Capacidades de I+i

El término Recuperación de Información abarca un amplio espectro, aunque a menudo al hablar de Recuperación de Información nos referimos a Sistemas de Recuperación de Información Automáticos (SRIA). Un SRIA recupera información acorde a los criterios fijados por el usuario. Las técnicas para la recuperación / categorización de los SRIA basados en documentos son transparentes y fácilmente adaptables a otros tipos de información.
 
Los SRIA resuelven los problemas típicos en el manejo de grandes colecciones de documentos. A saber:
  1. Clasificadores automáticos de Bases Documentales
  2. Motores inteligentes de búsqueda en Bases Documentales
  3. Construcción automática de jerarquías de documentos
  4. Extracción inteligente de los aspectos relevantes en Corpus
En resumen, resuelven los aspectos que van desde la información bruta (documentos iniciales carentes de toda estructura) hasta el proceso final de síntesis, recuperación y soporte a la decisión automatizado.
 
Las tecnologías subyacentes en los SRIA son portables a otras clases de información y se integran adecuadamente con las metodologías nativas en el área afín (sistemas de producción, entorno bio-sanitarios, etc.).

 

La Computación Paralela busca obtener algoritmos eficientes susceptibles de ser ejecutados en sistemas con pocos (multi) o miles (many) núcleos de proceso (cores o procesadores). Por su lado, La Computación de Altas Prestaciones persigue el mismo objetivo pero sin exigir varios cores/CPUs (computación secuencial). La conjunción de ambos técnicas permite abordar cualquier tipo de problema, de cualquier ámbito, que se caracterice por su alta dimensionalidad, bien en consumo de espacio (memoria) bien en necesidades computacionales (tiempo), o ambas.
 
En muchas aplicaciones científicas y técnicas la formulación de un determinado problema mediante un modelo matemático y su tratamiento numérico implica la resolución de sistemas de gran tamaño. Para sistemas de orden elevado, la programación secuencial estándar presenta problemas que incluso, en determinados casos, pueden hacer inviable la resolución.
 
La aparición de computadoras paralelas, en la última década los procesadores multi-core y las aceleradoras gráficas, ha supuesto la adaptación de gran número de algoritmos clásicos de computación para su ejecución en dichas máquinas.
 
La calidad de las aplicaciones paralelas y de altas prestaciones, su eficacia y eficacia, dependen fuertemente del problema a resolver y de la arquitectura subyacente. Es por ello que es precisa una labor de análisis compleja para logran soluciones adecuadas. Nuestro grupo viene efectuando esta labor de análisis (también de implementación) desde el 1998, colaborando con grupos / empresas multidisciplinares. Cabe resaltar que lo importante no es el qué (problema o campo), lo importante es identificar las fuentes de complejidad computacional y resolverlas.