DEIMOS: Plataforma de toma de decisiones aplicada a problemas reales de la industria

La toma de decisiones es un factor clave al abordar la optimización de un problema real con varios objetivos contrapuestos.

Investigador principal

José Francisco Aldana Montes

Sede:

UMA

Tecnología

Machine learning, Big Data

Agentes agregados

ERICSSON

Resumen de la propuesta

La toma de decisiones es un factor clave al abordar la optimización de un problema real con varios objetivos contrapuestos. Este proyecto se plantea el desarrollo de un sistema de toma de decisiones que permita indicar preferencias de búsqueda tanto a priori como de forma dinámica, incluyendo la posibilidad de ajustar la formulación del problema mientras se ejecuta el algoritmo de optimización. Asimismo, la plataforma permitirá integrar tecnologías Big Data para reducir los tiempos de optimización.

Este proyecto se validará en una aplicación en colaboración con la empresa ERICSSON

Objetivo del proyecto

El objetivo de DEIMOS desarrollar una plataforma que proporcione un motor de optimización multiobjetivo que incluya soporte para toma de decisiones con el objetivo de que pueda ser usado en problemas reales de varios dominios de aplicación (industria, transporte, logística, agroindustria). La plataforma proporcionará:

• Algoritmos de optimización que puedan capturar preferencias de usuario tanto a priori como de forma dinámica.

• Posibilidad de resolver problemas dinámicos, que cambian en el tiempo por factores externos o por la inclusión de restricciones durante el proceso de optimización.

• Integración de tecnologías Big Data para la aceleración de las tareas de cómputo.

El resultado permitirá a los expertos en los dominios de aplicación el aumentar su productividad al poder guiar las búsquedas de forma precisa, incluyendo la posibilidad de utilizar tecnologías Big Data de alto rendimiento.

El desarrollo y despliegue se llevará a cabo en la infraestructura de servidores Open Stack para el Análisis del Big Data del Edificio Ada Byron (UMA), que dispone 800 Cores, 64TB RAM y 1.5PB de almacenamiento. La validación se realizará con datos aportados por ERICSSON.

Resultados esperados e indicadores

• Nuevo personal investigador (equivalente anual): 1 nuevo investigador en fase de iniciación • Patentes: se estudiará la posibilidad de presentar 1 patente • Nº contratos transferencia: al menos 1 contrato de transferencia • Congresos: al menos 1 publicación/ponencia en congreso científico y/o jornadas de transferencia • Publicaciones indexadas: al menos 1publicación indexada en JCR • Tesis doctorales: Arranque de una tesis doctoral. Se explorará la iniciación de un Doctorado Industrial ERICSSON-UMA

Justificación potencial impacto tecnológico del proyecto TRL

El impacto en la sociedad es directo puesto dado que la empresa ERICSSON está implantada en el Parque Tecnológico de Andalucía, y la experiencia de la aplicación de la plataforma DEIMOS dentro de ERICSSON permitirá la adaptación de la plataforma a otras empresas del entorno.

DEIMOS se concibe para alcanzar un estado TRL 7, sirviendo además de prototipo operacional para su continuación en futuras iniciativas nacionales y europeas (EU-PF 8), con aspiración a TRL 8-9.

Avances

José Francisco Aldana Montes y su equipo de investigación Khaos (http://khaos.uma.es/), pertenecientes a la Universidad de Málaga, junto con ERICSSON, como empresa colaboradora, tienen como objetivo desarrollar una plataforma que proporcione un motor de optimización multi-objetivo que incluya soporte para toma de decisiones con la finalidad de que pueda ser usado en problemas reales de varios dominios de aplicación (industria, transporte, logística, agroindustria).

Bajo la supervisión del Dr. Antonio Jesús Nebro Urbaneja, miembro de Khaos, se está investigando el uso de técnicas de especificación de preferencias en el contexto de problemas de optimización multi-objetivo de gran dimensionalidad. Estos problemas se caracterizan por tener que optimizar al mismo tiempo dos o más funciones que son contrapuestas (es decir, mejorar una implica que el resto empeora) mediante la exploración de un espacio de búsqueda extremadamente grande. Resolver de forma eficaz estos problemas, con el fin de obtener resultados precisos en un tiempo razonable, es un reto en la actualidad. Para ello se ha desarrollado un primer prototipo en el que se integra la herramienta jMetal, un software de optimización desarrollado en el grupo Khaos, y una aplicación real del ámbito de las telecomunicaciones de la empresa Ericsson.

Los primeros resultados obtenidos en la experimentación que se está llevando a cabo son bastante prometedores, ya que se están mejorando en algunos aspectos los resultados de la aplicación real. Mediante el uso de algoritmos de optimización multi-objetivo de tipo bioinspirado (técnicas de optimización basadas en simular el comportamiento de ecosistemas de seres vivos) se está obteniendo un abanico de soluciones de compromiso entre los objetivos que se intentan optimizar, lo que posibilita que los usuarios puedan escoger una o más soluciones al problema. A pesar de que el problema que se está resolviendo se caracteriza por tener gran dimensión y encontrar soluciones óptimas al mismo podría requerir decenas de años de cómputo, los algoritmos empleados son capaces de proporcionar información útil en pocos minutos.

DEIMOS
 

Dado que las técnicas multi-objetivo proporcionan conjuntos de posibles soluciones a los problemas, los siguientes avances del proyecto están ligados a incorporar mecanismos que asistan a la toma de decisiones sobre qué solución elegir. Estos mecanismos tendrán en cuenta los requisitos que impongan los ingenieros que usen la herramienta que se obtenga al finalizar el proyecto.