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KEMLG Knowledge Engineering and Machine Learning Group

Los inicios del Knowledge Engineering and Machine Learning group (KEMLg) se remontan al año 1986, cuando el Prof. Ulises Cortés organizó, bajo su dirección, un equipo de jóvenes investigadores de la Facultad de Informática de Barcelona para trabajar desde el primer momento en investigación teórica y aplicada a unos niveles de gran reconocimiento internacional.

Sector/es: Investigación.

Datos contacto de KEMLG Knowledge Engineering and Machine Learning Group

DirecciónCalle Jordi Girona, 1-3 UPC, Campus Nord, K2M building, Offices 201 and 202, 2nd floor - Barcelona (Barcelona) - 08034- España
Sitio web www.kemlg.upc.edu

Descripción de KEMLG Knowledge Engineering and Machine Learning Group

 

¿Qué relación mantienen con el mundo de la empresa?

KG- Desde sus orígenes, el KEMLg ha tenido la fuerte voluntad de realizar un tipo de investigación que pudiese ser transferida al tejido socioeconómico para aportar valor en distintos ámbitos. Su relación con las empresas del entorno es estrecha, y estamos abiertos a establecer colaboraciones no sólo con compañías pertenecientes al sector de las TIC, sino también de otras ramas donde la gestión inteligente del conocimiento pueda aportar valor añadido. RS- De hecho, el grupo lleva años haciendo numerosas colaboraciones con empresas como Telefónica, Fujitsu, IBM Labs, Qporama, Barcelona Digital o TMT Factory, entre otras, y también con organismos públicos del ámbito de las ciencias ambientales (Consorci per a la Defensa de la Conca del Riu Besòs) o la salud (Hospital Vall d’Hebron, Instituto Guttmann, Fondazione Santa Lucia de Roma, Organización Mundial de la Salud). Los miembros del grupo han participado en varias start-ups (entre ellas 3scale Networks y Abiquo, con presencia en Silicon Valley) y en la creación de spin-offs (SISLtech).

¿Cuáles son sus principales líneas de investigación?

KG- A grandes trazos, la investigación del KEMLg se articula en dos ejes. Por un lado, el desarrollo de sistemas que son capaces de incorporar conocimiento del entorno y utilizarlo para mostrar un comportamiento inteligente. Esto abarca sistemas que explotan datos de forma intensiva (Data Mining) para extraer el conocimiento oculto relevante que pueda aportar valor a un proceso, producto u organización, o para construir un sistema inteligente de apoyo a la toma de decisiones complejas (SISLtech comercializa atl_EDAR, un supervisor inteligente para estaciones depuradoras de aguas residuales, que está funcionando en plantas de Cataluña y Polonia, desde el 2000, efecto directo del trabajo del Dr. M. Sànchez-Marrè).

También incluye sistemas avanzados de Ambient Intelligence, donde se dota al usuario de dispositivos y tecnologías asistivas (sillas de ruedas robotizadas o caminadores inteligentes como el i- Walker) capaces de adaptarse a las necesidades del usuario conectándose con el entorno, ya sea hospitalario, en exteriores o en el hogar. JV- El segundo gran eje es el de los sistemas inteligentes capaces de potenciar la actividad de usuarios, empresas y organizaciones en internet. El abanico de aplicaciones es muy variado e incluye sistemas capaces de utilizar el gran potencial de las redes sociales para ofrecer servicios y productos personalizados al usuario, y sistemas que aumentan la capacidad de individuos y empresas de hacer negocio y colaborar en internet. Recientemente hemos dirigido nuestro trabajo en este eje al entorno de las Smartcities.

 

Publicaciones prensa KEMLG Knowledge Engineering and Machine Learning Group

LA VANGUARDIA : Es un diario de información general, perteneciente al Grupo Godó. Cuenta con corresponsales propios en las principales 
ciudades de todo el mundo.

Cataluña TIC Innova

27 de febrero de 2012
Cataluña TIC Innova


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