Aplicación de técnicas de aprendizaje automático para problemas de predicción, clasificación y reconocimiento de patrones o tendencias.
A la experiencia adquirida durante años por los miembros del grupo en distintos ámbitos de la simulación, principalmente en bioingeniería e ingeniería mecánica, se suman los recientes avances en aprendizaje automático que el grupo ha asimilado como una vía más de explotar el resultado de sus simulaciones. El grupo ha aplicado estas técnicas para el desarrollo de modelos de peatones aplicados a la simulación de multitudes. También permite dar un paso más a la hora de transferir los resultados de las simulaciones a nuevos sectores médicos e industriales (ej. predictores de focos ectópicos, aneurismas, detectores de arritmias, etc).
Desarrollo de técnicas de aprendizaje estadístico: redes neuronales, modelos gráficos, máquinas kernel, técnicas de clasificación, regresión, agrupamiento y visualización (manifold learning), aprendizaje activo, semisupervisado, relacional, Bayesiano, estructurado, y causal.
Análisis de grandes bases de datos en las que se tienen tres características que las hacen especiales: velocidad de crecimiento, variedad en las clases de datos y volumen.
Desarrollo de algoritmos de control automático de sistemas robotizados y de conducción autónoma de vehículos en entornos no estructurados, utilizando técnicas de inteligencia artificial.
Modelamos los procesos dinámicos mediante procesos puntuales espaciales y conjuntos cerrados aleatorios. Se proponen descriptores para procesos univariantes y bivariantes con un análisis estadístico explícito del tiempo y tests para la comprobación de hipótesis. Se desarrolla un software para la simulación y el análisis. Más información y aplicaciones a la biología celular en https://www.uv.es/tracs.
Desarrollo de modelos de aprendizaje reforzado y programación dinámica para la reducción de costes, mejora de parámetros importantes y aumento de la eficiencia.
Extracción de información estructurada y conocimiento a partir del análisis de texto libre con información a priori desestructurada.
Técnicas de reconocimiento y aprendizaje automático aplicadas a modelos lineales y no lineales. Aprendizaje continuo de distancias. Minería de datos heterogéneos y de alta dimensionalidad, con especial énfasis en el análisis y recuperación de imágenes y el procesamiento de señales de audio y video.
El objetivo de un sistema de recuperación de imágenes basado en el contenido es recuperar todas las imágenes relevantes para una consulta del usuario. Nuestros principales objetivos son el estudio de nuevos descriptores de bajo nivel y de procedimientos de retroalimentación pertinentes que sean capaces de abordar la brecha semántica, utilizando actualmente también la fusión con información textual.
En la práctica clínica se utilizan habitualmente múltiples fuentes de imágenes médicas (MRI, TAC, PET, ECO...) Se necesitan métodos para aislar los órganos, analizar su desviación de la normalidad y cotejarlos con otros casos o con exploraciones del mismo paciente para ayudar a los médicos en el diagnóstico de enfermedades.
Modelos de simulación para animación de comportamientos complejos en aplicaciones gráficas interactivas, incluyendo comportamientos físicos (fluidos,sistemas granulares, etc.) y comportamientos basados en inteligencia artificial (aprendizaje por refuerzo, etc.).
Actualmente, trabajamos en formas de representación del conocimiento que permitan supervisar la resolución de tareas por el estudiante y en incorporar soporte afectivo, a través de la detección de emociones mediante técnicas propias del campo de la Visión por Computador.
Sistemas de cobro electrónico de peajes y vehículos móviles. Sistemas de localización mediante satélite y telefonía. Aplicaciones GPS y GSM. Sistemas de comunicación V2V, V2I e I2V. Sistemas de detección Bluetooth, RFID y WIFI. Sistemas cooperativos. Navegación dinámica.
Monitorización de tráfico, Sistemas de identificación de huella magnética de vehículos, sistemas DAI, aplicaciones para la optimización de rutas y/o tiempos, tiempos de viaje, matrices O/D, aplicaciones GIS, representación geográfica de datos y simulación virtual. Planes de gestión de emergencias.
Desarrollo de recomendadores de productos a partir de las características del cliente y gestión de promociones personalizadas.
Desarrollo de sistemas de simulación multiagente aplicados a sistemas sociosanitarios, de forma que puedan simular no sólo el comportamiento individual de cada agente, sino también el comportamiento global del sistema como agregación del comportamiento individual.
Aplicaciones en tratamiento de señales e imágenes de teledetección: estimación de parámetros biofísicos y variables de flujos, inversión de modelos, segmentación de imágenes, detección de cambios y anomalías, fusión de imágenes y multiresolución, restauración, causalidad y atribución, ranking.
