Laura Melgar García

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FILIACIÓN: Departamento Deporte e Informática. Área de Lenguajes y Sistemas Informáticos. Universidad Pablo de Olavide.

INVESTIGACIÓN: Inteligencia Artificial, Big data y Ciencia de datos.

“La realidad tecnológica se está moviendo hacia el nuevo concepto de Big Fast Data que se centra en reducir el tiempo entre la llegada de un nuevo dato y la extracción de información del mismo. Entre las “V’s del Big Data”, la Velocidad está tomando cada vez más importancia.”.

Éste fue el punto de partida de mi Tesis Doctoral sobre data streaming al iniciar los contactos con las que han sido mis directoras, la Dra. Alicia Troncoso Lora y la Dra. Cristina Rubio Escudero.

El análisis de flujos de datos continuos o data streaming está siendo cada vez más demandado por las empresas. Esto es debido a la gran cantidad de fuentes de información que producen datos indexados en el tiempo en alta frecuencia, como son los sensores, dispositivos IoT, redes sociales, etc. Sin embargo, a día de hoy, la investigación se centra más en el estudio de datos en histórico que en los datos recibidos en streaming, es decir, en tiempo real y a gran velocidad. Esta tipología de datos presenta un gran reto, tanto a nivel de almacenamiento y procesamiento, como a nivel de modelado del propio algoritmo.

Habiéndome interesado siempre por las nuevas tecnologías, decidí iniciarme en la investigación de esta tendencia actual de la inteligencia artificial. El reto principal era claro: implementar algoritmos de aprendizaje automático específicos para datos recibidos en tiempo real mediante la actualización incremental del modelo para proporcionar así respuestas precisas en el menor tiempo posible. Detectar cambios repentinos en los patrones de los datos tan pronto como ocurren, descubrir nuevas tendencias y alertar sobre anomalías en tiempo real son algunas de las aplicaciones de este tipo de modelado para las Ciudades Inteligentes o Industria 4.0 que está generando, y sobre todo generará, un gran impacto socio-económico.

En marzo 2023 obtuve el título de Doctora en Inteligencia Artificial. Resumiría la etapa predoctoral como un desafío constante. Empiezas con una hipótesis que modificas muchas veces, hasta que un día te encuentras defendiendo tu algoritmo y sus aplicaciones en una conferencia internacional frente a importantes científicos de la actualidad, teniendo la oportunidad de hablar y comentar con ellos. La colaboración en investigación es imprescindible. En mi caso, los 6 meses en la New York University con una beca Fulbright-Junta de Andalucía de investigación predoctoral me ayudaron a dar el impulso final a mis investigaciones, gracias a los conocimientos adquiridos de mi colaboración con los científicos de uno de los centros más punteros del mundo. 

Desde mi punto de vista, la investigación te abre las puertas del futuro para que tú puedas formar parte activa de él.