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‘Agrupamiento desde múltiples perspectivas y redes bayesianas’

Ayuda a equipos de investigación científica

Big Data

2016

El objetivo principal del proyecto es desarrollar la técnica conocida como ‘multi-view clustering’ basándose en las redes Bayesianas, un paradigma referente en aplicaciones reales exitosas de la Inteligencia Artificial capaz de modelar situaciones con incertidumbre inherente. El interés práctico se centra en sus aplicaciones a la neurociencia y a la denominada Industry 4.0, o industria conectada.

 

INVESTIGADOR PRINCIPAL

Pedro Larrañaga Múgica, profesor de Inteligencia Artificial en la Universidad Politécnica de Madrid (UPM)

 

EQUIPO DE INVESTIGACIÓN

Concha Bielza Lozoya, Juan Antonio Fernández del Pozo de Salamanca, Gherardo Varando, Sergio Luengo Sánchez, Luis Rodríguez Luján, Marco Benjumeda Barquita e Irene Córdoba Sánchez, Universidad Politécnica de Madrid; José Manuel Peña Paloma, Universidad de Linköping; Joao Manuel Portadela da Gama, Universidad de Oporto.

 

ENTIDAD ASOCIADA

Universidad Politécnica de Madrid

 

DESCRIPCIÓN

El objetivo principal del proyecto es desarrollar la técnica conocida como ‘clustering multi-view’, es decir, nuevos métodos que permitan agrupar objetos en grupos similares con respecto a diferentes puntos de vista, de manera que la variabilidad de los objetos que están en un mismo grupo sea pequeña, mientras que la variabilidad entre los distintos grupos sea muy alta.

La metodología a desarrollar se fundamenta en las redes Bayesianas, un paradigma referente en aplicaciones reales exitosas de la Inteligencia Artificial capaz de modelar situaciones con incertidumbre inherente.

El interés práctico de los investigadores se centra fundamentalmente en sus aplicaciones a la neurociencia y a la denominada Industry 4.0, o industria conectada. La utilización de estos nuevos métodos permitiría, por ejemplo, agrupar enfermos de Parkinson en base a sus síntomas motores, pero también, al mismo tiempo, efectuar un agrupamiento en base a sus síntomas no motores.