Modelos, algoritmos y aplicaciones en búsquedas a gran escala

La publicación de información digital crece día a día a tasas exponenciales. Esto exige mayores capacidades de hardware a los proveedores de servicios, e impone restricciones a los usuarios en cuanto a la facilidad de acceso. Además, teniendo en cuenta que los usuarios requieren información relevante lo más rápido posible, la alta tasa de aparición de contenido desafía a las herramientas de búsqueda, las cuales deben considerar y manejar eficientemente el tamaño, la complejidad y el dinamismo de las fuentes actuales de información digital. En el caso del procesamiento de colecciones masivas de documentos, uno de los desafíos en cuanto a la eficiencia está dado por analizar la menor cantidad de documentos posible para satisfacer una consulta. Por otro lado, si los documentos ocurren en tiempo real (flujos) se requieren estrategias eficientes de ruteo hacia los nodos de búsquedas y de indexación incremental. Estos problemas requieren, en general, procesamiento distribuido, paralelo y algoritmos altamente eficientes. En la mayoría de los casos, la partición del problema y la distribución de la carga de trabajo son aspectos de las estrategias que requieren ser optimizados de acuerdo al problema.Eje: Base de Datos y Minería de Datos.Red de Universidades con Carreras en Informátic

Modelos y algoritmos para problemas de procesamiento en entornos de Big Data

La idea del procesamiento de datos masivos (Big Data) se ha desarrollado sostenidamente en los últimos años, estableciéndose como un nuevo paradigma para resolver problemas. Por un lado, el crecimiento en el poder de cómputo y almacenamiento habilita la posibilidad de manejar volúmenes de datos de varios órdenes de magnitud. Por el otro, generan la necesidad de contar no solamente con plataformas que permitan distribuir el procesamiento sino, además, con algoritmos que lo realicen de forma eficiente. Una de las primeras aplicaciones de Big Data son los motores de búsqueda de escala web, sistemas que procesan miles de millones de documentos y deben responder a los usuarios con estrictas restricciones de tiempo, típicamente, milisegundos. Análogamente, el procesamiento de grafos masivos provenientes del mapeo de la estructura de las redes sociales presenta desafíos de forma sostenida. Estos escenarios se caracterizan por una complejidad creciente en espacio y requieren soluciones cada vez más sofisticadas ya que la cantidad de datos y de usuarios crece conforme evolucionan en el tiempo. Además, han aparecido requerimientos para ofrecer respuestas sobre flujos de datos que ocurren en tiempo real (streaming) por lo que es un requisito considerar modelos que puedan tomar decisiones on-line utilizando estos datos. Este trabajo presenta las líneas de investigación que se proponen en el contexto de los datos masivos a partir del estudio, diseño y evaluación de estructuras de datos y algoritmos que operan eficientemente, ya sea sobre documentos, grafos sociales o interacciones de usuarios, entre otros.Eje: Bases de Datos y Minería de Datos.Red de Universidades con Carreras en Informátic

Modelos y algoritmos para problemas de procesamiento en entornos de Big Data

La idea del procesamiento de datos masivos (Big Data) se ha desarrollado sostenidamente en los últimos años, estableciéndose como un nuevo paradigma para resolver problemas. Por un lado, el crecimiento en el poder de cómputo y almacenamiento habilita la posibilidad de manejar volúmenes de datos de varios órdenes de magnitud. Por el otro, generan la necesidad de contar no solamente con plataformas que permitan distribuir el procesamiento sino, además, con algoritmos que lo realicen de forma eficiente. Una de las primeras aplicaciones de Big Data son los motores de búsqueda de escala web, sistemas que procesan miles de millones de documentos y deben responder a los usuarios con estrictas restricciones de tiempo, típicamente, milisegundos. Análogamente, el procesamiento de grafos masivos provenientes del mapeo de la estructura de las redes sociales presenta desafíos de forma sostenida. Estos escenarios se caracterizan por una complejidad creciente en espacio y requieren soluciones cada vez más sofisticadas ya que la cantidad de datos y de usuarios crece conforme evolucionan en el tiempo. Además, han aparecido requerimientos para ofrecer respuestas sobre flujos de datos que ocurren en tiempo real (streaming) por lo que es un requisito considerar modelos que puedan tomar decisiones on-line utilizando estos datos. Este trabajo presenta las líneas de investigación que se proponen en el contexto de los datos masivos a partir del estudio, diseño y evaluación de estructuras de datos y algoritmos que operan eficientemente, ya sea sobre documentos, grafos sociales o interacciones de usuarios, entre otros.Eje: Bases de Datos y Minería de Datos.Red de Universidades con Carreras en Informátic

Soluciones para SmartCities: propuesta de un sistema de monitoreo de la calidad del aire basado en una red LoRaWAN con sensores portátiles

La exposición continua a elevados niveles de contaminantes atmosféricos puede generar efectos adversos sobre la salud y el ambiente. Los avances tecnológicos en redes de comunicación y en sensores de contaminación del aire permiten el desarrollo de sistemas de bajo costo para la gestión de la calidad del aire en ciudades. El despliegue de un gran número de sensores puede proveer una mejor resolución geográfica y temporal complementando las redes de monitoreo tradicionales. En este trabajo presentamos una experiencia en la ciudad de La Plata, Argentina, donde se ha montado un sistema de monitoreo de la calidad del aire para áreas urbanas basado en una red LoRaWAN, utilizando entornos de hardware y software libre. El conjunto de la información sensada es transmitida a una plataforma escalable para IoT en la nube, desde donde se puede procesar el conjunto de los datos recibidos, monitorear el estado de la red y generar estadísticas. En esta primera experiencia, se realizaron pruebas con sensores de 3 modelos distintos (Nova SDS011, Nova SDS021 y SHINYEI PPD42) junto a un equipo muestreador de material particulado de bajo volumen MiniVol TAS Airmetrics. Los resultados obtenidos al momento proporcionan un aporte a la construcción de futuras ciudades inteligentes.Facultad de InformáticaCentro de Investigaciones del Medioambient

Soluciones para SmartCities: propuesta de un sistema de monitoreo de la calidad del aire basado en una red LoRaWAN con sensores portátiles

La exposición continua a elevados niveles de contaminantes atmosféricos puede generar efectos adversos sobre la salud y el ambiente. Los avances tecnológicos en redes de comunicación y en sensores de contaminación del aire permiten el desarrollo de sistemas de bajo costo para la gestión de la calidad del aire en ciudades. El despliegue de un gran número de sensores puede proveer una mejor resolución geográfica y temporal complementando las redes de monitoreo tradicionales. En este trabajo presentamos una experiencia en la ciudad de La Plata, Argentina, donde se ha montado un sistema de monitoreo de la calidad del aire para áreas urbanas basado en una red LoRaWAN, utilizando entornos de hardware y software libre. El conjunto de la información sensada es transmitida a una plataforma escalable para IoT en la nube, desde donde se puede procesar el conjunto de los datos recibidos, monitorear el estado de la red y generar estadísticas. En esta primera experiencia, se realizaron pruebas con sensores de 3 modelos distintos (Nova SDS011, Nova SDS021 y SHINYEI PPD42) junto a un equipo muestreador de material particulado de bajo volumen MiniVol TAS Airmetrics. Los resultados obtenidos al momento proporcionan un aporte a la construcción de futuras ciudades inteligentes.Facultad de InformáticaCentro de Investigaciones del Medioambient

Modelos para aprendizaje automático en tiempo real sobre entornos de Big Data

En la actualidad existen incontables fuentes de información en tiempo real que provienen de redes de sensores, plataformas de observación del tiempo, mediciones de gases, observación de la tierra desde plataformas satelitales, ciudades inteligentes, entre un sin número de instrumentos que censan y transmiten datos. A su vez, hay una creciente demanda por el desarrollo de herramientas que permitan extraer conocimiento a partir de esos grandes repositorios de datos. El aprendizaje automático es un área de la inteligencia artificial, donde sus métodos contribuyen en el proceso de descubrimiento de conocimiento para la toma de decisiones inteligentes. Las demandas para la extracción de conocimiento en entornos de Big Data han acrecentado el interés por la utilización de técnicas tradicionales de aprendizaje automático en distintos problemas de repositorios masivos y entornos de flujos (o streaming) de datos donde muchas veces no es posible su almacenamiento, pero se requiere tomar decisiones en tiempo real.Eje: Bases de Datos y Minería de Datos.Red de Universidades con Carreras en Informátic

Modelos para aprendizaje automático en tiempo real sobre entornos de Big Data

En la actualidad existen incontables fuentes de información en tiempo real que provienen de redes de sensores, plataformas de observación del tiempo, mediciones de gases, observación de la tierra desde plataformas satelitales, ciudades inteligentes, entre un sin número de instrumentos que censan y transmiten datos. A su vez, hay una creciente demanda por el desarrollo de herramientas que permitan extraer conocimiento a partir de esos grandes repositorios de datos. El aprendizaje automático es un área de la inteligencia artificial, donde sus métodos contribuyen en el proceso de descubrimiento de conocimiento para la toma de decisiones inteligentes. Las demandas para la extracción de conocimiento en entornos de Big Data han acrecentado el interés por la utilización de técnicas tradicionales de aprendizaje automático en distintos problemas de repositorios masivos y entornos de flujos (o streaming) de datos donde muchas veces no es posible su almacenamiento, pero se requiere tomar decisiones en tiempo real.Eje: Bases de Datos y Minería de Datos.Red de Universidades con Carreras en Informátic

Modelos para aprendizaje automático en tiempo real sobre entornos de big data

En la actualidad existen incontables fuentes de información en tiempo real que provienen de redes de sensores, plataformas de observación del tiempo, mediciones de gases, observación de la tierra desde plataformas satelitales, ciudades inteligentes, entre un sin número de instrumentos que censan y transmiten datos. A su vez, hay una creciente demanda por el desarrollo de herramientas que permitan extraer conocimiento a partir de esos grandes repositorios de datos. El aprendizaje automático es un área de la inteligencia artificial, donde sus métodos contribuyen en el proceso de descubrimiento de conocimiento para la toma de decisiones inteligentes. Las demandas para la extracción de conocimiento en entornos de Big Data han acrecentado el interés por la utilización de técnicas tradicionales de aprendizaje automático en distintos problemas de repositorios masivos y entornos de flujos (o streaming ) de datos donde muchas veces no es posible su almacenamiento, pero se requiere tomar decisiones en tiempo real.Eje: Base de Datos y Minería de Datos.Red de Universidades con Carreras en Informátic

Modelos para aprendizaje automático en tiempo real sobre entornos de Big Data

En la actualidad existen incontables fuentes de información en tiempo real que provienen de redes de sensores, plataformas de observación del tiempo, mediciones de gases, observación de la tierra desde plataformas satelitales, ciudades inteligentes, entre un sin número de instrumentos que censan y transmiten datos. A su vez, hay una creciente demanda por el desarrollo de herramientas que permitan extraer conocimiento a partir de esos grandes repositorios de datos. El aprendizaje automático es un área de la inteligencia artificial, donde sus métodos contribuyen en el proceso de descubrimiento de conocimiento para la toma de decisiones inteligentes. Las demandas para la extracción de conocimiento en entornos de Big Data han acrecentado el interés por la utilización de técnicas tradicionales de aprendizaje automático en distintos problemas de repositorios masivos y entornos de flujos (o streaming) de datos donde muchas veces no es posible su almacenamiento, pero se requiere tomar decisiones en tiempo real.Eje: Bases de Datos y Minería de Datos.Red de Universidades con Carreras en Informátic

Estructuras de datos y algoritmos eficientes para búsquedas web y procesamiento de grandes datos

Desde hace ya un par de décadas, la cantidad de información, las aplicaciones y el número de usuarios digitales crece exponencialmente, formando un ecosistema en el cual se intenta explotar la masividad de los datos y presentan a la comunidad científico/ tecnológica nuevos desafíos. Por ejemplo, los motores de búsqueda para la web son aplicaciones que procesan miles de millones de documentos para responder consultas de los usuarios. Esto genera nuevas necesidades de almacenamiento, procesamiento y búsquedas, expandiendo los límites del trabajo en una sola máquina y unos pocos algoritmos. Las consultas deben responderse en milisegundos, con resultados relevantes, sobre un escenario altamente heterogéneo. Además, el área de “Big Data”, que se aplica a cúmulos de datos que no pueden ser procesados y/o analizados de forma eficaz y eficiente utilizando técnicas tradicionales, aporta nuevos enfoques que complementan la idea anterior. En este proyecto se estudian, proponen, diseñan y evalúan estructuras de datos y algoritmos para soportar búsquedas de escala web y/o analizar datos masivos de forma eficiente.Eje: Bases de Datos y Minería de Datos.Red de Universidades con Carreras en Informátic