Investigación

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Grupo de investigación de alto rendimiento en Ciencia de datos y procesamiento de señal y su aplicación a las redes y la sociedad URJC

Presentación
El grupo de investigación de alto rendimiento en Ciencia de datos y procesamiento de señal y su aplicación a las redes y la sociedad URJC está formado por investigadores nacionales e internacionales expertos en el análisis, tratamiento y extracción de conocimiento de datos. Los miembros incluyen expertos en análisis matemático y estadístico (optimización, procesamiento de señal, aprendizaje automático y redes neuronales, estimación bayesiana…), desarrolladores de algoritmos de ciencia de datos, programadores, así como expertos de dominio en áreas que incluyen las señales cardíacas, los datos clínicos, la información multimedia, los datos meteorológicos, las señales acústicas y las series financieras, por nombrar algunos ejemplos destacados.
Experiencia

Tenemos experiencia en decenas proyectos competitivos nacionales e internacionales, habiendo colaborado con de más de 10 grupos de investigación extranjeros de referencia (EE.UU., Reino Unido, Holanda, Suecia…). Contamos, también, numerosas colaboraciones con empresas a través de contratos artículos 83. Somos, en definitiva, un grupo multidisciplinar con investigadores de referencia y expertos tecnológicos, que incluye tanto personal universitario como profesionales del sector público y privado.

Más información
Vivimos en un mundo interconectado donde cada día millones de dispositivos generan y almacenan cantidades de información que no tienen precedente. Procesar adecuadamente esos datos, extraer conocimiento y aprender de los mismos es vital no solo para arrojar luz sobre los problemas a los que nuestras organizaciones se enfrentan, sino también para la toma óptima de decisiones en entornos profesionales, institucionales y científicos. Los datos contemporáneos son de naturaleza muy diversa, contienen imperfecciones y, a menudo, se observan de forma incompleta. Igualmente importante, la relación entre las distintas variables que forman los datos no es siempre conocida, lo que complica sustancialmente su análisis y tratamiento. Esto hace que sea necesario llevar a cabo un enfoque integral que utilice técnicas de optimización, procesamiento de señal, aprendizaje automático e inteligencia artificial para procesar, visualizar y aprender de dichos datos. Este enfoque no puede ser independientemente del tipo de datos a analizar, sino que debe ajustarse a las características y particularidades de las bases de datos de trabajo, que tendrán un impacto en todas las fases del ciclo de vida del proyecto.

Últimos Proyectos de investigación

Métodos de aprendizaje automático y visualización de datos clínicos

Métodos de aprendizaje automático y visualización de datos clínicos para predecir la multirresistencia antimicrobiana en la unidad de cuidados intensivos

Fecha inicio: 01/01/20
Fecha fin: 31/12/21
Entidad financiadora: COMUNIDAD DE MADRID

Optimización y monitorización robusta en redes de comunicaciones inteligentes

Extracción de Conocimiento para Predicción de la Evolución Clínica usando Análisis de Datos (KLINILYCS)

Fecha inicio: 30/12/16
Fecha fin: 29/12/20
Entidad financiadora: MINISTERIO DE ECONOMIA INDUSTRIA Y COMPETITIVIDAD
Referencia externa: TEC2016-75361-R

Optimización energética

Laboratorio_Medidas de calidad y no intrusivas para la evaluación y optimización energñetica de edificios con elementos constructivos avanzados

Fecha inicio: 01/10/14
Fecha fin: 31/12/18
Entidad financiadora: COMUNIDAD DE MADRID
Referencia externa: S2013/MAE-2835