Big Data, Inteligencia artificial

El proyecto AITANA MoMo pretende perfeccionar la capacidad predictiva de modelos para facilitar la toma de decisiones estratégicas en la empresa

Vicent Ortiz
 | Investigador ITI en Inteligencia Artificial

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Big Data, Inteligencia artificial, Internet of Things

El proyecto OpRa ofrece nuevas medidas de seguridad para los datos basadas en tecnologías de Inteligencia Artificial, potenciando proyectos de Big Data Analytics como RADIATUS.

Ferran Bou Genovés
 | Investigador I+D+I experto-ITI

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Big Data

Piensa en un puzle. Si tienes niñas pequeñas, como yo, tienes 100 piezas de Elsa y Anna frente a ti, pero esa no es la cuestión ahora. Cada una de esas 100 piezas es un fragmento de datos. Por sí mismos, probablemente no significan nada o no tienen un propósito definido. Sin embargo, cuando juntamos esas piezas somos capaces de crear una imagen, algo valioso. Hacer el puzle suele ser sencillo, puede tomar más tiempo o no, pero tienes un grupo perfecto de piezas, que combinan y se complementan entre sí y permiten extraer un valor agregado, conclusión… o una imagen de Frozen.

Jordi Arjona - ITI
Jordi Arjona
 | Coordinador del grupo de Sistemas Distribuidos (SiDi) de ITI

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Big Data

El dato se ha convertido en uno de los activos más importantes de las empresas durante los últimos tiempos. Al menos sobre el papel, dado que la correcta explotación y monetización de los datos sigue siendo una de las grandes asignaturas pendientes del sector productivo. Esta explotación o monetización puede venir, en general, por dos vías. La vía interna, donde la correcta explotación de los datos conlleva una mejora en los procesos de la empresa, en la toma de decisiones o en las relaciones con clientes, por ejemplo; y la externa, donde la monetización puede venir a través de la venta directa de los datos a terceros o a través de la compartición de los mismos, buscando generación de sinergias y colaboraciones con otros actores que supongan un beneficio mutuo. 

Jordi Arjona - ITI
Jordi Arjona
 | Coordinador del grupo de Sistemas Distribuidos (SiDi) de ITI

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Big Data, Internet of Things

Los entornos de dispositivos IoT producen grandes cantidades de datos, que requieren entornos adecuados para su recepción y manipulación. Se necesitan arquitecturas potentes y flexibles, que puedan responder a las necesidades variables del ecosistema de dispositivos IoT productores de datos. Esto incluye unas infraestructuras hardware capaces de atender la demanda (conexiones de red, unidades de cómputo, volumen de memoria principal y unidades de almacenamiento persistente). Se puede recurrir a una solución cloud que delegue en terceras partes la gestión y provisión de los recursos necesarios.

Emili Miedes de Elias
 | Senior Researcher en ITI

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Big Data, Inteligencia artificial

Este proyecto pretende abordar la ciberdelincuencia desarrollando estrategias y herramientas preventivas con tecnologías Big Data, agilizando la identificación de ciberdelitos, con el fin de preparar y desplegar las contramedidas adecuadas contra los autores, basándose en los indicadores y las tendencias de delincuencia, aprovechando los servicios automatizados 24x7 y las aplicaciones novedosas basadas en el uso de modelos estadísticos multidimensionales junto a modelos basados en Deep Learning.

En el contexto de AIDA, ITI ha estado trabajando en varias herramientas analíticas que permiten observar cambios en los datos online. En estas herramientas se estudian y analizan anomalías en series temporales, se buscan patrones geográficos y se estudian tendencias en diferentes ámbitos de la delincuencia. Estas herramientas están pensadas para que las empresas sean capaces de ofrecer una rápida respuesta, gestionar de manera más eficiente los recursos e incluso puedan prever el comportamiento delictivo mediante la observación de patrones.

Armando Gomis
 | Data Scientist en ITI (ASTID)

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Big Data

Cuando una empresa decide desplegar servicios Big Data Analytics on-premise sobre sus propios recursos computacionales surgen ciertas complejidades. Por un lado, la complejidad de instalación, configuración, mantenimiento y actualización de cada una de las tecnologías que componen cada servicio, y, por otro lado, el cómo sacar el máximo partido a recursos computacionales que estén divididos en diferentes clusteres con diferentes redes de comunicación.
El proyecto Radiatus surgió como respuesta a todos estos problemas. Radiatus es una plataforma Big Data Analytics como servicio que permite el despliegue de tecnologías para el análisis de datos de una manera muy fácil e intuitiva.

Enrique Gil- ITI
Enrique Gil Arcas

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Big Data, Cloud Computing

La industria 4.0 es una de esas carreras de las que todos llevamos oyendo hablar unos años ya. Esta revolución tiene alguno de sus pilares en el Internet-of-Things, BigData, Cloud Computing y, básicamente, cualquier cosa que nos ayude a realizar tareas de modelado, inteligencia artificial y a automatizar los procesos en una fábrica. Es más, el mundo rueda tan rápido que en algunos foros ya se está hablando de la siguiente gran vuelta, de tuerca, la industria 5.0. Este paradigma iría encaminado hacia los espacios cognitivos y en buscar un equilibrio en la interacción entre el ser humano y la máquina.

Jordi Arjona - ITI
Jordi Arjona
 | Coordinador del grupo de Sistemas Distribuidos (SiDi) de ITI

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Big Data, SOIS

Actualmente, las empresas del sector logístico viven un auge gracias a las compras por internet. Como compradores del e-commerce queremos recibir nuestra compra con la mayor brevedad posible y en un horario que cumpla nuestros requisitos. Todos estos factores provocan que las empresas logísticas estén en continua evolución.

María López Barrio - ITI
María López
 | Consultora - Implantadora

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Big Data, Inteligencia artificial

Las tecnologías de la información y comunicaciones (TIC), especialmente el Internet de las cosas (IoT), la computación en la nube y análisis masivo de datos (Big Data Analytics) han revolucionado el mundo de la industria, pero se hace necesaria la aplicabilidad de estas técnicas sobre plataformas escalables y elásticas que permitan un uso eficiente de recursos computacionales.

Enrique Gil- ITI
Enrique Gil Arcas

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