Bienvenido a BigData by tecnalia

Especialista en la creación de complejos y novedosos algoritmos orientados a crear productos y soluciones inteligentes, incorporando para ello capacidades de análisis de información, ayuda a la toma de decisiones y aprendizaje.

Qué demanda el sector de movilidad y logística para adaptarse a la industria 4.0

Logística-Ulma--350x251TECNALIA participa en el taller que se enmarca dentro del proyecto “Necesidades formativas y capacidades a poseer en el campo de la logística para afrontar los retos de la logística y movilidad 4.0” en el que se debatió sobre los retos actuales y necesidades de la logística de mercancías y de la movilidad de las personas, derivados de la transformación hacia la denominada Industria 4.0. Este concepto hace referencia a la creciente interconexión de los datos generados por los diferentes procesos industriales, entre los que la logística juega un papel primordial, desde el aprovisionamiento hasta el cliente.

El objeto de la sesión era identificar las prioridades del sector (fabricantes, operadores, cargadores de mercancías, administradores y empresas desarrolladoras de productos, servicios y tecnologías) en materia 4.0. En este contexto, TECNALIA incidió en la importancia del dato y en cómo las nuevas tecnologías existentes en el ámbito del BigData y la analítica de datos constituyen la base para el despliegue de nuevas estrategias de fabricación y logística. La disponibilidad de información y su compartición, nos permite adoptar una aproximación sistémica y basada en la demanda en la gestión del Supply Chain, optimizando los procesos operativos de los diferentes actores. Este hecho, junto a la disponibilidad de datos en tiempo real, provenientes del seguimiento y monitorización de mercancías, productos o pedidos, tanto en planta como en ruta, ofrecen una alta capacidad de respuesta y adaptación a las empresas.

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Source- Red de Excelencia dedicada al debate y promoción de aspectos sociales de la seguridad

TNO y TECNALIA organizan el taller sobre el tema de la inmigración ilegal transeuropea que se celebró en las instalaciones de Security Delta en la Haya.    

Clipboard053SOURCE, la red de excelencia dedicada al debate y promoción de los aspectos sociales de la seguridad, organizó un taller sobre el tema de inmigración ilegal transeuropea con diversos agentes relacionados con la gestión de los flujos migratorios que incluían policía de fronteras, miembros de la administración, y ONGs, procedentes de países como Austria, Alemania, Países Bajos, Francia y España.

El taller se celebró en las instalaciones de Security Delta en La Haya, que gestiona TNO, miembro del consorcio, y que también contó con la participación de TECNALIA como coorganizadora.

La sesión consistió en dos instancias de serious gaming, el primero de ellos de temática diferente del tema central, destinado a romper el hielo entre los asistentes y reforzar el espíritu colaborativo, y el segundo relacionado con un caso de inmigración ilegal similar al que se produjo en las fronteras de Austria, Hungría y Alemania en 2014. Los agentes implicados debatieron el proceso conjunto de toma de decisiones y cómo la falta de un objetivo político concreto llevó de hecho a una indefinición de las acciones.

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Impacto de Analytics en Smart Cities

Impacto de Analytics en Smart Cities

TECNALIA participó en el desayuno de trabajo organizado por el Customer Center de SAS en Madrid, bajo el título de “Impacto de Analytics en Smart Cities”. Al encuentro fueron invitados representantes de algunas administraciones como la Dirección General de Tráfico, el Consorcio Regional de Transportes de Madrid y el ayuntamiento de Madrid, además de otros agentes del mundo de la investigación.

Desde los organizadores se ofreció una exposición de las actividades que desarrollan en el contexto de la Smart City, principalmente en EEUU, pero también en algunas ciudades europeas. Subrayaron los obstáculos para la implantación de la analítica de datos en entornos municipales debido a la existencia de muchos sistemas heredados, operados por diferentes partes de la organización, y con problemas de interoperabilidad. Asimismo, señalaron que los pilotos solían tener dificultades de escalabilidad. Se mencionaron las expectativas derivadas del despliegue masivo de sensores dentro del paradigma IoT y de la posibilidad de computar en los propios sensores (edge computing).

El resto de los participantes indicaron que muchas de las inversiones aún estaban a la espera de rentabilidad, porque hasta ahora no había habido ni capacidades técnicas ni habilidades en el personal para aprovechar el gran volumen de datos. Nuestro compañero Javier Herrera, recordó la falta de acuerdo sobre la soberanía de los datos, que impide la confianza para compartirlos, y también la deficiente sistematización de la innovación en los operadores públicos. Para el futuro, Javier apuntó que se debía abordar el reto de la logística urbana y que habría que considerar la reconfiguración del espacio urbano y del urbanismo en función de los nuevos modelos de interacción con la ciudad.

 Esta sesión de trabajo sirve además para preparar una conferencia del mismo tema abierta al público que está prevista celebrar en junio.

De la naturaleza a la analítica de datos

Javier Del Ser, Eneko Osaba de TECNALIA y Miren Nekane de UPV/ EHE presentan su trabajo de investigación en EvoStar, “The Leading European Event on Bio-Inspired Computation”.

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Lo verdaderamente curioso de la analítica de datos es que todos sus modelos de aprendizaje de patrones se basan en el principio de aprendizaje por observación: reciben un conjunto de ejemplos (histórico) y mediante diferentes técnicas son capaces de descubrir cómo unas variables se relacionan con otras, bien para la determinación de conjuntos con cierto grado de similitud entre sus miembros (clustering) o bien para la predicción de una de ellas a partir del resto (predicción).

 ¿Y qué mejor ejemplo de capacidad de aprendizaje que la propia Naturaleza? Efectivamente, gran parte de las técnicas de analítica de datos que utilizan compañías como Google, Amazon y Facebook se inspiran en procesos naturales. El ejemplo más evidente son las redes neuronales artificiales, que mimetizan el funcionamiento colaborativo de las neuronas que componen el sistema nervioso animal para generar un estímulo de salida a partir de una serie de estímulos de entrada. Pero el asunto trasciende mucho más allá de la neurocomputación: hay una verdadera infinidad de comportamientos animales y procesos naturales resultado de miles de años de aprendizaje y adaptación. Por ejemplo, los mecanismos de la evolución biológica de las especies como la reproducción, mutación, selección natural y supervivencia del individuo más fuerte han dado lugar a una prolífica rama de la Inteligencia Artificial conocida como la Computación Evolutiva. El estudio del comportamiento de las bandadas de pájaros y peces ha dado lugar a la llamada Computación en Enjambre, hoy en día utilizada para millones de aplicaciones.

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Nuevas publicaciones de impacto de la iniciativa JRL (Joint Research Lab)

magazines-1108801_19201-350x270Ibai Laña, Iñaki Olabarrieta y Javier Del Ser, miembros del  grupo de investigación en Big Data, firman junto con Manolo Vélez de la Universidad del País Vasco (UPV/EHU) el artículo de investigación “On the Imputation of Missing Data for Road Traffic Forecasting: New Insights and Novel Techniques”, recientemente aceptado para su publicación en la revista Transportation Research Part C: Emerging Technologies de Elsevier, revista de gran impacto en el área de la Ciencia del Transporte (JCR 2016: 3.805, 5/34, Q1 TRANSPORTATION SCIENCE). En este artículo se estudian diferentes estrategias de limpieza e imputación de datos faltantes en bases de datos de información de tráfico, así como su impacto en la precisión de modelos de predicción de tráfico. Este artículo fortalece aún más la línea de especialización en movilidad y logística del equipo reflejada en las numerosas publicaciones recientemente aceptadas, e.g. el compendio “Road Traffic Forecasting: Recent Advances and New Challenges”, firmado por Ibai, Javier, Manolo y Eleni I. Vlahogianni, saldrá publicado en el próximo número del IEEEIntelligent Transportation Systems Magazine(JCR 2016: 3.654, 8/34, Q1 TRANSPORTATION SCIENCE).

Por otro lado, Javier Del Ser ha firmado con profesores del Departamento de Ingeniería de Comunicaciones el artículo titulado “Device-Free People Counting in IoT Environments: New Insights, Results and Open Challenges”, aceptado para su publicación enla revista IEEE Internet of Things Journal (JCR 2016: 7.596, 3/146 INFORMATION SYSTEMS, Q1). En este trabajo se presenta una nueva base de datos y resultados empíricos de diferentes modelos de aprendizaje máquina para el conteo de personas a partir del análisis de la variabilidad de la señal de radiofrecuencia intercambiada entre dispositivos IoT wifi, con aplicaciones para la monitorización no invasiva de personas en interiores y ciberseguridad.

Son dos nuevos logros de la iniciativa Joint Research Lab, a la que todo investigador está invitado a adherirse. ¡Haz ciencia con nosotros!

Participamos en el Máster en Advanced Analytics de la Universidad de Málaga

Master--350x196Javier Del Ser, líder de conocimiento en Analítica de Datos, investigador principal del GEI Big Data y coordinador de la iniciativa JRL (Joint Research Lab),  participa como profesor invitado en el Máster en Advanced Analytics  de la Universidad de Málaga. Javier visitará esta Universidad durante las próximas cuatro semanas, tanto para impartir docencia en el citado máster como para potenciar la colaboración que el JRL mantiene con el grupo de investigación Khaos , liderado por Jose F. Aldana Montes y Antonio J. Nebro, profesores del Departamento de Lenguajes y Ciencias de la Computación de la Universidad. Este grupo es de reconocido prestigio internacional en el campo de la optimización multi-objetivo, con aplicaciones en transporte, movilidad y bioinformática.