Observatorio de I+D+i UPM

Somos un grupo fundado en 2008 por los profesores Pedro Larrañaga y Concha Bielza, compuesto por 3 investigadores y más de 10 investigadores en formación, produciendo más de 15 artículos JCR al año y participando en conferencias y workshops de ámbito internacional. El grupo pertenece al departamento de Inteligencia Artificial de la ETSI Informáticos, ubicada en el Campus de Excelencia Internacional de Montegancedo. Muchos de nosotros pertenecemos a los proyectos Cajal Blue Brain y Human Brain Project, en colaboración con el Centro de Tecnología Biomédica pudiendo así abarcar diferentes campos gracias a la participación de investigadores de distintas disciplinas.

La investigación de los miembros del grupo está dedicada a modelización, minería de datos, estadística espacial, estadística direccional, redes bayesianas, optimización heurística  y numerosas aplicaciones en neurociencia, biomedicina, bioinformática e industria.

• Modelización: este área de investigación se centra en analizar conjuntos de datos con el fin de extraer conocimiento. Se utilizan técnicas de aprendizaje automático y estadística, como: clasificación multi-dimensional y multi-etiqueta, clustering en espacios de alta dimensión, redes Bayesianas, selección de variables, regresión multi-respuesta y regularización.

• Optimización heurística: métodos heurísticos de optimización y su aplicabilidad a problemas más complejos. Entre otros se estudian métodos de búsqueda local, algoritmos genéticos, estrategias evolutivas y algoritmos de estimación de distribuciones.

• Neurociencia: es nuestro principal campo de aplicación. Algunos de los problemas que abordamos incluyen: cuestiones de neuroanatomía, como el modelado y simulación de árboles dendríticos y clasificación de los tipos de neuronas basados en características morfológicas; enfermedades neurodegenerativas, como la predicción de la calidad de vida en la enfermedad de Parkinson y la búsqueda de biomarcadores genéticos en la enfermedad de Alzheimer; segmentación de imágenes de microscopia electrónica y confocal.

• Otros campos de aplicación: biomedicina, agricultura, bioinformática, bibliometría,  medio ambiente e Industry 4.0, donde se utilizan técnicas de aprendizaje automático para analizar de manera inteligente la ingente cantidad de datos que generan los agentes interconectados de las plantas industriales. Todo ello, con el objetivo de crear modelos de ayuda a la decisión en tiempo real para la “fábrica del futuro”.