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El proyecto AMIDST

El proyecto AMIDST. Un caso de uso en la nueva economía del conocimiento

Vivimos el inicio de la llamada economía del conocimiento.  Las cantidades de información que generamos en nuestra vida diaria crecen sin parar. Cada vez hacemos más tareas cotidianas a través de la red. Nuestros dispositivos son cada vez más sofisticados y más y más procesos son controlados por máquinas y sistemas inteligentes.

Y no es algo que vaya a parar. En breve se espera el desarrollo del internet de las cosas, un escenario en el que todos los dispositivos del hogar estarán conectados a la red.

En algunos países se empiezan ya a comercializar aparatos electrónicos (el más desarrollado por ahora es el Amazon Echo) que escuchan todo lo que decimos para cumplir las peticiones que les hagamos: Desde poner la música que queramos escuchar hasta apagar la luz cuando salgamos de la habitación.

Big Data para lograr una personalización eficaz

Las gigantescas cantidades de datos que todo esto generará suponen una inmensa oportunidad de negocio para muchas empresas. Algunas de ellas podrán extraer conocimiento de toda esa información y aprovecharlo para ofrecer mejores productos y servicios a sus clientes.

En un mundo con 7.000 millones de habitantes la tendencia es que a cada persona se la trate de forma individualizada, ofreciéndole el servicio mejor adaptado a sus necesidades y preferencias.

Aunque la primera línea en el uso de tecnologías de tratamiento masivo de datos está protagonizada por empresas americanas, las autoridades europeas son conscientes de la importancia de este fenómeno.

Y, además de los desarrollos regulatorios para proteger la privacidad de los usuarios ante los retos que este nuevo escenario plantea, incentivan a las compañías e investigadores del viejo continente a sumarse al mismo. De modo que la economía de la Unión Europea sea un actor relevante en la nueva economía del conocimiento.

El proyecto AMIDST

Como ejemplo de lo anterior, una de las iniciativas financiadas por la Comisión Europea como parte de su 7º programa marco de apoyo a la investigación e innovación es el proyecto AMIDST.

Iniciado en el año 2014 por un consorcio de universidades y empresas europeas de distintos países y sectores, este proyecto, cuyo nombre es el acrónimo de Analysis of MassIve Data STreams, tiene como objetivo el desarrollo de nuevos algoritmos capaces de tratar cantidades masivas de datos complejos generados de forma muy rápida.

Además, se busca que estos algoritmos sean lo suficiente flexibles para que puedan usarse en la resolución de problemas y la toma decisiones en ámbitos muy diversos.

Soluciones en base a datos

El enfoque que se adopta en AMIDST para conseguir el objetivo anterior es utilizar los llamados modelos gráficos probabilísticos (MGP). Explicados de forma sencilla, dichos modelos representan de forma gráfica las relaciones entre las características de un problema a estudiar y ayudan a determinar, en base a la cambiante información disponible, las probabilidades de que se produzca un fenómeno.

La idea es conseguir algo no muy distinto a la forma en que funciona nuestro cerebro. Por ejemplo, si cualquiera de nosotros oye en la predicción del tiempo de la mañana que el día va a ser soleado, lo más probable es que decida salir de casa sin llevar paraguas.

Sin embargo, si al salir a la calle vemos que a lo lejos el cielo empieza a encapotarse es posible que nos demos la vuelta para cogerlo. Esto mismo intentan hacer los MGP: tratar la información según se va recibiendo y aconsejar la solución óptima según los datos de que se disponga en cada momento.

Aplicación a los sectores automovilístico y financiero

Este tipo de modelos han sido utilizados con éxito para resolver multitud de problemas: Desde ayudar a los médicos en el diagnóstico de enfermedades, hasta la creación de programas de reconocimiento de lenguaje natural.

En el caso del proyecto AMIDST, aunque el enfoque es general, las pruebas de uso de los algoritmos desarrollados se centran en dos sectores concretos:

  1. El automovilístico, para el que se busca desarrollar programas que instalados en un coche detecten en tiempo real maniobras peligrosas de otros vehículos.
  2. El financiero.

Los clientes del Grupo Cooperativo Cajamar generan información de forma continua y a gran escala. En un solo minuto miles de personas en todo el país usan sus tarjetas de crédito o realizan operaciones de banca electrónica.

Grupo Cajamar se adapta a la nueva economía del conocimiento

Los algoritmos que se están desarrollando en el proyecto AMIDST permiten obtener provecho de estos datos, por lo que el Grupo, en colaboración con la Universidad de Almería, forma parte del Consorcio europeo que lleva a cabo el proyecto.

Para ello, Grupo Cajamar aporta su visión sobre cómo debería ser el desempeño en el sector financiero de los modelos desarrollados. Los beneficios que esto puede reportar a los socios y clientes del Grupo son varios.

El principal consiste en la posibilidad de detectar de forma mucho más precisa qué perfil de pago va a tener un cliente, adaptando los productos ofrecidos al mismo a esa información.

AMIDST se encuentra en su recta final. Ya sólo quedan tres meses para el fin del proyecto. Los nuevos algoritmos estarán entonces disponibles y Grupo Cooperativo Cajamar habrá dado un paso más en su adaptación a la nueva economía del conocimiento.

Ramón Sáez Martínez

Gerente Metodología de Medición del Riesgo del Grupo Cajamar