TECNOLOGIES HABILITADORES
Intel.ligència Artificial i Computació
El camp de la Intel·ligència Artificial ha experimentat un progrés significatiu en els últims anys. Sota esta categoria s’emmarquen aquelles tecnologies que habiliten una màquina o dispositiu per adquirir o aplicar coneixement i portar endavant comportament intel·ligent, al temps de permetre construir sistemes intel·ligents amb diferents àrees d’aplicació. Per tal de fer-ho, estos sistemes intel·ligents requereixen combinar diferents tecnologies i inclouen des de la generació i captura de dades, el processament de les dades amb infraestructures de computació adequades, l’analítica de dades i el suport a l’aprenentatge automatitzat o la presa de decisions.
DATA GENERATION AND HANDLING TECHNOLOGIES
Tecnologies per a la captura o mineria de dades de diferents fonts per a la generació/simulació de dades a partir de models matemàtics o físics i per a la gestió o maneig de dades.
- Data mining and automated clustering. Inclou tecnologies de mineria automatitzada de dades, la classificació/agrupació automatitzada, dades autoorganitzades.
- Unstructured and semi-structured data handling technologies. Tecnologies per a la gestió de dades no estructurades o semiestructurades. Inclou tecnologies de processament del llenguatge natural per a diferents llenguatges, així com algorismes per a la detecció automàtica d’estructures normals i anormals en conjunts de dades.
- Modelling and simulation. Tecnologies per al modelat i simulació, mitjançant l’ús de models físics o matemàtics, de sistemes complexos i la simulació del seu comportament davant diferents paràmetres.
- Digital Twins technologies. Tecnologies que combinen models amb l’operació en temps real de sistemes o productes complexos i que projecten les inferències obtingudes de fonts massives de dades en temps real en models i simulacions, la qual cosa permet reduir la diferència temporal entre “com es va dissenyar” i “com s’opera”.
EFFECTIVE DATA PROCESSING INFRASTRUCTURES AND PLATFORMS
Infraestructures tecnològiques per al processament i computació de dades massives. Estes infraestructures compartixen objectius comuns, com són la gestió eficient de recursos, l’aprovisionament de serveis de computació de qualitat i la distribució automatitzada de tasques sobre els recursos de computació disponibles.
- Cloud Computing. Infraestructures de computació avançades en el núvol per a la gestió elàstica (autogestionada) de serveis sota demanda o la federació de recursos Cloud.
- HPC (Grid & Supercomputing). Nous processadors multi-core i sistemes de modelat per a supercomputadors. Noves arquitectures distribuïdes de computació grid que permeten augmentar el grau de flexibilitat.
- Fog/Edge Computing. Tecnologies habilitadores per a distribuir processos computacionals cap a sensors, actuadors, dispositius electrònics.
- New data storage technologies. Noves tecnologies per a l’emmagatzematge de dades, menys tamany, major espai, major eficiència, major longevitat
BIG DATA ANALYTICS TECHNOLOGIES
Tecnologies per al processament i anàlisi de grans volums de dades per a la presa de decisions.
- Interactive visual analytics of multiple-scale data. Tecnologies avançades per a la visualització de dades i anàlisi interactiu combinant diferents nivells d’abstracció o granularitat.
- Real-time analytics technologies. Comprén tecnologies capaces d’analitzar fluxos de dades en temps real. Per exemple, tecnologies basades en event processing o stream processing.
- Semantic and knowledge-based analysis. Tecnologies per a l’anàlisi i la presa de decisions basades en tecnologies semàntiques i raonadors automatitzats. Inclouen sistemes de suport a la presa de decisions basats en representació de coneixement intel·ligent.
- Advanced optimization technologies. Comprén diferents tipus d’algorismes per a la resolució de problemes d’optimització computacionalment complexos: metaheuristics, simheuristics, mathematical programming and exact approaches, matheuristics.
- Statistics/Predictive technologies (5). Tecnologies per al descobriment i anàlisi de patrons en conjunts de dades el comportament passat de les quals puga usar-se per a predir el comportament futur.
- High Performance Data Analytics (7) (5). Infraestructures o plataformes que combinen diferents tecnologies (HPC o Cloud, real-time analytics, predictive technologies) per abordar l’anàlisi de grans volums de dades amb gran rapidesa (major d’un teraflop).
MACHINE LEARNING TECHNOLOGIES
Tecnologies basades en aprenentatge automàtic per a la presa de decisions automatitzada o semiautomatitzada (human in the loop).
- Predictive/prescriptive analytics technologies. Tecnologies basades en sistemes d’aprenentatge automàtic per a la predicció del comportament futur a partir d’anàlisi de dades passades o l’ús de simuladors basats en models.
- Deep learning. Tecnologies cognitives en xarxes neuronals per a l’extracció de coneixement a partir de dades i altres fonts d’informació, combinant coneixements nous i passats en models de memòria que imiten el funcionament del cervell humà.
- Probabilistic computing. Tecnologies per al processament i l’anàlisi d’informació amb incertesa, basades en models probabilístics generatius i aprenentatge. Inclou computació estocàstica, lògica difusa i computació estadística, així com aprenentatge automàtic.
- Clustering, Pattern mining and recognition technologies. Tecnologies per al reconeixement de patrons i classificació automàtica: visió artificial, reconeixement de la parla, reconeixement de textos.
- Digital Companions. Nova generació d’assistents digitals amb l’habilitat d’analitzar el context on operen per a ajustar-se contínuament i millorar les seues interaccions, integrar diferents fonts d’informació (sensors, llenguatge natural), avaluar i verificar informació, demanar informació addicional i elaborar conclusions.