|
Oferta tecnológica del Grupo
Inteligencia artificial basada en conocimiento implícito
La Inteligencia artificial (IA) como ciencia debe ser capaz de predecir, describir y controlar los fenómenos que trata; valiéndose de técnicas y/o herramientas que exploten la información extraída convirtiéndola en conocimiento para evitar fallos y optimizar sistemas. En la línea de Inteligencia Artificial aplicada (Weak AI o Applied AI) el grupo de redes neuronales incorpora el uso de algoritmos y aprendizaje guiado con Machine Learning con el objetivo de parsear datos, aprender de ellos y luego ser capaces de hacer una predicción o sugerencia lo más precisa posible sobre una tarea concreta. De esta forma la máquina es entrenada utilizando una gran cantidad de datos dando la oportunidad a los algoritmos a ser perfeccionados.Los algoritmos han evolucionado con el objetivo de analizar y obtener mejores resultados y haciendo usas de diferentes técnicas: árboles de decisión, programación lógica inductiva (ILP), clustering para almacenar y leer grandes volúmenes de datos, redes Bayesianas, reconocimiento de patrones estáticos, predicción de series temporales o clasificación basada en información numérica.
Área de conocimiento/ científica
1203 Ciencia de los ordenadores
Aplicabilidad de la tecnología
Sí
Empresas y mercados de interés
El Machine Learning resulta especialmente efectivo en problemas de naturaleza compleja en los que la aplicación de algoritmos ayuda a la obtención de soluciones precisas con el consecuente ahorro de tiempo que este método implica.
Entre otras, algunas de las actividades del día a día que se ven impulsadas por el Machine Learning son las siguientes:
- Reconocimiento facial, de voz o de objetos: aplicado por ejemplo al cribado de pacientes con posible trastorno genético de Síndrome de Down.
- Predicción y pronósticos. De clima, tráfico o para evitar fallos tecnológicos en equipos.
- Comprensión de textos. Se aplica a resúmenes estructurados de noticias o comentarios sobre un tema específico.
- Vehículos autónomos y robots. Coche costa a costa.
- Métodos de optimización más rápidos y flexibles. Se evalúa qué momento es el adecuado para una tarea concreta.
- Análisis de imágenes de alta calidad.
- Análisis de datos económicos. Para operar en el mercado de valores o evitar el fraude en transacciones.
- Análisis de comportamiento de consumo y productividad. Para la identificación de clientes potenciales, e identificación de patrones de comportamiento.
- Aplicaciones en el ámbito biosanitario/asistencial, por ejemplo clasificación de pacientes en base a estudio de ojos secos, (proyecto en colaboración con IOBA)
- Ingeniería industrial para clasificación de motores (proyecto en colaboración con departamento de Ingeniería Eléctrica de la Uva).
- Otras aplicaciones particulares de diversa naturaleza.
|
Español
English 
