE LOS GRAFOS SON ESTRUCTURAS SUFICIENTEMENTE GENERALES PARA CAPTURAR DOMINIOS IRREGULARES, AL TIEMPO QUE CONSERVAN PARTE DE LAS VENTAJAS PRESENTES EN LOS DOMINIOS REGULARES, LA METODOLOGIA DE TRABAJO CONSISTE EN INTEGRAR HERRAMIENTAS DE PS, AA, ESTADISTICA Y TEORIA DE REDES, LOS MODELOS DEBEN SER LO SUFICIENTEMENTE POTENTES Y VERSATILES PARA HACER FRENTE A LA COMPLEJIDAD DE LOS DATOS MODERNOS, MIENTRAS QUE LOS ALGORITMOS DEBEN SER COMPUTACIONALMENTE EFICIENTES PARA PODER APLICARSE A DATOS REALES, ENTRE LOS PROBLEMAS A ESTUDIAR SE ENCUENTRAN LA POSTULACION DE MODELOS AVANZADOS PARA SDG, EL DESARROLLO DE UNA TEORIA ESTADISTICA DE PROCESADO (ROBUSTO) DE SDG, EL DISEÑO DE ALGORITMOS PARA LA INFERENCIA DE GRAFOS O EL DESARROLLO DE ARQUITECTURAS DE AA (PROFUNDAS, SUPERVISADAS, DE REFUERZO) PARA SDG, LOS ALGORITMOS SE PROBARAN CON DATOS REALES Y, EN ESPECIAL, EN SEÑALES CARDIACAS Y DE NATURALEZA FINANCIERA, AMBITOS DONDE LA INTERPRETABILIDAD ASOCIADA A LAS SDG PUEDE JUGAR UN PAPEL DETERMINANTE, SI SE IMPLEMENTA CON EXITO, LOS BENEFICIOS DE LA INVESTIGACION PROPUESTA TRASCENDERAN EL AMBITO DE LAS TIC, IMPACTANDO TAMBIEN A LAS CIENCIAS ECONOMICAS, SOCIALES Y DE LA SALUD, Y, QUIZAS INCLUSO, CONTRIBUYENDO A CAMBIAR LA FORMA EN LA QUE ENTENDEMOS EL MUNDO QUE NOS RODEA, PROCESAMIENTO DE SEÑAL\GRAFOS\CIENCIA DE DATOS\APRENDIZAJE AUTOMATICO\ESTIMACION ROBUSTA\TEORIA DE REDES\OPTIMIZACION\APRENDIZAJE DE GRAFOS\INGENIERIA FINANCIERA\SEÑALES CARDIACAS