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.

TECNALIA presenta aplicaciones multidisciplinares del Algoritmo Harmony Search en Bilbao.

Comienza la 3ª Edición del Congreso Internacional sobre el ALGORITMO HARMONY SEARCH (ICHSA 2017)

En esta tercera edición del Congreso Internacional ICHSA 2017, que TECNALIA – en colaboración con UPV/EHU y el Basque Center for Applied Mathematics (BCAM) – organiza en Bilbao, del día 22 al 24 de febrero en el Bizkaia Aretoa, se reunirán expertos de todo el mundo en la creación Foto al 50%de complejos y novedosos algoritmos orientados a crear productos y soluciones inteligentes, contribuyendo con su conocimiento en sectores y retos sociales tan importantes como la movilidad y logística, distribución eléctrica, eficiencia energética, fabricación avanzada, telecomunicaciones, retail y salud, entre otros.

El evento tendrá una duración de 3 días e incluirá presentaciones, seminarios, paneles de discusión y reuniones espontáneas entre los asistentes bajo la batuta de Javier Del Ser, líder de conocimiento en analítica de datos y optimización de TECNALIA, profesor de la UPV/EHU, investigador asociado a BCAM y presidente del comité organizador del congreso. Contará a su vez con la presencia de expertos de renombre en la computación bioinspirada, como los Profesores Xin-She Yang (Middlesex University), Joong Hoon Kim (Korea University), Zong Woo Geem (Gachon University) y Swagatam Das (Indian Statistical Institute), entre otros. El programa técnico incluye a su vez tres tutoriales relacionados con la aplicación de este tipo de algoritmos a la gestión de microgrids, la extracción de información en redes complejas o los problemas por agrupaciones (e.g. clustering).

En la sección de Aplicaciones Multidisciplinares del algoritmo, TECNALIA presentará un estudio relativo al Intercambio de Consumidores de Energía entre fases, de la mano de Izaskun Mendia. Este estudio propone la utilización de una modificación del algoritmo como herramienta para determinar a qué fase se debe conectar cada carga para reducir el desequilibrio entre las tres fases. Las cargas desequilibradas deterioran la calidad de la red eléctrica por el aumento de cortes y los picos de tensión, además de aumentar los costes de pérdidas técnicas.  La principal contribución de este trabajo es la propuesta de un modelo de optimización para la asignación de los consumidores a las fases según su consumo individual en la red de distribución de bajo tensión, considerando conexiones monofásicas y bifásicas en la utilización de patrones reales de carga horaria. Todo esto teniendo en cuenta, que la implantación de este modelo no supone un desembolso económico para las distribuidoras de energía.

III EDICIÓN DEL CONGRESO INTERNACIONAL SOBRE EL ALGORITMO HARMONY SEARCH (ICHSA 2017)

III EDICIÓN DEL CONGRESO INTERNACIONAL SOBRE EL ALGORITMO HARMONY SEARCH (ICHSA 2017)

22.02.2017 – 24.02.2017

El Congreso Internacional ICHSA se creó en 2014 como foro internacional para reunir investigadores en el área del algoritmo evolutivo de optimización Harmony Search, que imita el proceso de composición musical de bandas de jazz para encontrar la solución óptima en problemas de optimización de elevada complejidad, imposibles de ser tratados con aproximaciones más tradicionales.

Desde que este algoritmo se presentó a la comunidad científica por primera vez en 2001 ha sido ampliamente utilizado en diversas áreas de investigación y aplicación, desde la ingeniería y la construcción hasta las telecomunicaciones, la energía o el transporte. Por su inspiración en procesos naturales Harmony Search pertenece a la familia de técnicas denominadas computación bio-inspirada que, junto a otros métodos basados en la aproximación y la incertidumbre, conforman la rama de la Inteligencia Artificial denominada Soft Computing(Computación Blanda). Otros ejemplos de la computación bio-inspirada incluyen los conocidos como algoritmos genéticos, la computación por enjambre de partículas u optimizadores que imitan los procesos de reproducción, colonización y muerte de arrecifes de coral.

La tercera edición de ICHSA 2017 pretende ir más allá del diseño, el desarrollo y  las aplicaciones de métodos ingenuos, de variantes e híbridos del algoritmo Harmony Search.

Es un encuentro dentro del marco científico tecnológico que promueve la excelencia tecnológica  como uno de sus principios básicos.

Se reunirán expertos de todo el mundo en la creación de complejos y novedosos algoritmos orientados a crear productos y soluciones inteligentes, contribuyendo con su conocimiento en sectores y retos sociales tan importantes como la movilidad y logística, distribución eléctrica, eficiencia energética, fabricación avanzada, telecomunicaciones, retail y salud, entre otros.

El evento tendrá una duración de 3 días de duración e incluirá presentaciones, seminarios, paneles de discusión y reuniones espontáneas entre los asistentes.

Los temas de interés son los siguientes:

  1. Estudios de convergencia analítica de meta-heurística
  2. Fundamentos teóricos de la meta-heurística
  3. Variantes mejoradas del  algoritmo  HS
  4. Hibridaciones de HS y otras soluciones meta- heurísticas de vanguardia (p. ej. FA, CS, BA)
  5. Ejemplos de la aplicación de la meta-heurística para la minería de datos (incluyendo modelos de aprendizaje profundo)
  6. Aplicaciones de la optimización de algoritmos bio-inspirados para diferentes sectores.
  7. Implementaciones de computación paralelas y distribuidas de esquemas de optimización Bio -inspirados en arquitecturas Big Data.

Para más información del evento y programa  pinche aquí.

En caso de tener cualquier consulta, puede ponerse en contacto con:

Javier Del Ser ,General Chair ICHSA 2017

Technology Director, Leading Scientist

OPTIMA (Optimization, Modeling and Analytics)

TECNALIA

Primer Workshop en Bilbao sobre “Data Science”

Primer Workshop en Bilbao sobre “Data Science”

19 y 20 Diciembre de 2016

La Ciencia de datos es un campo interdisciplinario que involucra a los procesos y sistemas para extraer conocimiento o un mejor entendimiento de grandes volúmenes de datos en sus diferentes formas.

Podríamos decir que las personas que se dedican a la ciencia de datos se les conocen como científicos de datos, como una mezcla de estadísticos, expertos en ciencias de la computación y pensadores creativos, con las siguientes habilidades:

  • Recopilar, procesar y extraer valor de las diversas y extensas bases de datos.
  • Imaginación para comprender, visualizar y comunicar sus conclusiones a los no científicos de datos.
  • Capacidad para crear soluciones basadas en datos que aumentan los beneficios, reducen los costos.
  • Los científicos de datos trabajan en todas las industrias y hacen frente a los grandes proyectos de datos en todos los niveles.

El proceso para comprender mejor a los datos comienza con una serie de números y el objetivo de responder preguntas sobre los datos, en cada fase del proceso (adquirir, analizar, filtrar, extraer, representar, refinar e interactuar), se requiere de diferentes enfoques especializados que aporten a una mejor comprensión de los datos. Entre estos  enfoques se encuentran: ingenieros en sistemas, matemáticos, estadísticos, diseñadores gráficos, especialistas en visualización de la información y especialistas en interacciones hombre-máquina.

Por todo ello, se organiza BiDAS (Bilbao DAta Science), el primer workshop organizado por BCAM cuyo objetivo es atraer investigadores en variedad de campos relacionadas con la investigación de  Data Science  y Big Data, dos áreas en las que se ven envueltas las matemáticas, la estadística y la informática.

Los Keynote speakers son:

Humberto BUSTINCE (Universidad Pública de Navarra, Spain) João GAMA (Universidade do Porto, Portugal) Iñaki INZA (UPV/EHU, Spain) Yvan SAEYS (University of Ghent, Belgium) Javier del SER (Tecnalia/BCAM, Spain) Jacobo de UÑA (Universidad de Vigo, Spain).

 

“A Probabilistic Sample Matchmaking Strategy for Imbalanced Data Streams with Concept Drift” en la Conferencia Internacional Intelligent Distributed Computing, IDC`2016.

“A Probabilistic Sample Matchmaking Strategy for Imbalanced Data Streams with Concept Drift” en la Conferencia Internacional Intelligent Distributed Computing, IDC`2016.

Jesus L. Lobo, Javier Del Ser, Iban Laña de TECNALIA, Miren Nekane de UPV/ EHE y S.Salcedo de la Universidad de Alcalá presentan su trabajo de investigación en el IDC 2016, 10th INTERNATIONAL SYMPOSIUM ON INTELLIGENT DISTRIBUTED COMPUTING.

En los últimos años ha aumentado la necesidad y crecido el interés por los modelos adaptativos para entornos no estacionarios, especialmente para aquellas aplicaciones predictivas que reciben los datos en forma de “streams” y que trabajan en modo “Big Data”. Uno de los desafíos más destacados para estas aplicaciones que tienen que trabajar en estos entornos es lidiar con la obsolescencia de sus modelos, es decir, cómo saber cuándo sus modelos están obsoletos y deben actualizarse (re-entrenarse) para seguir siendo precisos. Lo primero es saber que los datos pueden sufrir cambios inesperados en su distribución (el denominado “concept drift”), y saber cuándo se produce este cambio o conocer cómo los modelos deben adaptarse a este cambio es la clave de la solución.

El trabajo presentado por Jesús López Lobo en la conferencia internacional Intelligent Distributed Computing celebrada en París, nos acerca a una solución en la que no es necesario conocer el momento del drift, y en la que el modelo se adapta al cambio de una forma inteligente: el modelo es entrenado con la información actual pero también con la información del pasado más relevante y “parecida” para el momento actual (en forma de centroides extraídos de los modelos pasados). Este “parecido” se basa en una métrica que contempla la similaridad de los datos del pasado y del presente en términos de desbalanceo de la clase y del AUC.

Esta técnica ha sido testeada en un entorno específico de datos sintéticos, y el futuro de esta investigación pasa por realizar más pruebas con datos sintéticos y también de entornos reales.

 

TECNALIA presenta una propuesta de valor apoyada en la analítica avanzada, en la Jornada de Transporte 4.0.

El próximo 26 de Octubre en la sede de Ibermática en Donosti se celebrará la jornada“Transporte 4.0, herramientas de productividad imprescindibles para empresas de transporte y logística.”

 La Transformación Digital está en todas partes. El acceso inmediato a la información, la conectividad, el avance del comercio electrónico, la nube, las redes sociales y los dispositivos móviles presentan un nuevo entorno a las empresas de transporte y logística, que tienen que afrontar nuevos retos y oportunidades.

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En el marco de la jornada organizada por Ibermática “Transporte 4.0, herramientas de productividad imprescindibles para empresas de transporte y logística, en el que se ofrecerán las claves para transformar a las empresas en organizaciones dinámicas y que extraigan el valor de la transformación digital.

Las posibilidades de los vehículos autónomos/e-mobility, la regulación automática del tráfico o el potencial de la economía compartida empiezan a ser vislumbrados en el sector como fuerzas transformadoras.

En este sentido Iñaki Etxebarria de TECNALIA presentará “Una arquitectura para el despliegue rápido de servicios de ayuda a la decisión en el dominio de la Movilidad y Logística”.

El despliegue de tecnologías de carácter disruptivo en el ámbito de la movilidad y la logística está dando oportunidad al desarrollo de soluciones de alto valor añadido para la ayuda a la decisión en tiempo real en los negocios.

No obstante, la complejidad de este tipo de soluciones requiere para su desarrollo, puesta en marcha y mantenimiento, la utilización de componentes que faciliten la gestión de todo el ciclo de vida de éstas.

En TECNALIA estamos desarrollando un conjunto de componentes analíticos que permita a los desarrolladores de soluciones finales incorporar una algoritmia de alto valor en el ámbito de la movilidad y la logística, tales como la eficiencia en conducción, seguridad vial, process mining o planificadores multi- modales.

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TECNALIA participa en el máster Big Data de la Universidad de Málaga

TECNALIA participa en el máster Big Data de la Universidad de Málaga

El grupo de investigación de Big Data en Tecnalia y el grupo Khaos de la UMA forman a profesionales competentes en análisis de datos.

El Máster en Advanced Analytics on Big Data es un máster propio de la Universidad de Málaga organizado por el grupo de Investigación Khaos y TECNALIA en colaboración con empresas con amplia experiencia en el ámbito del análisis de datos en aplicaciones Big Data.

Los contenidos de máster incluyen una importante carga en tecnologías actuales relacionada con Big Data, como las plataformas Hadoop y Spark, bases de datos tanto SQL como NoSQL, herramientas de visualización de datos, técnicas de análisis predictivo, y la aplicación de todas ellas a tres casos de estudio de corte real. También se abordarán temas avanzados, como Internet de las Cosas, Cloud Computing y aspectos relacionados con la seguridad.

Dirigido por el catedrático José Aldana, responsable del grupo Khaos, especializado en Big data, la plantilla docente se nutre en gran medida de personal del Departamento de Lenguajes y Ciencias de la Computación.

Javier Del Ser, Iñaki Olabarrieta, Itziar LandaSergio Campos de Tecnalia abordaran temas relacionados con la movilidad individual, la modelización predictiva, experiencias relacionadas con las Smart Grids y trastornos de sueño entre otros.

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