Tecnologías

Algoritmos y modelos de aprendizaje automático que permitan procesar datos heterógeneos (de distintos tipos y/o procedentes de diversas fuentes), degradados o de baja calidad (faltantes, no significativos, o con anomalías), o incompletos/escasamente anotados.

Algoritmos, modelos y arquitecturas que permitan incorporar aprendizaje continuo, capaces de aprender incrementalmente de forma automática o con una mínima supervisión y que puedan adaptarse autónomamente a cambios en los datos.

Nuevos paradigmas de computación especializados para el desarrollo de soluciones basadas en aprendizaje automático, que permitan aumentar la eficiencia de cómputo de los algoritmos.

Arquitecturas para la construcción de Espacios de Datos seguros, que establezcan un marca de confianza y modelos de gobernanza apropiados para favorecer el despliegue de cadenas de valor basadas en datos.