BIGCIDIA: Big data y ciencia de datos: retos en la aplicacion de la inteligencia artificial en el análisis de datos

Recientemente somos testigos de un crecimiento masivo en la cantidad de información que los sistemas informáticos son capaces de capturar y almacenar. Al mismo tiempo, se han desarrollado nuevas tecnologías de computación para gestionar con éxito tan vastas fuentes de datos. La sinergia entre ambos ha permitido el establecimiento del Big Data, que está asociado al análisis y la interpretación de grandes volúmenes de datos para la extracción de conocimiento útil y valioso.

Por ello, campos como la Inteligencia Artificial en general, y el Aprendizaje Automático en particular, han evolucionado significativamente. Big Data implica el diseño y desarrollo de nuevas herramientas y algoritmos escalables para resolver las tareas de gestionar, analizar, sintetizar, visualizar y sobre todo descubrir el conocimiento subyacente en datos masivos. Ejemplos son las nuevas herramientas basadas en Spark, o el uso de técnicas de Deep Learning.

Objetivos

La finalidad de esta Red se articula en torno a varios ejes de estudio y debate, para potenciar y fortalecer la investigación de los grupos participantes:

  • Obtención de datos de calidad en entornos Big Data y Ciencia de datos.
  • Desarrollo de modelos de Big Data, Deep Learning y Ciencia de Datos de acuerdo al ámbito real de aplicación.
  • Obtención de modelos interpretables en Big Data y Deep Learning.
  • Equidad de los datos, tratado de forma transversal en los diferentes ejes.
  • Aplicación de las tecnologías de Big Data en nuestro entorno socioeconómico y en los retos de Naciones Unidas (17 objetivos para el desarrollo sostenible).