Miembros del GEI Big Data de TECNALIA estarán presentes en el congreso internacional EVOSTAR 2016

Miembros del GEI Big Data de TECNALIA estarán presentes en el congreso internacional EVOSTAR 2016

El trabajo de investigación “Joint Topology Optimization, Power Control and Spectrum Allocation for Intra-Vehicular Multi-hop Sensor Networks using Dandelion-encoded Heuristics”, elaborado por Javier Del Ser y Sergio Campos de TECNALIA, Miren Nekane Bilbao y Cristina Perfecto de la Universidad del País Vasco UPV/EHU y Antonio González-Pardo del Basque Center for Applied Mathematics (BCAM), ha sido aceptado para su exposición en el principal evento europeo sobre computación evolutiva, EVOSTAR 2016, que se celebrará en Portugal del 30 de marzo al 1 de abril. Este evento nació hace más de 20 años en el seno de una Red de Excelencia en Computación Evolutiva establecida por el Programa de Tecnología de la Sociedad de la Información de la Comisión Europea. Actualmente EVOSTAR es uno de los principales foros a nivel mundial sobre esta rama de las Ciencias de la Computación, siendo el principal a nivel europeo.

La programación genética, la computación evolutiva para optimización combinatoria y su aplicación en campos tan dispares como los juegos por ordenador, la optimización continua de parámetros, las redes de comunicaciones o los sistemas distribuidos y paralelos son algunos ejemplos de las muchas contribuciones que se presentarán en diversas temáticas en este evento. En particular el trabajo arriba citado se centra en el control de potencia, creación de rutas y gestión espectral de redes de comunicaciones inalámbricas multi-salto en entornos vehiculares. Para ello el equipo de TECNALIA, la UPV/EHU y el BCAM ha utilizado una combinación de algoritmos evolutivos multi-objetivo y códigos Dandelion, siendo estos últimos capaces de representar estructuras tipo árbol como aquellas que modelan rutas de múltiples saltos con coordinadores centrales.

Gracias a este tipo de contribuciones, TECNALIA  participa en proyectos como DEWI, centrado en proporcionar soluciones tecnológicas clave para una perfecta conectividad inalámbrica e interoperabilidad en las ciudades e infraestructuras inteligentes, considerando los entornos físicos cotidianos de los ciudadanos en los edificios, automóviles, trenes y aviones, y contribuyendo así significativamente a los paradigmas de la Smart City y el Smart Building. DEWI, con sus cuatro dominios industriales (Aeronáutica, Automoción, Ferrocarril, Edificio), pretende lograr interoperabilidad y beneficios tangibles en el área de las redes inalámbricas de sensores y las comunicaciones inalámbricas, particularmente en la arquitectura, procesos y métodos implicados en esta tecnología común a todos los dominios considerados.

TECNALIA amplía su propuesta de valor en el ámbito del análisis de datos con el nombramiento de un Grupo de Excelencia Internacional en Big Data.

TECNALIA amplía su propuesta de valor en el ámbito del análisis de datos con el nombramiento de un Grupo de Excelencia Internacional en Big Data.

Se trata de una iniciativa estratégica que fomenta la excelencia tecnológica cuyo objetivo es la investigación, reclutamiento de las mejores capacidades, activos y talentos científicos -tecnológicos, propiciando de este modo la mejora de la competitividad en Big Data.

Surge con el objetivo de ir un paso más allá en el aprovechamiento de las nuevas tecnologías Big Data, para explotar las posibilidades que ofrecen tanto la inteligencia artificial como el conocimiento digital, para el soporte a los procesos de toma de decisiones.

Con este objetivo, el Grupo de Excelencia se especializará en el desarrollo de soluciones que incluyan sofisticados modelos analíticos y algoritmos, para procesar ingentes volúmenes de datos y favorecer la automatización de tomas de decisiones basadas en la información y conocimiento.

En funcionamiento desde hace 5 años, el equipo de trabajo liderado por Dr. Javier Del Ser y formado por otros 16 expertos en analítica de datos y optimización, es especialista en la creación de complejos y novedosos algoritmos orientados a crear productos y soluciones inteligentes, incorporando para ello capacidades de análisis de información descriptiva, predictiva y prescriptiva, ayuda a la toma de decisiones y aprendizaje.

Hasta el momento han contribuido con su conocimiento en sectores y retos sociales tan relevantes como la movilidad y logística, distribución eléctrica, eficiencia energética, fabricación avanzada, telecomunicaciones, retail y salud entre otros.

Entre las prioridades del GEI destacan como líneas principales : la analítica y modelado de datos en inteligencia de negocio, el incremento de la eficiencia energética mediante análisis predictivo, la movilidad y transporte a través de analítica avanzada o el conocimiento del comportamiento a partir de las interacciones humanas entre otras.

Según vayan surgiendo nuevos retos y nuevas necesidades en las empresas y en la sociedad, se establecerán nuevas líneas de investigación y desarrollo en Big Data Analytics.

Al mismo tiempo se organizaran una serie de actividades académicas, seminarios, workshops y reuniones de ámbito internacional que faciliten la participación de expertos y centros especializados en estas tecnologías.

 

“Mira siempre por donde pisas”

“Mira siempre por donde pisas”

Nuestro compañero Javier Del Ser comenta en el artículo publicado en Inspiring Blog “que no tiene duda que la curiosidad y el afán por aprender temas nuevos son absolutamente primordiales y fundamentales en ámbitos de investigación como el denominado Big Data, concepto que aglutina todas aquellas tecnologías y avances orientados al almacenamiento, gestión, análisis, extracción de conocimiento y visualización de grandes volúmenes de datos heterogéneos. Hoy en día la práctica totalidad de los sectores económicos generan intensivamente datos, pero sorprendentemente son pocos los que ponen en valor dicha información bien para la mejora de su propia actividad (inteligencia de negocio) o bien para la creación de nuevas oportunidades de negocio mediante la explotación de dichos datos. Y es que el dato se ha transformado en un recurso de negocio, un asset de valor para joint ventures entre diferentes sectores. Valga como ejemplo el BBVA quien está analizando con éxito la información de micropagos en pequeños y medianos negocios tanto para mejorar su propio servicio como para estimar patrones de movilidad susceptibles de ser aprovechados en otros campos como el Turismo o el Comercio”.

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