Bases de datos no convencionales: índices y lenguajes de consulta

En la actualidad es muy común suministrar una imagen a un buscador y esperar que este localice, imágenes parecidas a la provista. Escenarios como este requieren el desarrollo de aplicaciones capaces de manipular datos no convencionales como imágenes, audio, video, secuencias de ADN, texto, huellas digitales, etc., almacenarlos y obtener información desde ellos, para responder eficientemente consultas que realicen los usuarios. Claramente, es necesario utilizar depósitos especializados de datos y técnicas de búsquedas no exactas sobre ellos, porque las soluciones tradicionales no permiten hacer frente a tales requerimientos. En este ámbito es muy raro comparar por igualdad exacta, siendo generalmente las consultas por objetos similares a uno dado. Por lo tanto, ademas de requerir una respuesta rápida y adecuada y un eficiente uso del espacio disponible, es necesario utilizar modelos generales en los cuales se puedan utilizar estructuras de datos especializadas que contemplen estos aspectos, como lo son las Bases de Datos Métricas y que si se consideran bases de datos masivas, dichas estructuras en particular sean, en particular, estructuras de datos con I/O eficiente. Otro aspecto importante son los lenguajes de consulta, necesarios para la manipulación de una base de datos, que no siempre poseen el poder expresivo necesario para expresar las consultas consideradas de interés en este modelo. Así, nuestra investigación pretende contribuir a la consolidación de este nuevo modelo de bases de datos.Eje: Base de Datos y Minería de DatosRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Recuperación y procesamiento en grandes volúmenes de datos

Los sistemas de información actuales necesitan realizar búsquedas eficientes sobre diferentes tipos de datos, tales como texto libre, audio, video, secuencias de ADN, etc.. Dada una consulta, el objetivo de un sistema de recuperación de información es obtener lo que podría ser útil o relevante para el usuario, en general usando una estructura de almacenamiento especialmente diseñada para responderla de manera eficiente. En algunos casos es necesario además considerar que estos datos no estructurados provienen de flujos continuos y no son conocidos de antemano. Así, nuestra línea de investigación tiene como principal objetivo desarrollar herramientas eficientes para sistemas de información sobre bases de datos masivas, conteniendo datos multimedia. Con este fin, se investigan nuevas técnicas que soporten la interacción con el usuario, nuevas estructuras de datos (índices) capaces de manipular eficientemente datos multimedia y que permitan manejar bases de datos masivas de este tipo de datos y se desarrollan nuevas aplicaciones. que soporten la re-colección y el procesamiento de grandes volúmenes de flujo continuo de datos no estructurados.Eje: Base de Datos y Minería de DatosRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Bases de datos no convencionales: índices y lenguajes de consulta

En la actualidad es muy común suministrar una imagen a un buscador y esperar que este localice, imágenes parecidas a la provista. Escenarios como este requieren el desarrollo de aplicaciones capaces de manipular datos no convencionales como imágenes, audio, video, secuencias de ADN, texto, huellas digitales, etc., almacenarlos y obtener información desde ellos, para responder eficientemente consultas que realicen los usuarios. Claramente, es necesario utilizar depósitos especializados de datos y técnicas de búsquedas no exactas sobre ellos, porque las soluciones tradicionales no permiten hacer frente a tales requerimientos. En este ámbito es muy raro comparar por igualdad exacta, siendo generalmente las consultas por objetos similares a uno dado. Por lo tanto, ademas de requerir una respuesta rápida y adecuada y un eficiente uso del espacio disponible, es necesario utilizar modelos generales en los cuales se puedan utilizar estructuras de datos especializadas que contemplen estos aspectos, como lo son las Bases de Datos Métricas y que si se consideran bases de datos masivas, dichas estructuras en particular sean, en particular, estructuras de datos con I/O eficiente. Otro aspecto importante son los lenguajes de consulta, necesarios para la manipulación de una base de datos, que no siempre poseen el poder expresivo necesario para expresar las consultas consideradas de interés en este modelo. Así, nuestra investigación pretende contribuir a la consolidación de este nuevo modelo de bases de datos.Eje: Base de Datos y Minería de DatosRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Bases de datos no convencionales: índices y lenguajes de consulta

En la actualidad es muy común suministrar una imagen a un buscador y esperar que este localice, imágenes parecidas a la provista. Escenarios como este requieren el desarrollo de aplicaciones capaces de manipular datos no convencionales como imágenes, audio, video, secuencias de ADN, texto, huellas digitales, etc., almacenarlos y obtener información desde ellos, para responder eficientemente consultas que realicen los usuarios. Claramente, es necesario utilizar depósitos especializados de datos y técnicas de búsquedas no exactas sobre ellos, porque las soluciones tradicionales no permiten hacer frente a tales requerimientos. En este ámbito es muy raro comparar por igualdad exacta, siendo generalmente las consultas por objetos similares a uno dado. Por lo tanto, ademas de requerir una respuesta rápida y adecuada y un eficiente uso del espacio disponible, es necesario utilizar modelos generales en los cuales se puedan utilizar estructuras de datos especializadas que contemplen estos aspectos, como lo son las Bases de Datos Métricas y que si se consideran bases de datos masivas, dichas estructuras en particular sean, en particular, estructuras de datos con I/O eficiente. Otro aspecto importante son los lenguajes de consulta, necesarios para la manipulación de una base de datos, que no siempre poseen el poder expresivo necesario para expresar las consultas consideradas de interés en este modelo. Así, nuestra investigación pretende contribuir a la consolidación de este nuevo modelo de bases de datos.Eje: Base de Datos y Minería de DatosRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Administración y recuperación de datos multimedia masivos

Dado el crecimiento sostenido en los últimos tiempos de la disponibilidad de diferentes tipos de datos multimedia, por el uso masivo de dispositivos que producen datos digitalizados, se ha vuelto necesario contar con grandes repositorios de datos no estructurados provenientes de distintas fuentes, los cuales son difíciles de administrar bajo el modelo relacional de base de datos. Este crecimiento sostenido tanto de la cantidad de datos en formato digital disponible, como en la variedad de los mismos, ha ido acompañado por la rápida evolución de las tecnologías de la información y comunicación. Al considerar tipos de datos tales como texto libre, imágenes, audio, video, secuencias biológicas de ADN o proteínas, entre otros, su administración y las distintas formas de recuperación de datos no se corresponden a las habituales y forzar una modelización de los mismos no adecuada podría restringir de antemano el tipo de operaciones que se puedan realizar sobre ellos. Así, al considerar la administración y recuperación sobre grandes conjuntos de datos no estructurados, se hace evidente la necesidad de considerar nuevos modelos y herramientas para su administración y su indexación, considerando las operaciones de interés. Además, como el objetivo de cualquier sistema de recuperación de información es obtener información útil para el usuario, mediante consultas a la base de datos, no sólo se deben soportar distintos tipos de consultas sino también resolverlas de manera eficiente usando índices apropiados.Red de Universidades con Carreras en Informátic

Recuperación y procesamiento en grandes volúmenes de datos

Los sistemas de información actuales necesitan realizar búsquedas eficientes sobre diferentes tipos de datos, tales como texto libre, audio, video, secuencias de ADN, etc.. Dada una consulta, el objetivo de un sistema de recuperación de información es obtener lo que podría ser útil o relevante para el usuario, en general usando una estructura de almacenamiento especialmente diseñada para responderla de manera eficiente. En algunos casos es necesario además considerar que estos datos no estructurados provienen de flujos continuos y no son conocidos de antemano. Así, nuestra línea de investigación tiene como principal objetivo desarrollar herramientas eficientes para sistemas de información sobre bases de datos masivas, conteniendo datos multimedia. Con este fin, se investigan nuevas técnicas que soporten la interacción con el usuario, nuevas estructuras de datos (índices) capaces de manipular eficientemente datos multimedia y que permitan manejar bases de datos masivas de este tipo de datos y se desarrollan nuevas aplicaciones. que soporten la re-colección y el procesamiento de grandes volúmenes de flujo continuo de datos no estructurados.Eje: Base de Datos y Minería de DatosRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Recuperación de información en grandes volúmenes de datos

Actualmente han surgido una cantidad de nuevos repositorios de información, en los cuales los datos son no estructurados y no se adaptan fácilmente al modelo re- lacional. Esto se debe tanto a la evolución de las tecnologías de información y comunicación, como a la gran cantidad y variedad de información disponible en formato digital. Estos diferentes tipos de datos tales como texto libre, imágenes, audio, video, secuencias biológicas de ADN o proteínas, entre otros; o bien no pueden ser fácilmente estucturados en claves y registros, o bien tal estructuración carece de sentido práctico, restringiendo de antemano los diversos tipos de consultas que se pueden requerir sobre ellos. Todo esto deja en evidencia la necesidad de procesar grandes conjuntos de datos, para obtener información útil a partir de ellos. El objetivo de cualquier sistema de recuperación de información es obtener, desde una base de datos, lo que podría ser útil o relevante para el usuario a partir de una consulta. Para ello se utiliza alguna estructura de almacenamiento sobre dichos datos (índice), diseñadas especialmente para ese propósito, que permita responder a la consulta de manera eficiente.Eje: Base de Datos y Minería de Datos.Red de Universidades con Carreras en Informátic

Indexación y consultas para bases de datos no convencionales

La constante aparición de datos en forma digital de diferentes tipos y tamaños ha dado lugar a la aparición de depósitos no estructurados de información, Bases de Datos Multimedia, donde se consultan nuevos tipos de datos (texto libre, imágenes, audio, vídeo, etc.). Esto requiere un modelo más general tal como las Bases de Datos M´etricas, que además alcance un nivel de madurez similar al de las bases de datos tradicionales. Por otro lado, la creciente cantidad de estos datos exige dispositivos de almacenamiento capaces de mantenerlos y de proveer un acceso eficiente a los mismos. Dado que la brecha entre los tiempos de CPU y los de I/O se ha mantenido creciente, se hace necesario considerar memorias con mayor capacidad y más rápidas. Este panorama ha promovido la aparición estructuras de datos especializadas que tienen en cuenta estas arquitecturas como las Estructuras de datos compactas y las Estructuras de datos con I/O eficiente. Nuestra investigación apunta a contribuir a la madurez de estas nuevas bases de datos.Eje: Bases de datos y minería de datosRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Indexación y consultas para bases de datos no convencionales

La constante aparición de datos en forma digital de diferentes tipos y tamaños ha dado lugar a la aparición de depósitos no estructurados de información, Bases de Datos Multimedia, donde se consultan nuevos tipos de datos (texto libre, imágenes, audio, vídeo, etc.). Esto requiere un modelo más general tal como las Bases de Datos M´etricas, que además alcance un nivel de madurez similar al de las bases de datos tradicionales. Por otro lado, la creciente cantidad de estos datos exige dispositivos de almacenamiento capaces de mantenerlos y de proveer un acceso eficiente a los mismos. Dado que la brecha entre los tiempos de CPU y los de I/O se ha mantenido creciente, se hace necesario considerar memorias con mayor capacidad y más rápidas. Este panorama ha promovido la aparición estructuras de datos especializadas que tienen en cuenta estas arquitecturas como las Estructuras de datos compactas y las Estructuras de datos con I/O eficiente. Nuestra investigación apunta a contribuir a la madurez de estas nuevas bases de datos.Eje: Bases de datos y minería de datosRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Recuperación de datos e información en bases de datos masivas

En la actualidad es cada vez más evidente la necesidad de procesar grandes conjuntos de datos, de manera tal de poder obtener información útil a partir de ellos. Sin embargo, la evolución de las tecnologías de información y comunicación, en conjunto con la gran cantidad y variedad de información disponible digitalmente, han llevado en las ´ultimas décadas al surgimiento de nuevos depósitos no estructurados de información, en los cuales los datos que no se adaptan fácilmente al modelo relacional. A tipos de datos tales como texto libre, imágenes, audio, video, secuencias biológicas de ADN o proteínas, entre otros; no se los puede estructurar más en claves y registros, o tal estructuración es muy dificultosa (tanto manual como computacionalmente), y restringe de antemano los tipos de consultas que luego se pueden realizar. Como muchas aplicaciones computacionales necesitan recuperar datos e información desde estas grandes bases de datos conteniendo datos no estructurados, es necesario lograr eficiencia en formas más sofisticadas de búsqueda que la habitual sobre datos estucturados. Así, dada una consulta, el objetivo de un sistema de recuperación de información es obtener lo que podría ser útil o relevante para el usuario, usando una estructura de almacenamiento especialmente diseñada para responderla eficientemente.Eje: Bases de Datos y Minería de Datos.Red de Universidades con Carreras en Informátic