{"id":580,"count":0,"description":"\nModelización<\/strong>: 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.\n\n \n\nOptimización heurística<\/strong>: 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.\n\n \n\nNeurociencia<\/strong>: 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.\n\n \n\nOtros campos de aplicación<\/strong>: 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”.\n","link":"https:\/\/www.upm.es\/recursosidi\/map\/computational-intelligence-group\/","name":"Computational Intelligence Group","slug":"computational-intelligence-group","taxonomy":"donde","parent":0,"meta":[],"id_grupo_portal":"385","acronimo":"CIG","resumen":"

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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 <\/a>diferentes campos gracias a la participación de investigadores de distintas disciplinas.<\/span><\/p>\r\n

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.<\/span><\/p>\r\n

 <\/p>","imagen":false,"responsable":"Pedro Mar\u00eda Larra\u00f1aga M\u00fagica","lineas":"Computational Neuroscience\nData Mining\nHeuristic Optimization","direccion":"","telefono":"910672896","pagina_web":"http:\/\/cig.fi.upm.es\/","email":"gi.cig@upm.es","actividades":"

El CIG ha participado en más de 80 proyectos de investigación, tanto en convocatorias públicas competitivas como con empresas privadas: Telefónica I + D, Abbott, Arthur Andersen, Progenika Biopharma, Banco de Santander, Panda Security, Etxe-Tar, Gaindu y Atos Origin. Entre los proyectos públicos actuales merece la pena destacar el Human Brain Project<\/a>, uno de los dos únicos FET-Flagship concedidos en 2013 (7º Programa Marco de la UE) en el que intervienen más de 80 instituciones.<\/span><\/p>\r\n

Varios de los miembros del grupo han desarrollado patentes y programas de software relacionados con sus distintas líneas de investigación.<\/span><\/p>\r\n

También algunos de nuestros miembros han recibido importantes premios como el premio nacional Aritmel de Informática (2013) <\/em>y el premio de investigación de la UPM (2014).<\/em><\/span><\/p>\r\n

Aparte de una gran cantidad de publicaciones científicas (algunas de las cuales han recibido también importantes premios) nuestros investigadores se encuentran implicados con la divulgación científica para mostrar a la sociedad los temas relacionados con sus investigaciones. Un ejemplo de ello es el blog<\/a> del diario El País en el que participaron con motivo del Año de Turing.<\/span><\/p>\r\n

Además, nuestro grupo organiza cada año la Madrid UPM Advanced Statistics and Data Mining Summer School<\/a>, que ha sido elegida en 2015 como una de las mejores 10 escuelas de verano en matemáticas y estadística según INOMICS<\/a>.<\/span><\/p>","contenido":"","pictures":"http:\/\/www.upm.es\/observatorio\/vi\/gestor_general\/recuperar_archivo.jsp?id=930\rhttp:\/\/www.upm.es\/observatorio\/vi\/gestor_general\/recuperar_archivo.jsp?id=931","descripcion":"