El proyecto de investigación en Big Data FACIL (Fast Convex Iterative Learning), presentado conjuntamente por la Universidad Autónoma de Madrid (UAM) y el Instituto de Ingeniería del Conocimiento (IIC), ha sido uno de los seis proyectos seleccionados para recibir una de las prestigiosas ayudas de la Fundación BBVA en el área de Big Data.
La convocatoria 2016 del programa Ayudas de la Fundación BBVA a Equipos de Investigación Científica ha seleccionado una serie de proyectos de investigación en las áreas de Biomedicina, Ecología y Biología de la conservación, Economía y sociedad digital, Humanidades digitales, y Big Data.
Los proyectos del área de Big Data en la que se ubica el proyecto FACIL, y donde se han concedido 6 ayudas entre casi 100 propuestas, deben destacar por su desarrollo de técnicas y metodologías para el análisis de datos masivos y complejos, su impulso científico-técnico, su carácter innovador y su proyección a la sociedad.
Con una duración de dos años, el proyecto ―centrado en el aprendizaje automático y la ciencia de datos― parte de la continua colaboración entre el IIC y la UAM. Tiene un primer objetivo de investigación básica en métodos y algoritmos para obtener mejores direcciones de descenso en problemas de SVMs y modelos sparse; y un segundo objetivo en la aplicación de redes neuronales profundas y modelos sparse para la mejora de la predicción de energías renovables, un área de I+D+i en la que el IIC tiene una muy larga trayectoria.
A cargo de la dirección del proyecto está José R. Dorronsoro, catedrático de la Escuela Politécnica Superior (EPS) de la UAM e investigador senior en el IIC. Componen el equipo investigador de FACIL además:
- 2 investigadores de la EPS-UAM: Ana González (que también colabora con el IIC) y Alberto Torres y
- 4 expertos en análisis de datos del IIC: Julia Díaz, Álvaro Barbero, Jorge López y David Díaz.
El proyecto FACIL de investigación en Big Data comenzará en septiembre tras la firma del acuerdo de colaboración con la Fundación BBVA.