¿Qué es LUCERNA y a quién puede ayudar?
Se trata de un proyecto impulsado por Luce Innovative Technologies y AIR Institute que nace con el objetivo de crear un framework con módulos interconectados que sea capaz de responder a problemas de ciencia de datos masivos independientemente del modelo de negocio. La abstracción de datos permitirá un tratamiento y clasificación adecuado por medio de técnicas de inteligencia artificial explicable y siguiendo las directrices de la Comisión Europea para una IA fiable. Esto se puede lograr mediante la securización de los datos y la adición de una capa de interpretabilidad de los modelos y resultados.
El planteamiento innovador que propone LUCERNA es lograr que los resultados obtenidos a partir del tratamiento de los datos sean explicables e interpretables. Esto es debido a que los modelos de aprendizaje profundo o deep learning, a pesar de aportar gran precisión y buenos resultados para conjuntos de datos masivos, no son, por naturaleza, interpretables. Para solucionar esto, LUCERNA añade un módulo de interpretabilidad con técnicas específicas en función del modelo para que los datos puedan ser comprendidos. Del mismo modo, se ofrece la automatización de conjuntos de datos masivos procedentes de diferentes fuentes.
Los resultados de LUCERNA permitirán obtener beneficios para organizaciones que recojan grandes cantidades de datos en sus negocios, teniendo la posibilidad de extraer características útiles. Algunos ejemplos son empresas de marketing de cara a la segmentación de clientes, negocios de ecommerce para automatizar la creación de categorías de los productos o entidades bancarias para facilitar el trabajo con los datos de los clientes e incluso detectar comportamientos y cuentas fraudulentas, aportando así beneficios en materia de ciberseguridad. Del mismo modo, el proyecto incluye como ámbitos de aplicación las ciudades y territorios inteligentes, el sector sociosanitario, control de pandemias, industria conectada 4.0 y agricultura y ganadería inteligentes, entre otros.
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