¿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).

Uno de los grandes retos a los que se enfrenta la Industria 4.0 se centra en la captación y uso adecuado de datos. Los datos construyen la información que necesitamos para la toma de decisiones. Esto, trasladado a un entorno de fabricación, es clave: las paradas, las mermas, las averías, los cuellos de botella o el stock de materias primas en un entorno industrial, están directamente relacionadas con los resultados económicos de la compañía y su competitividad.

En esta línea, Hyperfactory, está orientado al desarrollo de una arquitectura orientada al dato, a adquisición y explotación, en un entorno industrial. Las soluciones aportadas en el marco del proyecto facilitarán la agregación y uso de información no sólo a nivel de factoría, sino también a nivel compañía, potenciando los flujos de información entre distintas sedes.contribuyendo así a la sostenibilidad de los sistemas sanitarios.

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.

Optimizar los procesos de toma decisiones en empresas de forma automática a través de las TIC requiere de la resolución de problemas complejos con varios niveles de decisión. Por ejemplo, en la cerámica, al existir varias máquinas que son capaces de realizar los mismos procesos, como pueden ser las líneas de prensado y esmaltado o los hornos, se debe decidir en qué orden y en que máquina se realizará cada operación de cada lote para maximizar la eficiencia en el uso de recursos.

En este punto ITI ha desarrollado una solución que permite implantar de forma rápida, sencilla y a bajo coste, tecnologías que ayuden a optimizar todos estos procesos y servicios. ORP se basa en la descomposición de un problema en partes. De esta forma, cada problema de optimización se descompone en partes identificables: un algoritmo que represente el problema, la solución a ese problema y una forma para medir el valor de la solución