Proyectos emblemáticos

Extracción eficiente de datos en escenarios de alta complejidad

La diversidad de fuentes y formatos de datos, así como la distribución y masividad de estas, son sólo algunos de los elementos que dificultan la extracción eficiente e inteligente de información.

En la actualidad se advierte un incremento en la cantidad y nivel de exigencia de requerimientos en las áreas de manejo de datos, análisis de datos y machine learning. Pero, de la mano de este aumento en las necesidades, también han crecido el número y diversidad de soluciones potenciales propuestas.

Nuestro instituto tiene como objetivo, primero, analizar y entender a cabalidad estos requerimientos emergentes, para detectar en ellos elementos comunes que permitan apuntar a soluciones transversales.

Una vez que tengamos una visión clara de los requerimientos compartidos por estos escenarios de alta exigencia y complejidad, trabajaremos para establecer los fundamentos teóricos que nutran el desarrollo de lenguajes con poder suficiente para integrar el manejo de datos con el análisis de datos y tareas propias de machine learning, y que tengan -además- la capacidad de ser escalables y verificables.

Directores de Proyecto
Pablo Barceló
Aidan Hogan

Equipo de Trabajo
Leopoldo Bertossi
Claudio Gutiérrez
Éric Tanter
Renzo Angles
Federico Olmedo
Jorge Pérez
Carlos Buil
Gonzalo Navarro
Domagoj Vgroc
Juan Reutter
Cristián Riveros
Jorge Baier
Marcelo Arenas
Tomás Díaz
Sebastián Ferrada
Bernardo Subercaseux
Nelson Higuera
Pilar Jadue
Juan Navarro