Agentes al servicio de la minería de datos
La minería de datos es uno de los pasos fundamentales en la extracción de conocimientos a partir de bases de datos de gran tamaño. Las técnicas destinadas a automatizar la extracción de patrones regulares se creó en un principio para su aplicación a datos centralizados, pero la dependencia científica e industrial creciente de los recursos de computación repartidos por diversos emplazamientos ha dado lugar al desarrollo de la minería de datos distribuida. De hecho ya se dispone de múltiples técnicas que se valen de conceptos como la agrupación distribuida, la clasificación y la regresión, si bien solo algunas de ellas se basan en agentes inteligentes capaces de controlar cada vez más tareas de minería de datos. El proyecto financiado con fondos europeos «Agent-oriented distributed data mining using computational statistics» (ADMIT) estudió el valor añadido que ofrecen varios conceptos extraídos de la tecnología de agentes. En el caso de los sistemas multiagente, los comportamientos individuales y colectivos de los agentes dependen de los datos a tratar. Los investigadores de ADMIT sopesaron la utilización de varias técnicas de procesamiento de datos descentralizados como la predicción por regresión y el análisis de punto de cambio para determinar si se producían cambios en los corpus y el momento de dicho cambio. Estos modelos de coordinación de datos se utilizaron en labores de toma de decisiones y lograron resultados similares a los de una autoridad central. Las sinergias entre estas comunidades de agentes y la computación en nube ofrecieron la posibilidad de dar paso a tecnologías nuevas. Los investigadores de ADMIT estudiaron también el agrupamiento de datos descentralizados, un paso de preprocesamiento aplicado a los repositorios de datos en nube. La agrupación de datos similares permitió construir representaciones más precisas de los datos para su utilización en la selección de la ruta óptima y la adaptación de la velocidad ante distintas condiciones de tráfico, entre otras aplicaciones. Los resultados de ADMIT se presentaron en once congresos internacionales. También se remitieron dieciséis artículos para su publicación en actas de congresos y en revistas científicas sometidas a arbitraje científico. Los métodos propuestos se integraron en sistemas inteligentes de transporte destinados a la gestión del tráfico y la vigilancia medioambiental, y se validaron mediante datos de tráfico reales de la ciudad de Hannover (Alemania).
Palabras clave
Minería de datos, agentes de software, computación en nube, agrupamiento de datos, transporte inteligente
