‘Aprendizaje iterativo convexo: teoría y aplicaciones’

Álvaro Jiménez Barbero, Julia Díaz García, David Díaz Vico, Jorge López Lázaro, Instituto de Ingeniería del Conocimiento; y Ana González Marcos y Alberto Torres Barrán, Universidad Autónoma de Madrid.

El proyecto tiene como objetivo inicial llevar a cabo la investigación básica sobre la optimización convexa, buscando contribuir al estado de la técnica en el ámbito de los métodos de aceleración para mejorar la convergencia de descenso de gradiente en problemas convexos, con máquinas de vectores soporte ( SVM) y modelos dispersos (Lasso o variación total).

El paso siguiente será aplicar estos avances, así como otros enfoques complementarios de aprendizaje automático, para lograr una mejor predicción de energía eólica y solar.

A través de la colaboración con el Instituto de Ingeniería del Conocimiento (IIC), los investigadores podrán disponer de los cerca de 100 parques eólicos individuales en España con los que trabaja el instituto para implementar pruebas de campo de los posibles avances algorítmicos y, en su caso, explotar los más exitosos para mejorar las actuales predicciones de energía solar y eólica.