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Inteligencia Computacional Avanzada Para Alcanzar Objetivos De Desarrollo Sostenible Inteligencia Computacional Avanzada Para Alcanzar Objetivos De Desarrollo Sostenible

A Project coordinated by IIIA.

Principal investigator:

Christian Blum Christian Blum

Collaborating organisations:

Funding entity:

MINECO MINECO

Funding call:

Proyectos I+D+i 2019, Generación de conocimiento Proyectos I+D+i 2019, Generación de conocimiento

Project #:

PID2019-104156GB-I00 PID2019-104156GB-I00

Funding amount:

102.850,00€ 102.850,00€

Duration:

2020-06-01 2020-06-01

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2023-05-31 2023-05-31

En 2015, todos los estados miembros de las Naciones Unidas adoptaron la Agenda 2030 para el desarrollo sostenible con el objetivo de alcanzar la paz y la prosperidad para todos los habitantes del planeta. La agenda establece 17 objetivos de desarrollo sostenible (SDGs). Estos objetivos instan a los países a tomar medidas para poner fin a la pobreza y otras privaciones por medio de estrategias que mejoren la salud y la educación, reduzcan la desigualdad y estimulen el crecimiento económico, todo ello sin impactar de forma negativa en el cambio climático y preservando nuestro planeta. Alcanzar estos objetivos es un reto para nuestra sociedad. Después de varios años trabajando en IA para el bien social, nuestro grupo ha identificado retos computacionales específicos, tanto en optimización como en aprendizaje automático, que surgen en áreas de aplicación relacionadas con objetivos de la Agenda 2030. Nuestro objetivo es hacer frente a estos desafíos avanzando el estado del arte en aspectos algorítmicos. Esto será necesario porque que los problemas de optimización que surgen en estas áreas de aplicación son problemas a gran escala que a menudo no pueden resolverse con los enfoques heurísticos y exactos disponibles en la actualidad. De hecho, planeamos avanzar el estado del arte a lo largo de las siguientes tres líneas. En primer lugar, contribuir a la adaptación de la metaheurística para su aplicación a problemas de gran escala. En segundo lugar, avanzar en la combinación de técnicas heurísticas con ideas algorítmicas de investigación de operaciones. En tercer lugar, contribuir en un campo de investigación novedoso como es el apoyo de algoritmos de optimización a las técnicas de aprendizaje automático. El objetivo del proyecto es demostrar que los avances computacionales logrados permiten mejorar con respecto al estado del arte en áreas de aplicación que están alineadas con algunos de los SDGs de la Agenda 2030 de la ONU para el Desarrollo Sostenible. En particular, nos ocuparemos de las siguientes áreas: (1) Intercambio de viajes entre pares (en relación con el SDG 11: Ciudades y comunidades sostenibles); (2) Formación de equipos (en relación con el SGD 4: Educación de calidad); (3) Aumento de la responsabilidad energética de los niños (en relación con el SGD 4: Educación de calidad); (4) Sistemas de salud inteligentes (en relación con el SGD 3: Salud y bienestar).

En 2015, todos los estados miembros de las Naciones Unidas adoptaron la Agenda 2030 para el desarrollo sostenible con el objetivo de alcanzar la paz y la prosperidad para todos los habitantes del planeta. La agenda establece 17 objetivos de desarrollo sostenible (SDGs). Estos objetivos instan a los países a tomar medidas para poner fin a la pobreza y otras privaciones por medio de estrategias que mejoren la salud y la educación, reduzcan la desigualdad y estimulen el crecimiento económico, todo ello sin impactar de forma negativa en el cambio climático y preservando nuestro planeta. Alcanzar estos objetivos es un reto para nuestra sociedad. Después de varios años trabajando en IA para el bien social, nuestro grupo ha identificado retos computacionales específicos, tanto en optimización como en aprendizaje automático, que surgen en áreas de aplicación relacionadas con objetivos de la Agenda 2030. Nuestro objetivo es hacer frente a estos desafíos avanzando el estado del arte en aspectos algorítmicos. Esto será necesario porque que los problemas de optimización que surgen en estas áreas de aplicación son problemas a gran escala que a menudo no pueden resolverse con los enfoques heurísticos y exactos disponibles en la actualidad. De hecho, planeamos avanzar el estado del arte a lo largo de las siguientes tres líneas. En primer lugar, contribuir a la adaptación de la metaheurística para su aplicación a problemas de gran escala. En segundo lugar, avanzar en la combinación de técnicas heurísticas con ideas algorítmicas de investigación de operaciones. En tercer lugar, contribuir en un campo de investigación novedoso como es el apoyo de algoritmos de optimización a las técnicas de aprendizaje automático. El objetivo del proyecto es demostrar que los avances computacionales logrados permiten mejorar con respecto al estado del arte en áreas de aplicación que están alineadas con algunos de los SDGs de la Agenda 2030 de la ONU para el Desarrollo Sostenible. En particular, nos ocuparemos de las siguientes áreas: (1) Intercambio de viajes entre pares (en relación con el SDG 11: Ciudades y comunidades sostenibles); (2) Formación de equipos (en relación con el SGD 4: Educación de calidad); (3) Aumento de la responsabilidad energética de los niños (en relación con el SGD 4: Educación de calidad); (4) Sistemas de salud inteligentes (en relación con el SGD 3: Salud y bienestar).

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