DESCRIPCIÓN

Las ayudas a proyectos de investigación objeto de esta convocatoria responden al compromiso de la Fundación BBVA con el impulso de la investigación científica y su proyección a la sociedad, como forma de ampliar las oportunidades individuales y colectivas y abordar de manera eficaz los principales retos del siglo XXI.

En el área de Big Data, las ayudas se destinan a proyectos de investigación básica o aplicada que desarrollen técnicas y metodologías para el análisis de datos masivos y complejos, que incluyan uno o más de los siguientes  aspectos:

  • Desarrollo de técnicas y algoritmos de machine learning, classification and regression trees, linear models for wide data, random forest and boosting, support vector machines, kernel methods y pattern recognition.
  • Desarrollo de técnicas multivariables exploratorias, especialmente herramientas de visualización de datos.

Se han concedido un total de 5 ayudas:

“BigKnowledge for Text Mining (BigKnowledge)”

Investigador principal: Eneko Agirre Bengoa (Universidad del País Vasco)

Miembros del equipo: German Rigau Claramunt (Universidad del País Vasco); Rodrigo Agerri Gascon (Universidad del País Vasco); Nora Aranberri Monasterio (Universidad del País Vasco); María Jesús Aranzabe Urruzola (Universidad del País Vasco); Arantza Díaz de Ilarraza Sánchez (Universidad del País Vasco); Itziar Gonzalez Dios (Universidad del País Vasco); Gorka Labaka Intxauspe (Universidad del País Vasco); Maite Oronoz Anchordoqui (Universidad del País Vasco); Mikel Artetxe Zurutuza (Universidad del País Vasco); Olatz Perez de Viñaspre (Universidad del País Vasco).

Importe de la ayuda: 99.492,25 euros

“Domain Alignment and Data Wrangling with Deep Generative Models (Deep-DARWiN)”

Investigador principal:  Antonio Artés Rodríguez (Universidad Carlos III de Madrid)

Miembros del equipo: Pablo Martinez Olmos (Universidad Carlos III de Madrid); Fernando Pérez Cruz (Swiss Datascience Center); Isabel Valera Martinez (Max Planck Institute for Intelligent Systems in Tubingen, Alemania); Alfredo Nazábal Rentería (Alan Touring Institute in London, Reino Unido); Enrique Baca García (Hospital Universitario Fundación Jiménez Díaz).    

Importe de la ayuda: 98.900 euros

“Large-scale drug repurposing in rare diseases by genomic Big Data analysis with machine learning methods (MLDrugRD)”

Investigador principal: Joaquín Dopazo (Fundación Progreso y Salud)

Miembros del equipo: Javier Perez Florido (Fundación Progreso Salu); María Peña Chilet (CIBERER); Gema Roldan González (Fundación Progreso y Salud); Rosario Carmona Muñoz (Fundación Progreso y Salud); Carlos Loucera muñecas (Fundación Progreso y Salud); José Luis Fernández Rueda (Fundación Progreso y Salud); Kinza Rian (Fundación Progreso y Salud).

Importe de la ayuda: 94.300 euros

“Risk Analytics: turning extremes into core knowledge (RiskAnalytics)”

Investigador principal: Montserrat Guillen Estany (Universitat de Barcelona)

Miembros del equipo: Jorge Mario Uribe Gil (Universidad de Valle); Catalina Bolancé Losilla (Universitat de Barcelona); Ana María Pérez Marín (Universitat de Barcelona); Lluis Bermúdez Morata (Universitat de Barcelona).    

Importe de la ayuda: 100.000 euros

“Deep Learning and Smart data for Complex Problems (DeepSCOP)”

Investigador principal:  Francisco Herrera Triguero (Universidad de Granada)

Miembros del equipo: Julian Luengo Martín (Universidad de Granada); Siham Tabik (Universidad de Granada); Daniel Molina Cabrera (Universidad de Granada); María Victoria Luzón García (Universidad de Granada); Domingo Alcaraz Segura (Universidad de Granada); Rosana Montes Soldado (Universidad de Granada); Eugenio Martínez Cámara (Universidad de Granada); Anabel Gómez Ríos (Universidad de Granada); David Charte Luque (Universidad de Granada); Cristina Zuheros Montes (Universidad de Granada).

Importe de la ayuda:  100.000 euros

 

Comisión Evaluadora en Big Data

La comisión evaluadora ha estado presidida por Daniel Peña, del Institute UC3M-BS of Financial Big Data de la Universidad Carlos III de Madrid, y ha contado como vocales con: Enrique Castillo Ron, Académico de la Real Academia de Ingeniería; José Ramón Dorronsoro, catedrático de Ciencias de la Computación de la Universidad Autónoma de Madrid; José Antonio Gámez, catedrático de Sistemas Informáticos de la Universidad de Castilla-La Mancha; Ana Justel, profesora Titular de Estadística de la Universidad Autónoma de Madrid; Ana Ripoll, catedrática de Arquitectura y Tecnología de computadores de la Universitat Autònoma de Barcelona; Ignacio Rojas, director Centro de Investigación en Tecnologías de la Información y de las Comunicaciones de la Universidad de Granada; y Dolores Ugarte, catedrática de Estadística e Investigación Operativa de la Universidad Pública de Navarra.

Nota sobre conflicto de intereses

Se ha observado el protocolo previsto para los casos de “conflicto de intereses”, ausentándose de la sala de reuniones durante el análisis de los correspondientes proyectos y absteniéndose en las votaciones aquel/aquellos miembro(s) de las comisiones evaluadoras en los que se daba un conflicto de esa naturaleza.

OTRAS CONVOCATORIAS