Proyecto de investigación y desarrollo en inteligencia artificial y otras tecnologías digitales y su integración en las cadenas de valor.
Financiado por la UE, Fondos Next Generation EU, Plan de Recuperación, Transformación y Resiliencia.
La hipótesis principal del proyecto LUCERNA es que es posible aplicar un marco metodológico y técnico único a diferentes problemas de ciencia de datos masivos independientemente del modelo de negocio de las entidades usuarias y que facilite la explicabilidad de los análisis realizados siguiendo unas directrices para una Inteligencia Artificial Fiable (legítima, ética y robusta).
El hipotético marco de trabajo o framework resultante permitiría reducir sensiblemente los costes implicados a la hora de diseñar nuevas soluciones de captura, tratamiento y análisis de datos, facilitando la disponibilización de servicios utilizados por las entidades usuarias sobre sus Big Data generados, así como extraer conocimiento de dichos repositorios de datos masivos mediante técnicas de Inteligencia Artificial eXplicable, permitiendo seguir, por tanto, las reglas de diseño dentro del marco global para lograr una Inteligencia Artificial Fiable definido por la Comisión Europea.
Contexto
La necesidad de un enfoque preventivo de la inteligencia artificial pone de manifiesto la importancia de una gobernanza reflexiva de los datos.
Aplicando nuestra inteligencia humana, tenemos la oportunidad, a través del control de la toma de decisiones, de dirigir el desarrollo de la inteligencia artificial de forma acorde con los valores y necesidades humanas.
En este sentido, y como parte de su estrategia europea para la Inteligencia Artificial (IA), y como respuesta a las crecientes cuestiones éticas planteadas por esta tecnología, la Comisión Europea creó en 2018 un Grupo de Expertos de Alto Nivel sobre Inteligencia Artificial (AIHLEG), que en 2019 presentó un marco global para lograr una Inteligencia Artificial Fiable, ofreciendo orientación ética a los profesionales de la IA. Este marco global implica, entre otras cuestiones, orientar las investigaciones a una artificial legítima, robusta y ética, para lo cual ésta ha de ser en primer lugar explicable.
Objetivos Proyecto Lucerna
El objetivo principal del proyecto LUCERNA es investigar y diseñar un marco tecnológico para la disponibilidad del dato, la optimización de servicios y el análisis de datos masivos basado en data lakes semánticos, algoritmos neuroevolutivos profundos e inteligencia artificial explicable.
Este nuevo marco metodológico y técnico servirá para demostrar que es posible diseñar soluciones inteligentes para la captura, almacenamiento, tratamiento y análisis de grandes volúmenes de datos de forma ágil e independiente del modelo de negocio original.
En el proyecto LUCERNA se seguirá una metodología de ciencia de datos ágil derivada del proceso de ciencia de datos (DSP – Data Science Proccess) conocida como el Proceso de Ciencia de Datos en Equipo (TDSP).
Ésta es una metodología de ciencia de datos ágil e iterativa para ofrecer soluciones de análisis predictivo y aplicaciones inteligentes de manera eficiente. El TDSP ayuda a mejorar la colaboración y el aprendizaje del equipo al sugerir cómo los roles de los diferentes equipos trabajan mejor juntos. TDSP incluye las mejores prácticas y estructuras de líderes de la investigación industrial en ciencia de datos, como Microsoft, entre otros, para ayudar a la implementación exitosa de iniciativas de ciencia de datos.
Resultados Proyecto Lucerna
El resultado esperado de este proyecto de investigación será, por tanto, un framework basado en un conjunto de organizaciones virtuales de agentes ligeros orientadas a la ingestión, securización, tratamiento y análisis de grandes volúmenes de datos que serán previamente caracterizados mediante ontologías y técnicas de anotación semántica de forma que se abstraiga el modelo de datos del modelo de negocio de las diferentes entidades usuarias en cada problemática que se aborde.
Este nuevo framework, financiado por la UE, Fondos Next Generation EU dentro del Plan de Recuperación, Transformación y Resiliencia será validado en el proyecto LUCERNA mediante un demostrador en entorno de laboratorio, alcanzando, de este modo, un nivel de madurez TRL4.
Ámbitos de aplicación del Proyecto Lucerna
- Ciudades y territorios Inteligentes, turismo, movilidad y transporte inteligente
- Sector sociosanitario, control de pandemias, soluciones de telecare y Silver Economy
- Industria conectada 4.0 y agricultura y ganadería inteligentes
- Robustecimiento y resiliencia de cadenas de valor globalizadas
Principales retos abordados y grado de innovación del proyecto LUCERNA
- Metodologías de para el descubrimiento de conocimiento en bases de datos y ciencia de datos
- Guías de diseño para una Inteligencia Artificial Fiable aplicada sobre datos masivos
- Investigación en Inteligencia Artificial eXplicable para el análisis de Big Data
- Organizaciones Virtuales de Agentes para el tratamiento de datos masivos
- Sistemas Multi-Agente basados en Deep Reinforcement Learning para la securización de grandes datos
- Ontologías y técnicas de anotación semántica para el modelado de datos en multitenencia
- Data lakes semánticos
- Algoritmos neuroevolutivos profundos para la planificación y optimización de recursos y servicios
