TECNOLOGÍAS HABILITADORAS

INTELIGENCIA ARTIFICIAL Y COMPUTACIÓN

El campo de la Inteligencia Artificial ha experimentado un progreso significativo en los últimos años. Bajo esta categoría se encuadran aquellas tecnologías que habilitan a una máquina o dispositivo a adquirir y aplicar conocimiento y llevar a cabo comportamiento inteligente, permitiendo así construir sistemas inteligentes para diferentes áreas de aplicación. Para ello, estos sistemas inteligentes requieren combinar distintas tecnologías, abarcando desde la generación o captura de datos, el procesamiento de los datos con infraestructuras de computación adecuadas, la analítica de los datos, y el soporte al aprendizaje automatizado o la toma de decisiones.

DATA GENERATION AND HANDLING TECHNOLOGIES

Tecnologías para la captura o minería de datos de distintas fuentes, para la generación/simulación de datos a partir de modelos matemáticos o físicos, y para la gestión o manejo de los datos.

  • Data mining and automated clustering (5) (4). Incluye tecnologías para la minería automatizada de datos, la clasificación/agrupación automatizada, datos auto-organizados.
  • Unstructured and semi-structured data handling technologies (5). Tecnologías para la gestión de datos no estructurados o semi-estructurados. Incluye tecnologías de procesamiento del lenguaje natural para distintos lenguajes, así como algoritmos para la detección automática de estructuras normales y anormales en conjuntos de datos.
  • Modelling and simulation (23). Tecnologías para el modelado y simulación, mediante el empleo de modelos físicos o matemáticos de sistemas complejos y la simulación de su comportamiento ante distintos parámetros.
  • Digital Twins technologies (5). Tecnologías que combinan modelos con la operación en tiempo real de sistemas o productos complejos y que proyectan las inferencias obtenidas de fuentes masivas de datos en tiempo real en modelos y simulaciones, permitiendo reducir la diferencia temporal entre “cómo se diseñó” y “cómo se opera”.

EFFECTIVE DATA PROCESSING INFRASTRUCTURES AND PLATFORMS

Infraestructuras tecnológicas para el procesamiento y computación de datos masivos. Estas infraestructuras comparten objetivos comunes como son la gestión eficiente de recursos, el aprovisionamiento de servicios de computación de calidad, y la distribución automatizada de tareas sobre los recursos de computación disponibles.

  • Cloud Computing (23) (7). Infraestructuras de computación en la nube avanzadas para la gestión elástica (auto-gestionada) de servicios bajo demanda, o la federación de recursos Cloud
  • HPC (Grid & Supercomputing) (7) (23) (4). Nuevos procesadores multi-core y sistemas de modelado para supercomputadores. Nuevas arquitecturas distribuidas de computación grid que permitan aumentar el grado de flexibilidad.
  • Fog/Edge Computing (7). Tecnologías habilitadoras para distribuir procesos computacionales hacia sensores, actuadores, dispositivos electrónicos.
  • New data storage technologies (7). Nuevas tecnologías para el almacenamiento de datos, menor tamaño, mayor espacio, mayor eficiencia, mayor longevidad.

BIG DATA ANALYTICS TECHNOLOGIES

Tecnologías para el procesamiento y análisis de grandes volúmenes de datos para la toma de decisiones.

  • Interactive visual analytics of multiple-scale data (4) (23) (5). Tecnologías avanzadas para la visualización de datos y el análisis interactivo combinando distintos niveles de abstracción o granularidad.
  • Real-time analytics technologies (4) (23) (5). Comprende tecnologías capaces de analizar flujos de datos en tiempo real. Por ejemplo, tecnologías basadas en event processing o en stream processing.
  • Semantic and knowledge-based analysis (4) (23) (5). Tecnologías para el análisis y toma de decisiones basado en tecnologías semánticas y razonadores automatizados. Incluyen sistemas de soporte a la toma de decisiones basados en representación de conocimiento inteligente.
  • Advanced optimization technologies (5). Comprende distintos tipos de algoritmos para la resolución de problemas de optimización computacionalmente complejos: metaheuristics, simheuristics, mathematical programming and exact approaches, matheuristics.
  • Statistics/Predictive technologies (5). Tecnologías para el descubrimiento y análisis de patrones en conjuntos de datos cuyo comportamiento pasado pueda usarse para predecir el comportamiento futuro.
  • High Performance Data Analytics (7) (5). Infraestructuras o plataformas que combinan distintas tecnologías (HPC o Cloud, real-time analytics, predictive technologies) para abordar el análisis de grandes volúmenes de datos a una gran rapidez (mayor de un teraflop).

MACHINE LEARNING TECHNOLOGIES

Tecnologías basadas en aprendizaje automático para la toma de decisiones automatizada o semi-automatizada (human in the loop).

  • Predictive/prescriptive analytics technologies (23) (5).  Tecnologías basadas en sistemas de aprendizaje automático para la predicción del comportamiento futuro a partir de análisis de datos pasados o el empleo de simuladores basados en modelos.
  • Deep learning (4) (23) (5). Tecnologías cognitivas basadas en redes neuronales para la extracción de conocimiento a partir de datos y otras fuentes de información, combinando conocimiento nuevo y pasado en modelos de memoria que imitan el funcionamiento del cerebro humano.
  • Probabilistic computing (23).  Tecnologías para el procesamiento y análisis de información con incertidumbre, basadas en modelos probabilísticos generativos y aprendizaje. Incluye computación estocástica, lógica difusa y computación estadística, así como aprendizaje automático.
  • Clustering, Pattern mining and recognition technologies (4) (23) (5). Tecnologías para el reconocimiento de patrones y clasificación automática: visión artificial, reconocimiento del habla, reconocimiento de textos.
  • Digital Companions. Nueva generación de asistentes digitales con la habilidad de analizar el contexto en el que operan, para ajustarse continuamente y mejorar sus interacciones, integrar diferentes fuentes de información (sensores, lenguaje natural), evaluar y verificar información, pedir información adicional y elaborar conclusiones.