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Hoy en día hay una gran cantidad de formas de interactuar con los ordenadores. Los computadores son ahora portátiles, inmersivos, ubicuos y móviles. En esta charla, se establecerán paralelismos interesantes entre tipos de sistemas muy diferentes para destacar cómo nuestros sistemas informáticos modelan ahora el espacio físico y permiten la interacción en cualquier lugar del espacio físico y virtual. Esto plantea algunos retos interesantes en cuanto a la forma de razonar sobre la construcción de interfaces de usuario: desde cómo describir los espacios físicos, hasta cómo crear sistemas, pasando por cómo representar a los usuarios. Se repasarán ejemplos de ámbitos contrastados, como los servicios basados en la localización, la conciencia ambiental, la realidad virtual y la realidad aumentada.
Las charlas Professional se engloban dentro del programa Girls4STEM y esta sesión especial #11Febrero está dirigida a alumnado de centros educativos de toda España.
Cada charla está dedicada a una de las madrinas del proyecto. En este caso a Diana Morant, ingeniera valenciana y actual Ministra de Ciencia e Innovación.
Estás charlas tienen como finalidad visibilizar a mujeres profesionales de las ramas STEM y su trabajo utilizando un formato ligero y distendido.
¿Puede la tecnología ayudarnos en la creatividad? En este webinar resolvemos tus dudas sobre el Big Data aplicado al diseño y planificación de campañas.
El Proyecto “DIGITAL BIO” divulgará los nuevos avances y tendencias en la Digitalización y sus aplicaciones en las empresas del sector BIO de la Comunitat Valenciana.
La dependencia cada vez mayor de Internet por parte de toda la sociedad, se traduce también en un aumento sustancial de los ciberataques. La moneda de cambio en ciberataques es siempre la misma: los datos.
En este contexto, ITI centro tecnológico especializado en TIC, trabaja en el proyecto OPOSSUM, con el objetivo de desarrollar herramientas software que aumenten los estándares de seguridad de las aplicaciones, utilizando para ello técnicas basadas en Big Data e Inteligencia Artificial.
Blockchain nació en el sector económico para realizar transacciones financieras de forma segura y confiable, sus bondades hacen que su implementación en las empresas se esté acelerando. No obstante, para que el uso de estas tecnologías de registro distribuido, denominadas tecnologías DLT (del inglés, “Distributed Ledger Technologies”) tengan una mayor acogida en la industria tradicional y en el tejido productivo, antes deben resolverse una serie de retos.
El proyecto DELTA está orientado a acercar a las empresas al uso de las diferentes tecnologías disruptivas de Sistemas Distribuidos. Para conseguirlo, los expertos de ITI están desarrollando dos herramientas necesarias para facilitar su adopción por parte de las empresas, que, además, podrán combinarse entre sí.
El proyecto BIGSALUD, en el que ITI lleva trabajando desde 2019, está orientado a desarrollar técnicas de Big Data e Inteligencia Artificial en el sector sanitario con un objetivo claro: Mejorar la prevención, el diagnóstico y el tratamiento de las enfermedades crónicas.
Los trabajos desarrollados en el marco del proyecto ayudarán al personal sanitario a tomar las decisiones adecuadas en el momento de iniciar los diferentes tratamientos disponibles, al tiempo que posibilitarán la optimización de procesos para reducir tiempos y costes asistenciales contribuyendo así a la sostenibilidad de los sistemas sanitarios.
En una cultura data-driven el punto de partida es el análisis de los datos. Pero para poder explotar el valor de los datos, lo primero que deben tener las compañías son grandes volúmenes de información.
Aquí empiezan los retos de un científico de datos a la hora de abordar el ciclo de vida completo de un proyecto de aprendizaje automático: captura, almacenamiento, limpieza, homogeneización, integración de los datos, entrenamiento, evaluación y puesta en producción. De esta forma el científico de datos crea una base sólida en la toma de decisiones y despliegue.
El proyecto AITANA, que tiene como objetivo la definición e implementación de un entorno metodológico soportado por un conjunto de herramientas, para un desarrollo correcto, eficiente y adecuado de modelos predictivos de Inteligencia Artificial (IA) y Aprendizaje Automático (Machine Learning (ML), en inglés).
Los sistemas críticos se definen como sistemas técnicos de los cuales dependen personas o negocios. Si estos sistemas no ofrecen sus servicios de la forma esperada, pueden provocar graves problemas y pérdidas importantes. Un sistema de cuentas bancarias, el sistema de control para una planta de fabricación de industria química, o el sistema ABS de un coche, son sólo algunos ejemplos. Entornos como el industrial, el del transporte, el financiero o el aeroespacial están formados por un gran número de componentes críticos y que además requieren de interacción con el mundo físico, lo que se conoce como Sistemas Ciberfísicos.
Esta conectividad añade más complejidad a su desarrollo. Los componentes del sistema no sólo deben ser correctos desde el punto de vista funcional y de seguridad, sino también desde el punto de vista de su comportamiento temporal y de la integridad de los datos.