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.

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).

 

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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El artículo elaborado conjuntamente por Tecnalia y aDeNu “Recomendaciones a través del uso de técnicas de analítica de datos aplicadas sobre indicadores colaborativos” se publica en la revista Expert Systems.

Con el auge de las plataformas educativas online y de los cursos abiertos (MOOC), surge la necesidad de automatizar determinadas tareas ante el desafío que se le presenta al tutor/profesor de tratar con tantos alumnos y en plazos de tiempo tan reducidos. Esta automatización pasa por disponer de plataformas que sepan adaptar sus recursos y su camino formativo al perfil de los estudiantes de forma personalizada. Una parte importante de estas plataformas educativas reside en el uso de los foros como medio de intercambio de información y aprendizaje entre estudiantes de un mismo grupo, y es aquí donde el grupo de expertos Jesús L.Lobo y Javier Del Ser de Tecnalia junto a Jesús G.Boticario y Olga C.Santos de aDeNu centran sus esfuerzos  modelando las interacciones que en estos foros se suceden para identificar recomendaciones personalizadas al estudiante.

coverConcretamente, el artículo “Identifying recommendation opportunities for computer-supported collaborative environments “ publicado por la revista Expert Systems Journal , especializada en artículos relacionados con todos los aspectos de la ingeniería del conocimiento, tales como la inteligencia artificial, ingeniería del conocimiento, sistemas expertos, el procesamiento del lenguaje natural, visión artificial, etc., centra sus esfuerzos en el modelado de recomendaciones a través del uso de técnicas de analítica de datos aplicadas sobre indicadores colaborativos, que son extraídos de datos cuantitativos de los foros y de sus mensajes, de Social Network Analytics, además de la  información afectiva. Estas técnicas permiten identificar  situaciones de aislamiento de estudiantes dentro de un grupo, valorar qué estudiantes tienen más probabilidad de resolver una determinada tarea y establecer quienes desempeñan un rol de “asistente” que facilita la comprensión de la tarea a realizar por el resto del grupo.

Todas las recomendaciones extraídas de este trabajo son transferibles a cualquier entorno de aprendizaje.