Grupo de Investigación en Inteligencia Computacional (CIG)
El Grupo en Inteligencia Computacional (CIG) fue creado en 2008 y se dedica a la modelización (desde una perspectiva estadística y de aprendizaje automático) y optimización heurística, con diferentes áreas de aplicación. La principal área de investigación es “machine learning”, asociado a: flujos de datos, clasificación supervisada multidimensional, clasificación de etiquetas múltiples, agrupación en espacios de alta dimensión, selección de subconjuntos de características mediante Redes Bayesianas y regularización.
En optimización heurística investiga sobre mejoras en métodos de vanguardia y su extensión a problemas complejos (por ejemplo, funciones multiobjetivo, funciones objetivas no continuas), con especial énfasis en la estimación de algoritmos de distribución.
La neurociencia es también un campo de aplicación al cual el grupo contribuye. Algunos problemas a los que se enfrenta incluyen: (a) problemas de neuroanatomía, como el modelado y simulación de árboles dendríticos y la clasificación de tipos de neuronas basados en características morfológicas; y (b) enfermedades neurodegenerativas, como predecir la calidad de vida relacionada con la salud en la enfermedad de Parkinson y buscar biomarcadores en la enfermedad de Alzheimer.
Cabe destacar también su contribución a la Industria 4.0, donde el grupo desarrolla soluciones de “machine learning” para sistemas ciberfísicos.
CIG ha participado en más de 100 proyectos de investigación, la mayoría en convocatorias públicas competitivas pero también para empresas privadas.