El grupo de investigación 'Data Science & Big Data Lab (TIC-254)' es un grupo mixto formado por investigadores/as del área de Lenguajes y Sistemas Informáticos tanto de la Universidad Pablo de Olavide como de la Universidad de Sevilla, y su investigación se centra principalmente en las áreas de Inteligencia Artificial, Ciencia de Datos y Big Data. Dentro de la Inteligencia Artificial, nuestro grupo está especializado en modelos predictivos usando técnicas y modelos de Deep Learning y Machine Learning, los cuales se han aplicado con éxito en numerosas aplicaciones reales como vehículo autónomo, energías renovables, salud, agricultura o Smart Cities, entre otras. Participamos en un gran número de proyectos de investigación multidisciplinares, y colaboramos estrechamente tanto con empresas privadas como con grupos internacionales de otras universidades.

El grupo de investigación TIC-254 tiene una amplia experiencia en la transferencia de sus resultados a las empresas y a la industria, habiendo participado en numerosos proyectos de transferencia con empresas tales como Isotrol, REE, ec2ce, Ferrovial, Lantia IoT, Detea, Geographica, Soologic o Futbol Club de Sevilla. En los últimos años, la financiación conseguida a través de los contratos y proyectos con empresas en los que hemos participado suman un importe total de más de un millón de euros. Entre estos proyectos se encuentran Interconecta, Retos-Colaboración, Interreg, y contratos directos con las empresas (conocidos como contratos 83-LOU). La mayoría de esa financiación se ha invertido en la contratación de personas recién tituladas formándolas en tecnologías de Inteligencia Artificial y Big Data que tienen una gran demanda en el mercado laboral. Las personas que se han formado en nuestro laboratorio y que han trabajado con nosotros en los últimos años están bien situados en empresas desempeñando puestos relacionados con la ciencia de datos y la ingeniería de datos. Las empresas con las que colaboramos están satisfechas con nuestra capacidad de innovación y se interesan por los resultados de nuestros proyectos. El grupo trabaja de forma asidua con entidades públicas y privadas para la transferencia y explotación de los resultados como son la Corporación Tecnológica de Andalucía (CTA) y el Centro para el Desarrollo Tecnológico Industrial (CDTI).

Las líneas de investigación del grupo se basan en la Inteligencia Artificial, la Ciencia de Datos y Big Data, tanto en el diseño y desarrollo de modelos y técnicas como en sus posibles aplicaciones reales a las que se enfrentan las empresas. Nuestras líneas de investigación se pueden resumir en:

- Big Data: Modelos de machine learning para big data.

- Machine learning: Modelos predictivos en tiempo real para series temporales de alta frecuencia y para flujos de datos continuos (data streams).

- Deep Learning: Fusión de modelos para datos temporales, explicabilidad e interpretabilidad de modelos,  mejora de la eficiencia de modelos deep learning.

- Transfer learning para métodos de machine learning.

- Ciencia de Datos: Todas las etapas de la analítica inteligente de datos: limpieza y preprocesado de datos, selección de atributos relevantes, modelos de machine learning y evaluación de modelos.

- Aplicaciones reales en los ámbitos de la industria 4.0, agricultura, energía, desastres naturales, recursos hídricos, bioinformática o salud, entre otras.

• Big Data: Limpieza de datos, selección de variables de interés, gestión óptima de datos, desarrollo de modelos de machine learning, evaluación de modelos, interpretabilidad y visualización.
• Deep learning: Explicabilidad de modelos deep learning, detección de patrones a partir de imágenes, modelos predictivos para series temporales, modelos eficientes de deep learning a través de transfer learning.
• Industria 4.0 (IoT): Protocolos de comunicación, análisis de datos en tiempo real, modelos predictivos de datos masivos en tiempo real
• Agricultura de precisión: Detección de plagas en cultivos, mejora de la producción basada en el descubrimiento de patrones a partir de imágenes satélites de cultivos
• Energía: Eficiencia energética de edificios, predicción de energías renovables, optimización de ofertas de compra y venta de energía en mercados eléctricos, mantenimiento predictivo de paneles fotovoltaicos o aerogeneradores, detección de fraude
• Sistemas de alerta temprana: Detección de anomalías en tiempo real a través de modelos predictivos en tiempo real
• Mantenimiento predictivo: Predecir cuándo va a ocurrir un mal funcionamiento de algún componente mediante el análisis de las señales monitorizadas por el sistema.
• Desastres naturales: Predicción de desastres naturales como terremotos, monzones, inundaciones, etc.

• iPresCons- Gestión inteligente de proyectos de construcción de bienes inmuebles
• Programa de ordenador "RCDWeb-Remote Cluster Deployer"
• PredictorRT- Modelo predictivo para el mercado de energía eléctrica energía eléctrica de regulación terciaria

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