La Inteligencia Artificial al servicio del Negocio

 
Ante esta situación surge la necesidad de este proyecto, con el claro objetivo de proveer una solución global e integral, basada en servicios TIC, para una gestión más inteligente y eficiente de la creciente complejidad tecnológica de los avanzados sistemas actuales.

El proyecto pretende ahondar en las técnicas más innovadoras que actualmente se recogen en la denominada "inteligencia computacional", con el objetivo de servir de puente entre el mundo académico y de investigación y la empresa industrial y privada. Se pretende, además, aplicar los conocimientos y técnicas anteriores como valor añadido a las aplicaciones, ofertas y proyectos que actualmente aborda Ibermática, de forma que, a partir de este problema, los problemas ante situaciones hasta ahora no abordables sean tomados en consideración desde una perspectiva innovadora.

Estas técnicas son:

• Visión Artificial
• Reconocimiento de voz / Texto a voz
• Lenguaje Natural / Buscadores-Web Semántica
• Sistemas de aprendizaje no supervisado (Redes Neuronales, Support Vector Machine, Knn Cercanos, Árboles de Decisión…)
• Algoritmos Genéticos / Programación Genética
• Minería de Datos
• Lógica Difusa
• Sistemas Expertos

Las líneas de investigación del proyecto versan sobre:

• la posibilidad del descubrimiento y extracción de la información relevante en grandes volúmenes de datos, principalmente no estructurados, (TextMining), así como en entornos digitales de imágenes y vídeo (identificación de personas y objetos, interpretación de escáneres médicos);
• la interacción humano-máquina en base a lenguaje natural y motores de diálogo semánticos;
• la extracción de conocimiento, segmentación, predicción y detección de anomalías y relaciones de datos no relevantes como ayuda a las decisiones empresariales (Datamining). La capacidad de extracción y relación de dicha información está basada en algoritmos de búsqueda y optimización (algoritmos genéticos), así como en procesos de aprendizaje no supervisado (redes neuronales, SVM, …), que permiten, a partir de la extracción de las regiones de interés, su interpretación.

Todo este conglomerado de conocimiento, debe poder ser aplicado y estructurado en forma de "reglas" que permitan inferir nuevo conocimiento (ontologías), y explicar al usuario en su propio lenguaje el porqué de las conclusiones y acciones que los sistemas desencadenan (sistemas expertos), y, además, poder compartir dicho conocimiento con otros sistemas externos y motores de búsqueda generales (Web Semántica), que, de nuevo, realimenten el punto de entrada a un aprendizaje supervisado de la nueva  información adquirida.

Este proyecto cuenta con el apoyo del Gobierno Vasco por un período de 2 años.