Desarrollo de algoritmos de inteligencia artificial para el aprendizaje de datos dinámicos complejos

Breve descripción (¿qué necesidad se resolvió?)

Abordar los problemas de predicción de los valores futuros de un grupo de variables de interés, para las que no se conoce ninguna relación explícita, así como detectar comportamientos anómalos en un conjunto relativamente amplio de valores históricos y en entornos dinámicos, es un problema clásico y recurrente en los campos de matemática aplicadas y ciencias de la computación. Para la industria, este tipo de problemas es de especial interés, ya que permite obtener predicciones, identificar patrones de comportamiento y detectar eventos críticos. En este caso concreto, es un factor común en todos sus negocios, asociado a problemas relacionados con sus activos productivos.

¿Qué servicio(s) se proporciona(n)?

Hoy en día, dentro del área de la inteligencia artificial (aprendizaje automático e inteligencia computacional) y particularmente en el área del aprendizaje profundo (Deep learning), se comienzan a desarrollar alternativas para resolver el problema de la predicción, la previsión y la toma de decisiones en presencia de datos complejos y/o de gran volumen, cuya aplicación industrial es prometedora. Estas técnicas están a la vanguardia en el campo académico especializado.
Pretendemos integrar mejoras en los procesos de predicción de sus sistemas industriales para la toma de decisiones: sistemas muy complejos en un entorno de incertidumbre, que implican la gestión de grandes volúmenes de información procedente de fuentes heterogéneas y que a menudo requieren la toma de decisiones en tiempo real.
Se establecen tres líneas de trabajo:
– Revisión del estado del arte de las metodologías necesarias para abordar la solución de los problemas planteados, con especial atención al aprendizaje profundo.
– Evaluación de diferentes alternativas sobre software libre e implementación de las más prometedoras.
– Integración de los resultados obtenidos en los procesos industriales específicos.

Relación con la digitalización

El manejo de grandes volúmenes de información, la inclusión de nuevas metodologías de Aprendizaje Profundo e Inteligencia Artificial requieren actividades de I+D y en general el uso de recursos computacionales que pueden considerarse no convencionales.

Cliente, detalles

REPSOL

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