OTRI UPO. Catálogo de servicios tecnológicos. Telecomunicaciones, electrónica e informática

Plataforma inteligente optimizada para el aprendizaje

Manuel Chaves Maza

Investigadores del Departamento de Economía, Métodos Cuantitativos e Historia Económica de la Universidad Pablo de Olavide han desarrollado un modelo predictivo para optimizar el aprendizaje de los y las estudiantes, gracias al entrenamiento de dos redes neuronales conectadas para definir el camino óptimo, metodología, recursos y evaluación en función de cada usuario/a. Se parte de una base de datos de la que toma las variables de entrada de los y las estudiantes antes de comenzar y registra las variables de salida de cada resultado de evaluación intermedia, sobre la que se construyen dos redes neuronales supervisadas: la primera se utiliza para definir los perfiles de los y las estudiantes, herramientas y recursos docentes vinculados a los resultados de la evaluación y la segunda define los obstáculos del aprendizaje en función del perfil y la modificación de la estrategia didáctica. Una vez entrenadas estas dos redes es cuando se aplica e integra el aprendizaje profundo, requiriendo de un gran volumen de información generado por los diferentes usuarios/as en un escenario virtual, donde también se pueden obtener variables de interacción de cada alumno/a con el entorno.

Sistema de Inteligencia artificial para la mejora en el asesoramiento y apoyo al emprendimiento

Manuel Chaves Maza

Investigadores del Departamento de Economía, Métodos Cuantitativos e Historia Económica de la Universidad Pablo de Olavid proponen un sistema basado en inteligencia artificial y aplicar un modelo de asesoramiento a emprendedores, ofreciendo servicios de apoyo para mejorar la viabilidad económica de sus proyectos. Entre las principales aplicaciones y servicios que se pretenden ofrecer a los miembros del proyecto y futuros emprendedores europeos se encuentran:

Generación de apoyo a ideas y proyectos innovadores considerando sinergias entre territorios.
Potenciación de las habilidades emprendedoras a través de un modelo de intención y autoeficacia basado en IA.
Predicción de la probabilidad de éxito o fracaso del proyecto y los cambios a realizar para mejorarlo.
Estimación de la trayectoria óptima para el emprendedor y el desempleo y seguimiento de los indicadores clave de rendimiento necesarios para la sostenibilidad a corto y largo plazo.
Proporcionar recursos, herramientas, ideas y pilares para desarrollar y consolidar proyectos innovadores a través de un ecosistema interactivo basado en inteligencia artificial.
Modelo de estimación de los impactos de las políticas derivadas del programa basado en un histórico de políticas activas de empleo y orientado al empleo de larga duración.

Centro de Cálculo Científico de la UPO (C3UPO)

C3UPO, Clúster de supercomputación

El C3UPO dispone de un cluster de supercomputación, que ofrece servicios a diferentes grupos de investigación para facilitar cálculos científicos. El clúster ofrece herramientas específicas a los grupos de investigación. De esta forma se facilita el trabajo al investigador, ya que puede trabajar en un solo entorno, sin la necesidad de migrar datos de un lugar a otro disponiendo de gran capacidad y rendimiento para trabajo en remoto.

http://www.bioinfocabd.upo.es/

Sistema de información territorial de las áreas metropolitanas

Sistema de Información Territorial de las Áreas Metropolitanas

Investigadores de la Universidad Pablo de Olavide han desarrollado una aplicación web que pone accesible a los usuarios información sobre la realidad territorial metropolitana y así, servir de ayuda en su ordenación y gestión. Se trata de un software que integra información sobre dinámicas y procesos metropolitanos, estructura urbana, habitabilidad, movilidad y transporte.

Programa de ordenador "RCDWeb-Remote Cluster Deployer"

Despliegue de un cluster

Investigadores del Área de Lenguajes y Sistemas Informáticos de la Universidad Pablo de Olavide han creado un software que desarrolla un sistema de información que, usando una interfaz amigable, permite desplegar y gestionar de forma personalizada, varios clusters bajo el fragmento Spark.

Además, RCDWeb permite el despliegue a su vez del sistema de archivos distribuidos HDFS (Hadoop Distributed File System) para el almacenamiento distribuido de datos así como lanzar algoritmos de un repositorio centralizado y propio desde un proyecto empaquetado (diseñados en lenguaje Java, Python, R o Scala). Estas ejecuciones son almacenadas en un historial de ejecuciones de forma remota y transparente al usuario.

iPresCons- Gestión inteligente de proyectos de construcción de bienes inmuebles

iPresCons

Investigadores del Data Science & Big Data Lab de la Universidad Pablo de Olavide han desarrollado una aplicación de Inteligencia Artificial que permite predecir un intervalo de precios para un determinado bien inmueble, basándose en técnicas de Machine Learning y Big Data. Para ello, los expertos han desarrollado un software junto a una aplicación web integral, que automatiza el proceso y constituye el punto de interacción entre el usuario y la base de datos. La información introducida y los presupuestos generados se van almacenando en un histórico sobre el que se aplican técnicas de Machine Learning.

ArtEmpire: modelo de datos de información histórica, arqueológica y genética

Logo ArtEmpire

Personal docente e investigador adscrito a las Áreas de Historia Moderna y de Lenguajes y Sistemas informáticos de la Universidad Pablo de Olavide, conjuntamente con las personas integrantes del proyecto “ArtEmpire” en la Universidad del Norte en Barranquilla, Colombia, la Universidad de Pavia, y el Centro Curt-Engelhorn de arqueometría en Mannheim, Alemania, han desarrollado una base de datos para almacenar, consultar, gestionar, extraer, ordenar y relacionar información histórica, arqueológica, genética, y de isotopía, información cuantitativa y cualitativa, extraída de fuentes de diversa procedencia y naturaleza.

La base de datos constituye uno de los resultados del proyecto “ArtEmpire” ERC CoG 648535, financiado por el European Research Council (Horizonte 2020), https://www.upo.es/investigacion/artempire/y se ha realizado en colaboración con el Patronato Panamá Viejo y el Archivo General de Indias/Ministerio de Cultura. La base de datos está alojada en el Centro de Información y Comunicaciones de Andalucía (artempire.cica.es).

Esta base de datos posibilita pues el cruce de datos archivísticos, arqueológicos, genéticos y de isotopía permitiendo a múltiples usuarios en distintas localizaciones del planeta almacenar, consultar, gestionar y extraer estos datos, de diversa índole y formato, integrando todo ello en una sola capa de gestión de datos.

Nuevos protocolos de comunicación para la creación de "smart cities"

Investigadores de la Escuela Politécnica Superior de la Universidad Pablo de Olavide, con Francisco Martínez Álvarez a la cabeza, trabajan en el diseño de un servidor estándar que sirva de enlace entre las conexiones sensóricas inalámbricas desplegadas por la ciudad de Sevilla y el sistema de información del que dicha red de sensores está provista. En concreto, se pretende que el mencionado servidor consuma protocolo LoRa, el mismo con el que trabajan dichos sensores, para seguidamente producir información compatible con sus sistema. Ante la elevada cantidad de sensores distribuidos por toda la ciudad, se espera la obtención de un amplio volumen total de información que dé lugar a la constitución de una base de datos big data.

Simulación de escenarios para el análisis de riesgos en situaciones de emergencia

El investigador de la UPO, Víctor Bañuls

Investigadores del Área de Organización de Empresas del Departamento de Organización de Empresas y Marketing de la Universidad Pablo de Olavide de Sevilla aplican las técnicas de simulación de escenarios basadas en análisis de impacto cruzado para evaluar el riesgo (laboral, ambiental, de un proyecto, etc.) y dar soporte a la toma de decisiones en situaciones de emergencia.

Análisis inteligente de grandes cantidades de datos (biológicos, financieros, astronómicos, etc.)

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El grupo de investigación "Intelligent Data Analysis (TIC239)" de la Universidad Pablo de Olavide diseña y desarrolla técnicas de análisis de grandes cantidades de datos de diferente naturaleza (biológicos, financieros, astronómicos, etc.) con el objeto de ofrecer soluciones tecnológicas a problemas cotidianos de la empresa y poder mejorar la eficiencia. Algunos ejemplos son la optimización de rutas de recogida de residuos, mejora del uso de los recursos disponibles en la empresa, estudio de tendencias del mercado, detección precoz de enfermedades en el ganado, etc.

Sistema de control de aeronaves no tripuladas de ala rotatoria para aterrizaje vertical en superficies móviles mediante pre-alimentación de fuerzas en el sistema de control (Patente)

Sistema de control de aeronaves no tripuladas de ala rotatoria para aterrizaje vertical

Investigadores del Área de Ingeniería de Sistemas y Automática del Departamento de Deporte e Informática de la Universidad Pablo de Olavide; la Universidad de Sevilla; la Fundación Andaluza para el Desarrollo Aeroespacial; y Konstantin Kondak han patentando un sistema de control mejorado que incrementa la seguridad del aterrizaje vertical de las aeronaves no tripuladas de ala rotatoria sobre una plataforma móvil. Este sistema se lleva a cabo mediante pre-alimentación de fuerzas en el sistema de control, caracterizado por la utilización de un cable que une la aeronave con la plataforma de aterrizaje y por el empleo de las medidas de tensión en dicho cable para corregir las consignas de control de la aeronave en función de dichas medidas.

Sistema de inteligencia artificial capaz de dotar a máquinas de emociones sintéticas

Robot

Investigadores de la Universidad Pablo de Olavide han diseñado un sistema de inteligencia artificial capaz de dotar a máquinas de emociones sintéticas lo que permite incorporar nuevas funcionalidades y tenerlas en cuenta a la hora de realizar sus actividades.

Sistemas Inteligentes que automatizan el análisis de la información y facilitan la toma de decisiones

Computer-sciencepics

Un sistema inteligente es aquel sistema capaz de resolver problemas complejos y multidisciplinares de una forma automática dando soporte a las decisiones de un experto. Las aplicaciones pueden ser numerosas y de una gran variedad, desde un sistema inteligente como soporte de decisión en telemedicina hasta un sistema inteligente para el tratamiento de datos o imágenes.

Sistemas de fusión sensorial para múltiples Vehículos Aéreos no Tripulados (UAVs) para la obtención de información

Entorno-virtual-real-UPO

Se trata de vehículos de diversas características (helicópteros, aviones, dirigibles) dotados de sensores apropiados para la navegación autónoma tales como GPS diferencial, giróscopos, unidades de medidas inerciales (IMUs) y otros, así como de sensores para la percepción del entorno como cámaras de infrarrojos, cámaras visuales, etc.
Los vehículos aéreos no tripulados (UAVs) son herramientas muy interesantes para la obtención de información.
La información obtenida por estos sensores puede emplearse para aplicaciones como construcción de mapas, detección y monitorización, vigilancia, etc. Además, el empleo de varios UAVs y técnicas de fusión sensorial permite mayor precisión en los resultados obtenidos

Obtención de modelos dinámicos de conocimiento en tiempo real mediante tratamiento de data streams para facilitar la toma de decisiones

Quimica

Debido a los grandes avances tecnológicos, son numerosas las actividades que producen un enorme volumen de información. Estos datos heterogéneos, generados de forma secuencial y a una gran velocidad, son llamados data streams.
El grupo de expertos se encarga de tratar estos datos en tiempo real que pueden ser los datos vía satélite, registros en telecomunicaciones, transacciones comerciales o financieras, registros de usuarios en un sistema, datos generados a partir de redes de sensores, etc para obtener modelos dinámicos

Diseño de sistemas de información soportados sobre PDA para facilitar la gestión y toma de decisiones en entornos de movilidad

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Diseño de sistemas de información que pueden ser gestionados mediante tecnologías de movilidad como las PDA para facilitar la gestión de redes y equipos distribuidos. Las empresas equipadas con dispositivos móviles y dotadas de una buena infraestructura inalámbrica disponen de una ventaja decisiva en comparación con otras porque en un entorno económico como el actual, la movilidad ofrece a las PYMES la oportunidad de aumentar significativamente la productividad y satisfacer y mantener clientes, al mismo tiempo que reduce los costes de los procesos empresariales.

Control y modelado de Vehículos Aéreos no Tripulados destinados a la monitorización óptima de incendios forestales en un “entorno de realidad virtual”

Entorno-virtual-real-UPO

Técnicas de control y modelado desde un "espacio de simulación" para garantizar la correcta monitorización de incendios forestales mediante el uso de helicópteros robotizados (Vehículos Aéreos no Tripulados) que incorporan algoritmos de visión por computador para analizar el fuego y redes de sensores que suministran información del incendio en tiempo real.

Bioinformática-Minería de datos a partir de información genética para distintas aplicaciones

Investigando en la UPO

Análisis de datos de expresión genética mediante técnicas de "minería de datos" para fines diversos, como la selección de genes relevantes, la caracterización de enfermedades, predicción, localización de patrones de comportamiento genéticos.

Optimización y puesta a punto de programas y redes de ordenadores para correr aplicaciones científicas de cálculo intensivo basadas en el procesamiento paralelo

Empresa-SartuAlava

Servicio de "banco de pruebas" para la optimización y puesta a punto de programas y clusters de ordenadores que corren aplicaciones científicas que necesitan un cálculo intensivo y capacidades de procesamiento paralelo. Igualmente, el grupo puede actuar como consultor tecnológico de aquellas entidades que necesitan implementar y poner a punto ciertas aplicaciones que corren en clusters de ordenadores.