DATA ANALYTICS SCIENCE & ENGINEERING (TIC 200)

Director/a

Jesús Salvador Aguilar Ruiz. Escuela Politécnica Superior: Dpto. de Deporte e Informático; Área de Lenguajes y Sistemas Informáticos.

Presentación del grupo

El grupo de investigación TIC-200 está formado por investigadores del área de Lenguajes y Sistemas Informáticos de la Escuela Politécnica Superior de la Universidad Pablo de Olavide de Sevilla.

Desde su comienzo, el grupo TIC-200 ha ido siempre a la vanguardia investigadora. No en vano, ha sido pionero en el análisis de datos masivos, conocido actualmente como Big Data, abriendo esta nueva línea de investigación ya en el año 2002. Durante sus años de actividad científica, se han realizado más de 350 publicaciones en revistas de impacto y congresos de reconocido prestigio internacional. De igual modo, posee una amplia experiencia en la participación en proyectos competitivos de convocatorias oficiales.

La relación con el mundo empresarial y la transferencia de conocimiento al sector productivo es una prioridad para el grupo TIC-200. De ese modo se pueden explicar los numerosos contratos I+D en los que sus miembros se han visto involucrados. Estar íntimamente ligados a este entorno empresarial, ha conducido, incluso, a la creación de PROEMIA ADVANCED TECHNOLOGIES S. L., empresa spin-off gestionada por miembros del TIC-200.

Líneas de investigación

Año tras año se confirma el acopio descomunal de datos que se hace por parte de organizaciones, administraciones, instituciones o redes sociales. Esto hace que dejen de ser útiles los métodos de aprendizaje tradicionales y, además, sea más necesario que nunca la reducción y mejora de la calidad de los datos. El grupo de investigación TIC-200 centra su investigación en la aplicación de técnicas avanzadas para la extracción de conocimiento a problemas de diversa naturaleza, resaltando así su capacidad para abordar tareas multidisciplinares. Las líneas de investigación se pueden resumir en:

- Big/Open/Linked data.
- Minería de datos.
- Aprendizaje automático.
- Sistemas inteligentes.
- Bioinformática.
- Inteligencia artificial.
- Soft computing.

La aplicación de estas líneas ha dado como resultado el desarrollo de aplicaciones que se pueden clasificar, principalmente, en Energía, Salud, Cambio Climático y Sociedad Digital, siguiendo la estructura de los grandes retos globales de la sociedad por la Unión Europea en Horizonte H2020 y contemplados en el Plan Estatal I+D+i.

En el marco del reto Sociedad Digital, una de nuestras líneas de investigación aborda el estudio y diseño de tecnologías para el tratamiento, integración y explotación de datos masivos. Para ello, se están adaptando algoritmos tradicionales de extracción de conocimiento para poder ser usados en grandes volúmenes de información.

El desarrollo de un sistema energético seguro, sostenible y competitivo junto con el impulso de las energías renovables es uno de los objetivos más importantes que tiene hoy en día nuestra sociedad. En el marco del reto Energía, el grupo desarrolla nuevas tecnologías para la predicción de consumo de energía eléctrica en entornos Smart Grid (Smart Cities). En particular, se han desarrollado varios algoritmos de predicción de demanda y de precio del mercado eléctrico, así como de producción de energía eólica.

En el marco del reto Cambio Climático, nuestras líneas de investigación se centran en el desarrollo de técnicas para la predicción de contaminantes atmosféricos. Así se han desarrollado técnicas específicas para la detección temprana de niveles elevados de ozono o dióxido de azufre, permitiendo a las autoridades competentes lanzar las alarmas y políticas de actuación con suficiente antelación. Igualmente, el grupo ha abordado la predicción de desastres naturales como los terremotos, habiendo encontrado la ocurrencia patrones precursores.

En el reto relacionado con Salud, la predicción de las estructuras de proteínas es un importante campo de investigación dentro de la Bioinformática estructural y consiste en determinar la estructura tridimensional a partir de las secuencias de aminoácidos. Esta línea de investigación puede aportar gran valor en el diseño de fármacos y resulta clave para la cura de determinados tipos de enfermedades. Actualmente, el grupo se centra en el desarrollo de algoritmos evolutivos para el análisis automatizado de expresión genómica y para la predicción de las estructuras de proteínas.

Capacidades/Servicios científico-tecnológicos

- Extracción de conocimiento. Este grupo tiene gran experiencia en todas las etapas del proceso completo de extracción de conocimiento: integración, procesamiento, minería de datos, interpretación y evaluación.
- Desarrollo de sistemas inteligentes. Sistemas que automatizan el análisis de la información y facilitan la toma de decisiones.
- Desarrollo de aplicaciones móviles nativas (Android e IOS).
- Análisis de datos masivos en tiempo real. Generación de modelos dinámicos de flujos de datos masivos en tiempo real, para facilitar la toma de decisiones en entornos Big Data.
- Inteligencia de negocio. Aplicación de técnicas avanzadas de minería de datos a la generación de modelos relacionados con la inteligencia de negocio, para la toma de decisiones en empresas y organizaciones.
- Apoyo, liderazgo y dirección de proyectos I+D+i. Dar apoyo y colaboración en iniciativas innovadoras nacionales y europeas, y participar en la dirección de proyectos I+D+i.
- Laboratorio: Data Mining, Machine learning y Big Data Analysis (Servicio Central de investigación).