Computación y ciencia de datos.

El BIFI es uno de los centros de e-ciencia más relevantes en España, tanto como proveedores de recursos como por los usuarios científicos. Compuesta principalmente por ingenieros y físicos, el Área de Computación y Ciencia de Datos incluye una amplia gama de actividades, investigación tecnológica, apoyo a usuarios, investigación aplicada, transferencia de tecnología, difusión.

El BIFI aloja el Centro de Supercomputación de Aragón (Cesar), una infraestructura de cómputo que abarca un amplio conjunto de tecnologías: HPC (memoria distribuida y compartida), grid, cloud, computación voluntaria y ordenadores dedicados.

De hecho, el Área de Computación y Ciencia de Datos se estructura en cinco líneas de investigación:

  • Ciencia Ciudadana
  • Análisis de Datos, Visualización Avanzada y Transferencia Tecnológica
  • Computación de Alto Rendimiento y Cloud Computing (HPC-Cloud)
  • Ordenadores Dedicados
  • Ciencia Digital
  • Modelos estocásticos y análisis de datos en Medicina y Climatología
  • La spin-off Kampal Data Solutions

Los recursos de computación HPC ofrecen varios millones de horas de CPU y cientos de terabytes de almacenamiento por año, a los investigadores del BIFI (y sus

colaboradores) y a usuarios externos a través de la Red Española de Supercomputación, el programa Hosted Clusters y otros servicios prestados.

También las infraestructuras Cloud proporcionan recursos informáticos a una amplia gama de investigaciones, que tienen requisitos específicos o complementarios a los ofrecidos por las infraestructuras HPC. Además de esto, también sirven como banco de pruebas para empresas y pymes españolas y europeas, que están dispuestas a adoptar estas tecnologías para mejorar su modelo de negocio. Por lo tanto, en los últimos años, hemos centrado nuestra investigación y las infraestructuras cloud para ayudar a las PYME sobre cómo obtener ventaja de estas poderosas tecnologías.

En la línea de investigación de ordenadores de propósito especial, se trabaja en el diseño y construcción de máquinas dedicadas a resolver problemas muy específicos, como el premiado superordenador JANUS, basado en FPGAs y con relevantes resultados científicos.

El BIFI es una referencia internacional en actividades de ciencia ciudadana: lideró el primer proyecto de computación voluntaria desarrollado en España, denominado «Zivis» (posteriormente «Ibercivis», antes de la constitución de la Fundación Ibercivis) y coordinó el proyecto europeo Socientize (2012-2014), financiado en el 7º Programa Marco Europeo dentro del programa de Infraestructuras de Investigación. El proyecto Socientize recopiló actividades, instituciones, programas de financiación e iniciativas relacionadas con la participación ciudadana activa en la ciencia. Desde entonces, las actividades de ciencia ciudadana, la mayor parte desarrolladas con la colaboración o el soporte de la Fundación Ibercivis, se han diversificado más allá de las tecnologías online.

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Ciencia Ciudadana

Ciencia Ciudadana

Responsable de la Línea de Investigación:

Francisco Sanz García

Investigadores:

Francisco Sanz García
Fermín Serrano Sanz
Maite Pelacho
Jorge Barba
Lucía Moreno
Olga Varela Machado
Judith Bielsa
Alba Peiro
Nacho Sáez

El equipo completo de Ibercivis está formado por profesionales de diversos ámbitos, entre los que se incluyen los siguientes: matemáticas, computación, desarrollo de software, filosofía, física, ingeniería (informática, electrónica, ambiental), geología, sociología, psicología, ciencias políticas, diseño gráfico y comunicación.

 

 

RESUMEN

La ciencia ciudadana se puede definir como un conjunto de metodologías de investigación en las que toda persona interesada puede participar activamente en una o varias de las etapas del ciclo investigador –identificando preguntas de investigación, planteando hipótesis, desarrollando nuevas metodologías, aportando y/o analizando datos, interpretando resultados, comunicándolos– de acuerdo con sus capacidades siempre dinámicas. Las áreas de estudio y metodologías son muy diversas, así como las posibilidades de colaboración.

En España, la Fundación Ibercivis es líder en el impulso de la ciencia ciudadana a escala nacional, desarrollando también su actividad en ámbitos locales e internacionales. Ibercivis es una fundación sin ánimo de lucro dedicada a la ciencia ciudadana, constituida legalmente en 2011, con sus orígenes en el BIFI de la Universidad de Zaragoza en 2006, al diseñar y desarrollar los primeros proyectos de computación distribuida voluntaria en España. Las entidades que configuran el actual patronato de la fundación son el Ministerio de Ciencia, Innovación y Universidades, el Gobierno de Aragón, el Consejo Superior de Investigaciones Científicas (CSIC), la Universidad de Zaragoza, el Centro de Investigaciones Energéticas,  Medioambientales, y Tecnológicas (Ciemat) y la Fundación Zaragoza Ciudad del Conocimiento (ZCC).

Un hito en la ciencia ciudadana, tanto europea como internacional, fue el desarrollo del proyecto europeo Socientize (2012-2014), liderado por el BIFI e Ibercivis, incluyendo la publicación del White Paper on Citizen Science for Europe, documento referente para la comprensión y desarrollo de la ciencia ciudadana a escala internacional, en particular en sus dimensiones políticas. Desde 2012, la actividad de Ibercivis y el BIFI en ciencia ciudadana se ha diversificado más allá de la computación voluntaria y ambas entidades continúan colaborando en diversas investigaciones. 

La triple misión de Ibercivis se resume como sigue: 

  • impulsar la investigación a través de metodologías de ciencia ciudadana 
  • apoyar y promover iniciativas de ciencia ciudadana a escala local, nacional e internacional
  • investigar la misma ciencia ciudadana como objeto de estudio

A partir de esta misión, Ibercivis articula su actividad en varias líneas complementarias. Por un lado, promueve enfoques multidisciplinares y el desarrollo de tecnologías de código abierto, accesibles, adaptables y replicables, así como de herramientas específicas (p.ej. aplicaciones móviles y plataformas web) destinadas a la recopilación y el análisis de datos. Además, impulsa tecnologías que permiten a personas y comunidades diseñar y desarrollar sus propios proyectos, favoreciendo una participación más autónoma y diversificada.

Otra línea central es la formación y el desarrollo y fortalecimiento de capacidades. Ibercivis elabora materiales formativos en diversos formatos dirigidos tanto a investigadores profesionales que busquen incorporar metodologías de ciencia ciudadana, como a cualquier persona interesada en participar activamente en la investigación, en estrecha colaboración con entidades del sector público, del tercer sector (asociaciones, ONGs, comunidades locales o virtuales) o del sector privado y la innovación, así como con centros educativos en diferentes niveles. 

Gracias a todo lo anterior, cerca de 100.000 personas han tomado parte en proyectos con liderazgo o participación de Ibercivis en cerca de un centenar de iniciativas locales, nacionales e internacionales.

Junto a todo ello, Ibercivis trabaja para conectar la ciencia (ciudadana) con las políticas públicas, colaborando con administraciones locales y nacionales, favoreciendo el diálogo multidireccional entre todos los agentes sociales. Este objetivo incluye la integración de las metodologías de ciencia ciudadana en universidades, centros de investigación, instituciones locales, promoviendo un modelo de ecosistemas científicos que incluyan a todo el conjunto de la ciudadanía bajo un enfoque de colaboración activa.

PUBLICACIONES RELEVANTES

  • Pelacho, M., Orejudo, S., & Clemente-Gallardo, J. (2025). Science as a commons: Motivations for continued participation in citizen science projects. PLoS One, 20(6): e0325593. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0325593 
  • Soacha-Godoy, K., López-Borrull, A., Serrano, F., & Piera, J. (2025). The backbone of participatory science: Reframing citizen observatories as research infrastructures. Sustainability, 17(10), 4608; https://doi.org/10.3390/su17104608
  • Peiro, A., Cappello, C., Laurent, C., Sanz, F., Papadopoulou, E., & Mimmo, T. (2025). Echo’s citizen science initiatives for soil literacy take off. Open Access Government, 45(1), 452–453. https://doi.org/10.56367/OAG-045-11504-02
  • Peiro, A., Mimmo, T., Cappello, C., & Sanz, F. (2024). Citizen science initiatives for soil literacy. Open Access Government, 43(1), 386–387. https://doi.org/10.56367/OAG-043-11504-02
  • Sandén, T., Mason, E., Breure, T., Gascuel, C., Auclerc, A., Anzalone, E., Burton, V. J., Rienks, F., Di Lonardo, S., Peiro, A., Sanz, F., Aldrian, U., & Mimmo, T. (2024). The role of citizen science in soil health assessment. Publications Office of the European Union. https://data.europa.eu/doi/10.2760/7007291 
  • European Commission, Joint Research Centre, Peiro, A., Mimmo, T., Sanz, F., Panagos, P., Jones, A., & Breure, T. (2024). A review of existing tools for citizen science research on soil health. Publications Office of the European Union. https://data.europa.eu/doi/10.2760/170858 
  • Gonzalo, A., Sanz-García, F., Pelacho, M., Tarancón, A., Rivero, A., Varela, O., & Moreno, A. (2023). Collective intelligence to find solutions to the challenges posed by the Sustainable Development Goals. Citizen Science: Theory and Practice, 8(1), p. 47. https://doi.org/10.5334/cstp.587
  • Wagenknecht, K., Woods, T., Sanz, F. G., Gold, M., Bowser, A., Rüfenacht, S., Ceccaroni, L., & Piera, J. (2021). EU-Citizen.Science: A platform for mainstreaming citizen science and open science in Europe. Data Intelligence, 3(1), 136–149. https://doi.org/10.1162/dint_a_00085
  • Pelacho, M., Ruiz, G., Sanz, F., Tarancón, A., & Clemente-Gallardo, J. (2021). Analysis of the evolution and collaboration networks of citizen science scientific publications. Scientometrics, 126(1), pp.225–257. https://doi.org/10.1007/s11192-020-03724-x
  • Sanz-García, F., Pelacho, M., Woods, T., Fraisl, D., See, L., Haklay, M., & Arias, R. (2021). Finding what you need: A guide to citizen science guidelines. En K. Vohland, A. Land-Zandstra, L. Ceccaroni, R. Lemmens, J. Perelló, M. Ponti, R. Samson, & K. Wagenknecht (Eds.), The science of citizen science. (pp 419–437). Springer. https://doi.org/10.1007/978-3-030-58278-4_21 
  • Schade, S., Pelacho, M., van Noordwijk, T., Vohland, K., Hecker, S., & Manzoni, M. (2021). Citizen science and policy. En K. Vohland, A. Land-Zandstra, L. Ceccaroni, R. Lemmens, J. Perelló, M. Ponti, R. Samson, & K. Wagenknecht (Eds.),The science of citizen science (pp. 351–371). Springer. 10.1007/978-3-030-58278-4_18
  • Pelacho, M., Rodríguez, H., Broncano, F., Kubus, R., García, F. S., Gavete, B., & Lafuente, A. (2021). Science as a commons: Improving the governance of knowledge through citizen science. En K. Vohland, A. Land-Zandstra, L. Ceccaroni, R. Lemmens, J. Perelló, M. Ponti, R. Samson, & K. Wagenknecht (Eds.),The science of citizen science (pp. 57–78). Springer. https://doi.org/10.1007/978-3-030-58278-4_4 
  • Turbé, A., Barba, J., Pelacho, M., Mugdal, S., Robinson, L. D., Serrano-Sanz, F., Sanz, F., Tsinaraki, C., Rubio, J.-M., & Schade, S. (2019). Understanding the citizen science landscape for European environmental policy: An assessment and recommendations. Citizen Science: Theory and Practice. 4(1), p. 34. doi: https://doi.org/10.5334/cstp.239
  • Bio Innovation Service, Directorate-General for Environment, European Commission, Fundación Ibercivis, The Natural History Museum (2018). Citizen science for environmental policy: development of an EU-wide inventory and analysis of selected practices. Publications Office of the European Union. https://data.europa.eu/doi/10.2779/961304
  • Silva, C., Monteiro, A. J., Manahl, C., Lostal, E., Schäfer, T., Andrade, N., Brasileiro, F., Mota, P., Sanz, F. S., Carrodeguas, J., & Brito, R. (2016). Cell Spotting: Educational and motivational outcomes of a cell biology citizen science project in the classroom. JCOM, 15(01). https://doi.org/10.22323/2.15010202
  • Silva, C., Brito, R. M. M., Monteiro, A., Leal, J. A. F., Furtado, A., Andrade, N., Brasileiro, F., Mota, P. G., Manahl, C., Holocher-Ertl, T., Pérez, M., Lostal, E., Gáscon, C. V., Sanz, F., & Serrano-Sanz, F. (2014). SOCIENTIZE participatory experiments, dissemination and networking activities in perspective. Human Computation, 1(2). https://doi.org/10.15346/hc.v1i2.4 
  • Gallardo, A., Guil, J. M., Lomba, E., Almarza, N. G., Khatib, S. J., Cabrillo, C., Sanz, A., & Pires, J. (2014). Adsorption of probe molecules in pillared interlayered clays: Experiment and computer simulation. Journal of Chemical Physics, 140(22). https://doi.org/10.1063/1.4880962 
  • Serrano-Sanz, F., Holocher-Ertl, T., Kieslinger, B., Sanz-García, F., & Silva, C. G. (2014). White paper on citizen science for Europe. Socientize Consortium. https://ec.europa.eu/futurium/en/system/files/ged/socientize_white_paper_on_citizen_science.pdf 
  • Guerrero, G. D., Imbernón, B., Pérez-Sánchez, H., Sanz, F., García, J. M., & Cecilia, J. M. (2014). A performance/cost evaluation for a GPU-based drug discovery application on volunteer computing. BioMed Research International, 2014, 1–8. https://doi.org/10.1155/2014/474219
  • Gracia-Lázaro, C., Ferrer, A., Ruiz, G., Tarancón, A., Cuesta, J. A., Sánchez, A., & Moreno, Y. (2012). Heterogeneous networks do not promote cooperation when humans play a prisoner’s dilemma. Proceedings of the National Academy of Sciences, 109(32), 12922–12926. https://doi.org/10.1073/pnas.1206681109
  • Borge-Holthoefer, J., Rivero, A., García, I., Cauhé, E., Ferrer, A., Ferrer, D., Francos, D., Iñiguez, D., Pérez, M. P., Ruiz, G., Sanz, F., Serrano, F., Viñas, C., Tarancón, A., & Moreno, Y. (2011). Structural and dynamical patterns on online social networks: The Spanish May 15th movement as a case study. PLoS One, 6(8). https://doi.org/10.1371/journal.pone.0023883
  • Simões, C. J. V., Mukherjee, T., Brito, R. M. M., & Jackson, R. M. (2010). Toward the discovery of functional transthyretin amyloid inhibitors: Application of virtual screening methods. Journal of Chemical Information and Modeling, 50(10), 1806–1820. https://doi.org/10.1021/ci100250z 
  • Simões, C. J. V., Rivero, A., & Brito, R. M. M. (2010). Searching for anti-amyloid drugs with the help of citizens: The “AMILOIDE” project on the IBERCIVIS platform. ERCIM News, 82, 25–26. https://ercim-news.ercim.eu/en82/special/searching-for-anti-amyloid-drugs-with-the-help-of-citizens 

PRINCIPALES PROYECTOS DE INVESTIGACIÓN

Desde sus orígenes, Ibercivis ha liderado o ha participado en el desarrollo de cerca de 100 iniciativas de ciencia ciudadana, de las cuales 20 son proyectos europeos, implicando a más de 100.000 participantes en el mundo.

Algunos proyectos en el ámbito europeo

RIECS-Concept (Towards a Pan-European Research Infrastructure for Excellent Citizen Science). Proyecto europeo liderado por Ibercivis cuyo objetivo es diseñar una infraestructura paneuropea de investigación para la ciencia ciudadana, abordando la fragmentación de las iniciativas actuales y asegurando interoperabilidad entre datos, metadatos y servicios. 

Plan-B (Tracking light and noise pollution). Proyecto europeo para entender y reducir los efectos de la contaminación lumínica y acústica sobre la biodiversidad terrestre. Ibercivis participa coordinando campañas de ciencia ciudadana para recoger datos y fomentar comunidades de práctica que puedan influir en políticas medioambientales. 

ECS (European Citizen Science). Proyecto europeo de “metaciencia” ciudadana orientado a fortalecer la red de ciencia ciudadana en Europa. Ibercivis lidera la creación y mejora de la plataforma online de ciencia ciudadana, y organiza talleres de cocreación para diseñar nuevos servicios junto con comunidades de facilitadores de ciencia ciudadana. 

GREENGAGE (Citizen Engagement for Carbon‑Neutral Neighbourhood). Proyecto europeo para promover ciudades neutras en carbono mediante observatorios ciudadanos. Ibercivis colabora para definir estrategias de compromiso ciudadano, métodos para recopilar datos urbanos (p.ej., calidad del aire o movilidad) y guías de participación para las comunidades locales. 

ECHO (Engaging Citizens in Soil Science: The Road to Healthier Soils). Proyecto para involucrar a la ciudadanía en la monitorización de la salud del suelo en toda la UE. Ibercivis participa desarrollando iniciativas de ciencia ciudadana, herramientas digitales y estrategias de difusión para asegurar que los datos ciudadanos sean útiles para la ciencia y las políticas.

LIFE-Nitrazens (Supporting Nitrate Governance through Citizen-Engaging Tools). Proyecto desarrollado en España y Portugal que busca crear un modelo sostenible y replicable para reducir la contaminación del agua por nitratos. Ibercivis presta apoyos en las campañas para la recogida de datos codiseñadas por las comunidades de uso. Además, coordina la comunicación de resultados y contribuye a la pervivencia y replicabilidad del proyecto.

Algunos proyectos en el ámbito nacional

Openred. Proyecto impulsado con el Consejo de Seguridad Nuclear (CSN) e Ibercivis para fomentar una cultura ciudadana de la radiación ionizante y la protección radiológica y desarrollar una red de colaboración ciudadana para la medida de la radiación gamma ambiental en España.

Flood2now. Proyecto cuyo objetivo es mejorar los sistemas de predicción y prevención de inundaciones en cuencas vulnerables. Los participantes recopilan datos, principalmente tomando fotografías de los niveles del río y de las marcas de inundaciones pasadas. Ibercivis facilita la actividad de la comunidad científica ciudadana y valida la información histórica y a tiempo real para contrastar y refinar los modelos hidrológicos.

Servet. Iniciativa científica y ciudadana para el envío de globos sonda a la estratosfera con fines de exploración científica. Busca construir una comunidad abierta, que incluye centros educativos y el movimiento maker, interesados en astronáutica, física y programación. Los miembros diseñan y preparan sus propios experimentos y cápsulas, mientras que Ibercivis coordina las campañas de lanzamiento, la difusión y la monitorización de los recorridos con GPS.

Impactos-CC: conocer y potenciar los impactos de la ciencia ciudadana en España. Proyecto que busca medir y analizar de forma colaborativa los múltiples impactos de la ciencia ciudadana, para lo cual se codiseñan indicadores de impacto mediante grupos de trabajo en distintas áreas. 

Todos los proyectos de Ibercivis en el sitio web https://ibercivis.es/proyectos/

Colaboradores

  • Jesús Clemente-Gallardo – Universidad de Zaragoza
  • Alfonso Tarancón – Universidad de Zaragoza
  • Gonzalo Ruiz Manzanares – Universidad de Zaragoza
  • Alejandro Rivero – Universidad de Zaragoza
  • Alfredo Ferrer – Universidad de Zaragoza
  • Eva Méndez – Universidad Carlos III
  • Enrique Torres – Universidad de Zaragoza
  • Teresa Cruz – Fundación Descubre
  • Miguel Ángel Queiruga-Dios – Universidad de Burgos
  • María Díez Ojeda – Universidad de Burgos
  • Lluís Martínez de León – Universitat Jaume I de Castellón
  • Joaquín Álvaro Contreras – Federación de Asociaciones Astronómicas de España
  • Renata Kubus – Universidad Complutense de Madrid
  • Julio Rabadán – Observation.org
  • Antonio Ordóñez – Asociación Fotografía y Biodiversidad
  • Santos Orejudo Hernández – Universidad de Zaragoza
  • Diana Escobar Vicent – Ayuntamiento de Barcelona
  • Josep Perelló – OpenSystems Universitat de Barcelona 
  • Embajadores/as de Vigilantes del Aire
  • Embajadores/as de Vigilantes del Suelo
  • Especialmente, todas las personas y entidades participantes en los proyectos

 

http://www.ibercivis.es

Análisis de Datos, Visualización Avanzada y Transferencia Tecnológica

Análisis de Datos, Visualización Avanzada y Desarrollo de Software

Responsable de la Línea de Investigación:

Gonzalo Ruiz

Investigadores:

Alfredo Ferrer
David Iñiguez
Álvaro Martín
David Muñoz
Francho Bauzá
Quique Bauzá

 

RESUMEN

El principal objetivo de este equipo es investigar y dar soporte a la investigación siempre que el desarrollo de software o la analítica de datos estén involucrados en el proceso. Para conseguirlo, una de las tareas más importantes que se realizan es la participación en proyectos en los que colaboramos con empresas u otros grupos de investigación. Estas colaboraciones están centradas en temas como BigData, Machine Learning, análisis de Internet, redes sociales, computación distribuida, nuevas tecnologías en educación, etc. Los niveles de colaboración van desde pequeñas contribuciones a empresas locales o grupos de investigación hasta proyectos internacionales.

La otra tarea que realizamos en el BIFI es dar soporte a aquellas investigaciones que se estén llevando a cabo; mejorando y optimizando programas que ya existen, y realizando labores de consultoría sobre las mejores tecnologías y técnicas para el desarrollo.

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PUBLICACIONES RELEVANTES

  1. Targeted Community Merging provides an efficient comparison between collaboration clusters and departmental partitions. F J Bauza, G Ruiz-Manzanares, J Gómez-Gardeñes, A Tarancón, D Íñiguez, Targeted Community Merging provides an efficient comparison between collaboration clusters and departmental partitions, Journal of Complex Networks, Volume 11, Issue 2, April 2023, cnad012, https://doi.org/10.1093/comnet/cnad012
  2. Analysis of the evolution and collaboration networks of citizen science scientific publications. Pelacho, M., Ruiz, G., Sanz, F. et al. Analysis of the evolution and collaboration networks of citizen science scientific publications. Scientometrics 126, 225–257 (2021). https://doi.org/10.1007/s11192-020-03724-x
  3. Leaders among the leaders in Economics: a network analysis of the Nobel Prize laureates. José Alberto Molina, David Iñiguez, Gonzalo Ruiz & Alfonso Tarancón (2021) Leaders among the leaders in Economics: a network analysis of the Nobel Prize laureates, Applied Economics Letters, 28:7, 584-589, DOI: 10.1080/13504851.2020.1764478
  4. Use of open data to improve automobile insurance premium rating. Blesa, D. Iñiguez, R. Moreno, G. Ruiz.  International Journal of Market Research 1 – 21 (2019). DOI: 10.1177/1470785319862734.
  5. Analyzing the potential impact of BREXIT on the European research collaboration network» F. Bauzá, G. Ruiz-Manzanares, L. Pérez-Sienes, A. Tarancón, D. Íñiguez and J. Gómez-Gardeñes. «. Chaos: An Interdisciplinary Journal of Nonlinear Science 30, 063145 (2020); DOI: 10.1063/1.5139019.
  6. Identification of risk features for complication in Gaucher»s disease patients: A machine learning analysis of the Spanish registry of Gaucher disease. M.M. Andrade-Campos et al.  Orphanet Journal of Rare Diseases. 15 – 1, pp. 256 [11 pp]. 2020. ISSN 1750-1172. DOI: 10.1186/s13023-020-01520-7.
  7. Analysis of academic productivity based on Complex Networks. September 2015, R. Álvarez, E. Cahué, J. Clemente-Gallardo, A. Ferrer, D. Íñiguez, X. Mellado, A. Rivero, G. Ruiz, F. Sanz, E. Serrano, A. Tarancón, Y. Vergara. Scientometrics, September 2015, Volume 104, Issue 3, pp 651-672.
  8. RRLab: Remote Reality Laboratory to teach mechanics in schools. November 2013, Elisa Cauhé, Alfredo Ferrer, Gonzalo Ruiz, David Íñiguez, Alfonso Tarancón. Chapter 6 of the book “IT Innovative Practices in Secondary Schools: Remote Experiments”, Published by Deusto in 2013. ISBN: 978-84-15772-01-9
  9. Hadoop Cloud SaaS access via WS-PGRADE adaptation. November 2012, Elisa Cauhé, Arturo Giner, Jaime Ibar, Gonzalo Ruiz, Ruben Vallés. 6th IBERIAN GRID INFRASTRUCTURE CONFERENCE PROCEEDINGS Pages: 161-172 Published: 2013
  10. Heterogeneous networks do not promote cooperation when humans play a Prisoner‘s Dilemma. 8th June 2012, Carlos Gracia-Lázaro, Alfredo Ferrer, Gonzalo Ruiz, Alfonso Tarancón, José A. Cuesta, Angel Sánchez, and Yamir Moreno. PNAS, Vol. 109, no. 32.
  11. OptiWeb: An optimization application for steel cut industries ported to the Grid in the framework of PireGrid project. 5th May 2011, “Proceedings of the 5th IBERGRID. ISBN: 978-84-9745-884-9”
  12. Structural and Dynamical Patterns on Online Social Networks: The Spanish May 15th Movement as a Case Study. 30th July 2011, Javier Borge-Holthoefer, Alejandro Rivero, Íñigo García, Elisa Cauhé, Alfredo Ferrer, Darío Ferrer, David Francos, David Íñiguez, María Pilar Pérez, Gonzalo Ruiz, Francisco Sanz, Fermín Serrano, Cristina Viñas, Alfonso Tarancón, Yamir Moreno . PLoS ONE 6(8): e23883, 2011.

 

PRINCIPALES PROYECTOS DE INVESTIGACIÓN

A lo largo de estos años, hemos desarrollado múltiples proyectos e iniciativas de transferencia tecnológica, entre los que destacan:

  • Colaboración con diversas empresas en la implementación de tecnologías avanzadas como la inteligencia artificial, el análisis de datos y Big Data, para potenciar su ventaja competitiva en un entorno en constante evolución. En este contexto, el Centro de Supercomputación de Aragón (CESAR) continúa desempeñando un papel clave en el fortalecimiento del Aragón DIH (Digital Innovation Hub), que se centra en HPC-Cloud y sistemas cognitivos aplicados a procesos de fabricación inteligente, robótica y logística.
  • Desarrollo del proyecto OSTEOPAI, “Desarrollo de un Modelo Predictivo de Predisposición a la Pérdida de Densidad Mineral Ósea mediante Técnicas de Inteligencia Artificial”, en el marco de los Proyectos de Transición Ecológica y Transición Digital del Ministerio de Ciencia e Innovación.
  • «Predicción de afecciones en la llegada y descarga de barcos en puertos marítimos” en el marco de la convocatoria de fomento de la economía circular y proyectos empresariales en Aragón. Este proyecto desarrollado para Kaira Digital S.L., tiene como objetivo fundamental  la creación de un prototipo de plataforma informática que permita obtener una lista de posibles eventos que puedan afectar a la llegada de barcos y descarga de mercancías en los puertos de Valencia, Sagunto, Barcelona y Algeciras.
  • Participación en la organización del Hackathon “Secure the Valley”, evento organizado por el Gobierno de Aragón y enfocado en la seguridad, concretamente, en tres aspectos clave: machine learning, los dispositivos IoT y el factor humano.
  • Ampliación de CESAR con infraestructuras de vanguardia mediante la incorporación de GPUs de última generación, diseñadas, específicamente, para potenciar aplicaciones avanzadas en inteligencia artificial y aprendizaje profundo. Dicho desarrollo, permitirá a CESAR ofrecer capacidades de cálculo más rápidas y eficientes, esenciales para abordar problemas complejos en sectores como la investigación científica, la industria y los servicios digitales.
  • Desarrollo del algoritmo de generación de rutas automatizadas del proyecto SmartWastePickUp en colaboración con la empresa Distromel. Este proyecto pretende automatizar la generación de rutas de recogida de residuos urbanos y optimizarlas, integrando los resultados en un modelo, fruto de la estrecha colaboración entre el BIFI y Distromel,
  • Desarrollo de un buscador de expertos para la Web del nodo español (NCC Spain) del proyecto EuroCC2, diseñado para ser capaz de encontrar diferentes expertos en las áreas que los usuarios indiquen mediante una búsqueda de texto libre.
  • Colaboraciones con diferentes instituciones académicas y administraciones públicas en el marco de EuroCC2, poniendo en marcha, por ejemplo, un testbed específico para este tipo de entidades, mediante el cual se ofrece, gratuitamente, un número de horas en la infraestructura del CESAR y soporte técnico para la realización de experimentos.
  • Desarrollo de  una plataforma Web para la realización de experimentos colectivos dedicados al estudio del comportamiento humano. Esta plataforma se usa para el desarrollo de numerosos experimentos basados en la Teoría de Juegos, incluyendo el experimento más grande efectuado hasta la fecha con más de 1300 participantes que jugaron en tiempo real y del que se derivaron importantes conclusiones. Durante los últimos años, hemos efectuado mejoras en la plataforma para analizar diferentes parámetros y variables sobre el comportamiento humano colectivo.
  • La spin-off Kampal Data Solutions, cuyas raíces se asientan en esta línea de investigación, ha cumplido su décimo aniversario. La spin-off Kampal Data Solutions colabora estrechamente con distintos grupos de investigación del BIFI y de la Universidad de Zaragoza en proyectos nacionales y europeos. Kampal continúa desarrollando nuevos productos y servicios y poniendo en el mercado soluciones innovadoras y avanzadas, relacionadas, principalmente, con la ciencia de datos y la inteligencia artificial.
Computación de alto rendimiento y cloud computing (HPC-CLOUD)

Computación De de Alto Rendimiento y Cloud Computing (HPC-CLOUD)

Responsable de la Línea de Investigación:

David Iñíguez Dieste

Investigadores:

Daniel Martínez Cucalón
John Díaz Laglera
Alfonso Tarancón Lafita

RESUMEN

El grupo de Computación de altas prestaciones y Cloud Computing (HPC-Cloud) se estructura en torno a las siguientes líneas de trabajo:

  • Participación en proyectos nacionales e internacionales relacionados con tecnologías HPC y Cloud, así como en foros de discusión e integración de dichas tecnologías tanto en investigación como en empresas
  • Mantenimiento y soporte de las infraestructuras de supercomputación del BIFI, alojadas en el Centro de Supercomputación de Aragón (CESAR). El personal del grupo cuenta con una larga experiencia en la gestión (operación, monitorización, contabilidad…) y soporte a usuarios de grandes sistemas de cálculo para uso científico, así como en el diseño y mantenimiento de CPDs. El centro alberga dos supercomputadores masivamente paralelos (CIERZO / CAESARAUGUSTA (III) y MEMENTO), la infraestructura cloud COLOSSUS, así como otras infraestructuras de cómputo y almacenamiento de datos.
  • Ofrecer un servicio de cálculo y almacenamiento de calidad para los investigadores del Instituto y otros usuarios externos. Los sistemas de cálculo que gestionamos ofrecen anualmente varios millones de horas de cálculo y cientos de terabytes de almacenamiento, tanto a los investigadores del BIFI y sus colaboradores, como a usuarios externos a través de la Red Española de Supercomputación, el programa Hosted Clusters y otros servicios prestados.
  • Otros servicios: porting, optimización y paralelización de aplicaciones. Como servicio adicional al soporte básico ofrecido en el uso de nuestros supercomputadores, colaboramos con nuestros usuarios para ayudarles a migrar y hacer más eficientes sus códigos en el entorno HPC.
  • Servir como banco de pruebas a empresas y PYMES tanto españolas como europeas, que buscan la adopción de nuevas tecnologías para mejorar sus negocios, ofreciendo recursos computacionales bajo el paradigma IaaS (Infraestructura como Servicio), así como colaborando en el desarrollo y la integración de aplicaciones empresariales al cloud.
  • Formación y divulgación. El grupo participa activamente en este tipo de actividades, impartiendo cursos y tutoriales, dirigiendo TFG/TFMs, tutorando prácticas en empresa, gestionando visitas guiadas a nuestras instalaciones…
  • Participar en las principales redes de supercomputación a nivel nacional y europeo: RES (Red Española de Supercomputación), Ibergrid (España y Portugal) y EGI-FedCloud, que es una de las infraestructuras distribuidas más grandes a nivel mundial.

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PRINCIPALES PROYECTOS DE INVESTIGACIÓN

1.- EuroCC. Creación de una red europea de centros de supercomputación al servicio no solo de la investigación sino también de las empresas. El proyecto pretende fomentar las fortalezas nacionales en competencias de HPC y cubrir las carencias existentes.

2.- EOSC-Synergy. Su objetivo es ampliar las capacidades de EOSC (European Open Science Cloud) aprovechando la experiencia, el esfuerzo y los recursos de las infraestructuras digitales nacionales financiadas con fondos públicos.

3.- Cloudflow. Proyecto europeo en colaboración con las empresas Nabladot y Biocurve. Mejora del proceso de fabricación de calderas de biomasa mediante adaptación de software CFD (Computational Fluid Dynamics) y despliegue en la plataforma CloudFlow.

4.- FORTISSIMO. Proyecto europeo en colaboración con la empresa Schnell Software. Optimización del corte de ferralla en entorno Cloud Computing.

5.- FORTISSIMO 2. Proyecto europeo enfocado a potenciar el uso de las tecnologías Cloud y Big Data por parte de las empresas, en colaboración con las Pymes Nabladot y Kliux (además del proveedor cloud Gompute).

5.- CloudSME (Simulation for manufacturing & engineering). Proyecto europeo en colaboración con las empresas Inycom/Podoactiva. Migración del sistema de escaneo 3D y diseño de plantillas a la plataforma de CloudSME.

7.- SCC-Computing: establecimiento de una colaboración estratégica con los expertos en computación de China para desarrollar los próximos sistemas de cálculo más allá de Tianhe-1A (supercomputador más potente del mundo según el ranking top500 en Noviembre de 2010).

8.- EGI-Engage

9.- SCI-BUS (Scientific gateway Based User Support)

10.- AraGrid

11.- EGI-InSPIRE ( European Grid Infrastructure )

12.- PireGrid

Ordenadores Dedicados

Ordenadores Dedicados

Responsable de la Línea de Investigación:

Sergio Pérez Gaviro

Investigadores:

Alfonso Tarancón
David Iñiguez
Andrés Cruz
Luis Antonio Fernández
Victor Martín Mayor
Juan Jesús Ruíz Lorenzo
Antonio Gordillo
Javier Moreno Gordo

 

RESUMEN

Los ordenadores se han convertido en una herramienta esencial en nuestras vidas cotidianas. Simples actividades rutinarias como la compra de un billete de tren o el envío de un mensaje a alguien requieren el uso de ordenadores convencionales que, por supuesto, también juegan un papel muy importante en tareas más complejas, como transferencias bancarias o gestión de redes eléctricas, por ejemplo. Por otra parte, estos equipos también han hecho posibles muchos avances en la ciencia y en la actualidad están claramente presente en un amplio conjunto de áreas científicas. De hecho, muchas instituciones de todo el mundo dedican una enorme cantidad de dinero y esfuerzo humano para construir clusters de computadores (véase, por ejemplo, www.top500.org/lists/ para una lista detallada de los superordenadores más potentes del mundo).

Para algunos problemas específicos, sin embargo, los ordenadores convencionales no son suficientes. Se necesitarían miles de años para realizar algunos cálculos particulares. Así, en el marco de la supercomputación se encuentran los ordenadores dedicados (o de propósito especial), que son desarrollados y diseñados para realizar cálculos intensivos de carácter específico.
El desarrollo de este tipo de ordenadores es precisamente el objetivo de esta línea de investigación. Así, gracias a una exitosa colaboración científica entre los investigadores del BIFI (Universidad de Zaragoza), Universidad Complutense de Madrid, Universidad de Extremadura, Università degli Studi di Roma «La Sapienza» y Università di Ferrara, en 2008 nació el superordenador Janus, sistema informático basado en chips de lógica programable (FPGAs), modular, masivamente paralelo y reconfigurable para la computación de alto rendimiento científico. Su arquitectura reconfigurable permite a Janus proporcionar capacidad de cálculo para diferentes aplicaciones científicas en Física, en Química o en Biología. La colaboración Janus ha centrado sus esfuerzos en el estudio y simulación de vidrios de espín, paradigma de los sistemas complejos.

Janus está compuesto por 16 placas base. En cada una de ellas, se tiene una cuadrícula bidimensional de 4×4 procesadores basados en FPGA y dispuestos con condiciones de contorno periódicas. Cada uno de estos procesadores se denomina SP (Simulation Processor) y lleva a cabo las simulaciones. Una FPGA adicional actúa como una pasarela (IOP – Input Output Processor) y está a cargo de todas las conexiones internas y las comunicaciones externas. Todos los módulos FPGA son Xilinx Virtex4-LX200.

Janus II es la nueva generación ubicada en el BIFI desde 2013. Siguiendo la misma filosofía que en Janus, Janus II está compuesto nuevamente por 16 placas base. En cada placa, 16 procesadores FPGA de la última generación disponible en su momento (Xilinx Virtex 7-XC7VX485T) se encuentran vinculados y con condiciones de contorno periódicas. Se llaman SP (Simulation Processor), ya que están a cargo de las simulaciones. Todos los de SP de cada placa están controlados por un ordenador insertado en la propia tarjeta que llamamos CP (Control Processor) que ejecuta el sistema operativo Linux. Estos CP gestionan todos los procesadores FPGA para las simulaciones, el control y seguimiento de su estado. El CP utiliza un sistema disponible en el mercado, Computer-on-Module (COM), basado en un procesador Intel Core i7; se conecta a través de la interfaz PCIe a un procesador de entrada-salida (IOP) construido con otra FPGA. La IOP maneja todas las conexiones a los SP, controlando el procedimiento de configuración y su funcionamiento, y el seguimiento de su estado. La arquitectura Janus II incluye también mejoras en las comunicaciones, permitiendo la interconexión entre todas las placas base, y también amplía 100 veces la memoria disponible.

Janus II fue construido gracias a fondos FEDER: Ministerio de Economía y Competitividad (Gobierno de España), Gobierno de Aragón, Unión Europea.

Más información en http://www.janus-computer.com

PUBLICACIONES RELEVANTES

1.-Janus Collaboration: M. Baity-Jesi; E. Calore; A. Cruz; L.A. Fernandez; J. M. Gil-Narvion; A. Gordillo-Guerrero; D. Iñiguez; A.  Maiorano; E. Marinari; V. Martin-Mayor; J. Monforte-Garcia; A. Muñoz Sudupe; D. Navarro; G. Parisi; S. Perez-Gaviro; F. Ricci-Tersenghi; J. J. Ruiz-Lorenzo; S.F. Schifano; B. Seoane; A. Tarancon; R. Tripiccione; D. Yllanes. «Aging rate of spin glasses from simulations matches experiments«, arXiv:1803.02264. Phys. Rev. Lett. 120, 267203 (2018).

2.-Janus Collaboration: M. Baity-Jesi; E. Calore; A. Cruz; L.A. Fernandez; J. M. Gil-Narvion; A. Gordillo-Guerrero; D. Iñiguez; A.  Maiorano; E. Marinari; V. Martin-Mayor; J. Monforte-Garcia; A. Muñoz Sudupe; D. Navarro; G. Parisi; S. Perez-Gaviro; F. Ricci-Tersenghi; J. J. Ruiz-Lorenzo; S.F. Schifano; B. Seoane; A. Tarancon; R. Tripiccione; D. Yllanes. «Matching Microscopic and Macroscopic Responses in Glasses«. arXiv:1704.07777. Phys. Rev. Lett. 118, 157202 (2017).

3.-Janus Collaboration: M. Baity-Jesi; E. Calore; A. Cruz; L.A. Fernandez; J. M. Gil-Narvion; A. Gordillo-Guerrero; D. Iñiguez; A.  Maiorano; E. Marinari; V. Martin-Mayor; J. Monforte-Garcia; A. Muñoz Sudupe; D. Navarro; G. Parisi; S. Perez-Gaviro; F. Ricci-Tersenghi; J. J. Ruiz-Lorenzo; S.F. Schifano; B. Seoane; A. Tarancon; R. Tripiccione; D. {\mbox Yllanes}. «A statics-dynamics equivalence through the fluctuation-dissipation ratio provides a window into the spin-glass phase from nonequilibrium measurements«. arXiv:1610.01418. Proc. Natl. Acad. Sci. USA vol. 114 no. 8, 1838-1843 (2017).

4.- Janus Collaboration: M. Baity-Jesi, R. A. Baños, A. Cruz, L. A. Fernandez, J. M. Gil-Narvion, A. Gordillo-Guerrero, D. Iñiguez, A. Maiorano, F. Mantovani, E. Marinari, V. Martin-Mayor, J. Monforte-Garcia, A. Muñoz Sudupe, D. Navarro, G. Parisi, S. Perez-Gaviro, M. Pivanti, F. Ricci-Tersenghi, J. J. Ruiz-Lorenzo, S. F. Schifano, B. Seoane, A. Tarancon, R. Tripiccione, D. Yllanes. «Janus II: a new generation application-driven computer for spin-system simulations». arXiv:1310.1032. Computer Physics Communications 185, 550-559 (2014)

5.- Janus Collaboration: R. A. Banos, A. Cruz, L. A. Fernandez, J. M. Gil-Narvion, A. Gordillo-Guerrero, M. Guidetti, D. Iniguez , A. Maiorano, F. Mantovani, E. Marinari , V. Martin-Mayor, J. Monforte-Garcia, A. Munoz Sudupe, D. Navarro, G. Parisi, M. Pivanti, S. Perez- Gaviro, F. Ricci-Tersenghi, J. J. Ruiz-Lorenzo, S. F. Schifano, B. Seoane, A. Tarancon, R. Tripiccione, D. Yllanes. «An FPGA-based supercomputer for statistical physics: the ‘weird’ case of Janus». Book Chapter in: «High-Performance Computing using FPGAs», pp. 481-506 (2013), University of Glasgow, Publisher: Springer.

6.- Janus Collaboration: M. Baity-Jesi, R. A. Banos, A. Cruz, L. A. Fernandez, J. M. Gil-Narvion, A. Gordillo-Guerrero, M. Guidetti, D. Iniguez, A. Maiorano, F. Mantovani, E. Marinari, V. Martin-Mayor, J. Monforte-Garcia, A. Munoz Sudupe, D. Navarro, G. Parisi, M. Pivanti, Perez-Gaviro, F. Ricci-Tersenghi, J. J. Ruiz-Lorenzo, S. F. Schifano, B. Seoane, A. Tarancon, P. Tellez, R. Tripiccione, D. Yllanes. «Reconfigurable computing for Monte Carlo simulations: results and prospects of the Janus project». arXiv:1204.4134, The European Physical Journal Special Topics 210, 33 (2012).

7.- Janus Collaboration: F. Belletti, M. Cotallo, A. Cruz, L. A. Fernandez, A. Gordillo, A. Maiorano, F. Mantovani, E. Marinari, V. Martin-Mayor, A. Muñoz-Sudupe, D. Navarro, S. Perez-Gaviro, M. Rossi, J. J. Ruiz-Lorenzo, S. F. Schifano, D. Sciretti, A. Tarancon, R. Tripiccione, J. L. Velasco. «JANUS: an FPGA-based System for High Performance Scientific Computing». arXiv:0710.3535v2, Computing in Science & Engineering 11-1, 48-58 (2009).

8.- Janus Collaboration: F. Belletti, M. Cotallo, A. Cruz, L. A. Fernandez, A. Gordillo, A. Maiorano, F. Mantovani, E. Marinari, V. Martin-Mayor, A. Muñoz-Sudupe, D. Navarro, S. Perez-Gaviro, J. J. Ruiz-Lorenzo, S. F. Schifano, D. Sciretti, A. Tarancon, R. Tripiccione, J. L. Velasco. «Simulating spin systems on IANUS, an FPGA-based computer.» arXiv:0704.3573, Computer Physics Communications 178 (3), p.208-216, (2008).

9.- Janus Collaboration: F. Belletti, I. Campos, A. Cruz, L. A. Fernandez, S. Jimenez, A. Maiorano, F. Mantovani, E. Marinari, V. Martin- Mayor, D. Navarro, A. Muñoz-Sudupe, S. Perez Gaviro, G. Poli, J. J. Ruiz-Lorenzo, F. Schifano, D. Sciretti, A. Tarancon, P. Tellez, R. Tripiccione, J. L. Velasco. «Ianus: an Adaptative FPGA Computer.» arXiv:0507270, Computing in Science & Engineering, January/February 2006, Volume 8, N 1, p. 41.

10.- Janus Collaboration: M. Baity-Jesi, R.A. Baños, A. Cruz, L.A. Fernandez, J.M. Gil-Narvion, A. Gordillo-Guerrero, M. Guidetti, D. Iñiguez, A. Maiorano, F. Mantovani, E. Marinari, V. Martin-Mayor, J. Monforte-Garcia, A. Muñoz-Sudupe, D. Navarro, G. Parisi, S. Perez-Gaviro, M. Pivanti, F. Ricci-Tersenghi, J. Ruiz-Lorenzo, S.F. Schifano, B. Seoane, A. Tarancon, P. Tellez, R. Tripiccione , D. Yllanes. «Spin glass simulations on the Janus architecture: A desperate quest for strong scaling». Parallel Processing Workshops, Euro-Par 2012, LNCS Volume 7640 LNCS, 2013, Pages 528-537

11.- Janus Collaboration: M. Baity-Jesi, R. A. Banos, A. Cruz, L. A. Fernandez, J. M. Gil-Narvion, A. Gordillo-Guerrero, M. Guidetti, D. Iniguez, Maiorano, F. Mantovani, E. Marinari, V. Martin-Mayor, J. Monforte-Garcia, A. Munoz Sudupe, D. Navarro, G. Parisi, M. Pivanti, S. Perez- Gaviro, F. Ricci-Tersenghi, J. J. Ruiz-Lorenzo, S. F. Schifano, B. Seoane, A. Tarancon, P. Tellez, R. Tripiccione, D. Yllanes. «Janus2: an FPGA-based Supercomputer for Spin Glass Simulations». ICS12 Workshop proceedings (http://hpc.pnl.gov/conf/ICS2012/)

12.- Janus Collaboration: Belletti, F; Cruz, A; Fernandez, LA; Gordillo-Guerrero, A; Guidetti, M; Maiorano, A; Mantovani, F; Marinari, E; Martin- Mayor, V; Sudupe, AM; Navarro, D; Parisi, G; Perez-Gaviro, S; Ruiz-Lorenzo, JJ; Schifano, SF; Sciretti, D; Tarancon, A; Tripiccione, R; Yllanes,D. «Nonequilibrium spin glass dynamics with Janus». AIP Conference Proceedings 1091 (2009) 228-230.

13.- Janus Collaboration: Belletti, F; Cotallo, M; Cruz, A; Fernandez, LA; Gordillo-Guerrero, A; Guidetti, M; Maiorano, A; Mantovani, F; Marinari, E; Martin-Mayor, V; Sudupe, AM; Navarro, D; Parisi, G; Perez-Gaviro, S; Rossi, M; Ruiz-Lorenzo, JJ; Saenz-Lorenzo, JF; Schifano, SF; Sciretti, D; Tarancon, A; Tripiccione, R; Velasco, JL; Yllanes, D; Zanier, G. «Monte Carlo simulations for statistical physics: Janus». Proceedings Paper: Nuovo Cimento B 123 (2008) 972-974

14.- Janus Collaboration: F. Belletti, M. Cotallo, A. Cruz, L. A. Fernández, A. Gordillo, A. Maiorano, F. Mantovani, E. Marinari, V. Martín-Mayor, A. Muñoz-Sudupe, D. Navarro, S. Perez-Gaviro, M. Rossi, J. J. Ruiz-Lorenzo, S. F. Schifano, D. Sciretti, A. Tarancón, R. Tripiccione, J. L. Velasco. «IANUS: Scientific Computing on an FPGA-Based Architecture». Parallel Computing: Architectures, Algorithms and Applications, Proceedings of the International Conference ParCo 2007 (C. Bishof, M. Buecker, P. Gibbon, G. Joubert, T. Lippert, B. Mohr, F. Peters editors), Publication Series of the John Von Neumann Institute for Computing, 38 (2007) 553-560. Reprinted in: Advances in Parallel Computing, 15 (2008), 553-560.

Ciencia Digital

Responsable de la Línea de Investigación:

Carmen Pérez-Llantada

 

Investigadores:

Oana Maria Carciu
Alfonso Ollero Gavín
Alberto Vela Rodrigo
Ana Cristina Vivas Peraza
Rosana Villares Maldonado
María José Luzón Marco
Ignacio Guillén Galve
Sofía Albero Posac
Miguel Ángel Vela Tafalla
María de los Ángeles Velilla Sánchez
Miguel Ángel Benítez Castro

 

RESUMEN

Los recursos y la infraestructura computacional de los medios digitales, incluyendo las redes sociales, facilitan la creación y el intercambio de conocimiento científico no solo entre investigadores especialistas en las disciplinas STEM sino también con el público en general. Esta línea de investigación se centra en lo que denominamos Ciencia 2.0, es decir, en cómo se construye, difunde y comunica la ciencia a través de recursos y medios digitales y cómo se co-construye el conocimiento científico mediante el diálogo dentro de la comunidad científica y el diálogo entre los investigadores y otros grupos de interés (science stakeholders). En esta línea investigamos también por qué los investigadores quieren o tienen que comunicar la ciencia en abierto, las políticas vigentes que lo impulsan y las percepciones de los investigadores al respecto. También investigamos los repertorios de géneros digitales (escritos y orales) que actualmente utilizan los investigadores para acercar la ciencia a audiencias diversificadas y contribuir así a la democratización del conocimiento y al fomento y desarrollo de la alfabetización científica y digital de la sociedad.

Desarrollamos análisis cuantitativos y cualitativos sobre generación de nuevo conocimiento, difusión del conocimiento mediante acceso abierto, desarrollo de la alfabetización digital de los investigadores, estrategias de comunicación para acercar la ciencia a audiencias no especializadas, así como estudios que nos permiten identificar el papel del plurilingüismo y los retos y las necesidades lingüísticas de los investigadores en las áreas STEM para abordarlos y fortalecer sus capacidades de comunicación, uno de los requisitos competenciales para la formación de investigadores noveles y experimentados según los descriptores EURAXESS de la European Commission. A nivel metodológico, empleamos herramientas propias de las humanidades digitales para el análisis de datos textuales. Nuestro énfasis está en el uso de técnicas de lingüística de corpus, de procesamiento de datos lingüísticos y de minería de textos a pequeña y gran escala, así como técnicas de lingüística computacional y técnicas etnometodológicas. Estos métodos nos permiten identificar tendencias en la comunicación de Ciencia 2.0 multilingüe y abordar los problemas que conlleva la utilización de repertorios de lenguas para comunicar y difundir ciencia con y para la sociedad.

Además, nuestra investigación está alineada con varios de los objetivos de desarrollo sostenible (ODS) de la Agenda 2030 de las Naciones Unidas, en concreto los propuestos por la World Federation of Science Journals: calentamiento global y lo que pueden hacer las sociedades para adaptarse al cambio climático, salud mental, ciencia y salud global y la crisis global de biodiversidad. Para ello, utilizamos corpus de textos electrónicos para llevar a cabo caracterizaciones descriptivas de distintos géneros que se emplean para comunicar ciencia en medios digitales, con especial atención a los aspectos fraseológicos, discursivos, pragmáticos y retóricos, así como rasgos de complejidad léxica y sintáctica y de registro y estilo en la lengua o lenguas utilizadas. También analizamos ensamblajes de géneros digitales (por ejemplo, cadenas de géneros, sistemas de géneros y ecologías de géneros) y los recursos semióticos que los investigadores están utilizando en la actualidad para difundir ciencia y que incluyen tanto géneros monomodales como multimodales y géneros en una o varias lenguas. La transferencia de esta investigación se enmarca en la innovación docente, el asesoramiento en materia de políticas científicas y políticas lingüísticas, así como en la formación permanente en comunicación profesional para recursos humanos en el ámbito de la investigación STEM.

 

 

PUBLICACIONES RELEVANTES

1. Genres and languages in science communication: The multiple dimensions of the science-policy interface. Pérez-Llantada, C. (2021). Language & Communication, 78, 65-76.

2. Research Genres across Languages. Multilingual Science Communication Online. Pérez-Llantada, C. (2021). Cambridge: Cambridge University Press.

3. Grammar features and discourse style in digital genres: The case of science-focused crowdfunding projects. Pérez-Llantada, C. (2021). Revista Signos. Estudios de Lingüística, 54(105), 73-96.

4. Science on the Internet. Old Genres Meet New Genres. Luzón, M.J. & Pérez-Llantada, C. eds. (2019). Amsterdam: John Benjamins.

5. Bringing into focus multilingual realities: Faculty perceptions of academic languages on campus. Pérez-Llantada, C. (2018). Lingua 212, 30-43.

6. How is the digital medium shaping research genres? Some cross-disciplinary trends. Pérez-Llantada, C. (2016). ESP Today. Journal of English for Specific Purposes at Tertiary Level, 4, 22-42.

7. Genres in the forefront, languages in the background: The scope of genre analysis in language-related scenarios Pérez-Llantada, C. (2015). Journal of English for Academic Purposes, 19, 10-21.

8. Academic Englishes: A standardised knowledge?. Mauranen, A., C. Pérez-Llantada and J. M. Swales. (2020). In A. Kirkpatrick (ed.) The World Englishes Handbook, 2nd edition. London, New York: Routledge. (pp. 659-676).

9. Formulaic language in L1 and L2 expert academic writing: Convergent and divergent usage. Pérez-Llantada, C. (2014). Journal of English for Academic Purposes, 14, 84-94.

10. The Article of the Future: Strategies for genre stability and change. Pérez-Llantada, C. (2013). English for Specific Purposes 32.4, 221-235.

11. Scientific Discourse and the Rhetoric of Globalization. The Impact of Culture and Language. Pérez-Llantada, C. (2012). London & New York: Continuum.

12. English as an International Language of scientific publication: A study of attitudes. Ferguson, G., C. Pérez-Llantada & R. Plo. (2011). World Englishes 30.1, 41-59.

 

PRINCIPALES PROYECTOS DE INVESTIGACIÓN

  • Digital genres and Open Science: An analysis of the processes of hybridization, innovation and generic interdiscursivity (PID2019-105655RB-I00), Plan Nacional I+D+i Ministerio de Innovación y Ciencia, vigente hasta 2024.
  • Ecologies of genres and ecologies of languages: An analysis of the dynamics of scientific communication at local, cross-border and international levels” (FFI2015-68638-R MINECO/FEDER, EU) (2015-2020), Plan Nacional I+D+i Ministerio de Economía y Competitividad y Fondos FEDER.

 

COLABORADORES

International group coordinators:

  • Dacia Dressen-Hammouda, Université Clermont Auvergne (France)
  • Julio Gimenez, University of Westminster, London (United Kingdom)
  • Laura-Mihaela Muresan, Bucharest University of Economic Studies (Romania)
  • Pavel Zemliansky, Oslo Metropolitan University (Norway)

 

CONTACTO

digital.science.BIFI@unizar.es

Modelos estocásticos y análisis de datos en Medicina y Climatología

Responsable de la Línea de Investigación:

Gerardo Sanz Sáiz

Investigadores:

Javier López Lorente
Ana Carmen Cebrián Guajardo
Pedro Mateo Collazos
Luis Mariano Esteban Escaño
Miguel Lafuente Blasco

RESUMEN

La investigación del grupo de Modelos Estocásticos (MODES) se estructura en torno a dos líneas de trabajo:

– Análisis de datos extremos con aplicaciones en Climatología. El objetivo principal es el desarrollo de herramientas probabilísticas y estadísticas para modelizar observaciones extremas, especialmente las relacionadas con la temperatura y la precipitación. El análisis de este tipo de series requiere modelos espacio-temporales, que se desarrollan en un marco bayesiano. Las aplicaciones se centran en el análisis de series en el valle del Ebro y España, pero los modelos pueden extrapolarse a otras regiones.

– Modelos predictivos en Medicina. El grupo ha desarrollado modelos estadísticos en oncología y ginecología, incluyendo calculadoras online para predecir la evolución de los pacientes. También hemos construido modelos para utilizarlos como herramientas de ayuda a la toma de decisiones en la gestión de hospitales. En concreto, hemos desarrollado un modelo multiestado para predecir la ocupación de hospitales y UCI durante una pandemia, como COVID, que incluye una herramienta independiente de libre acceso. El grupo también trabaja en el análisis de modelos estocásticos para la logística del proceso de producción de componentes sanguíneos, con el fin de minimizar las tasas de caducidad y maximizar la frescura.

 

PUBLICACIONES RELEVANTES

1.Bayesian variable selection in Generalized Extreme Value regression: Modeling annual maximum temperature. Castillo-Mateo, J.; Asín, J.; Cebrián, AC.; Mateo-Lázaro, J.; Abaurrea, J. 2023. Mathematics, 11(3) 759.

2.A Multistate model and its standalone tool to predict hospital and ICU occupancy by patients with COVID-19. Lafuente, M, López FJ.; Mateo, P.; Cebrián, AC.; Asín, J.; Moler, JA.; Borque, A.; Esteban, LM.; Pérez, A. and Sanz, G. 2023. Heliyon, 9(2) e13545.

3.Testosterone recovery after androgen deprivation therapy in prostate cancer: building a predictive model. Borque, Á; Estrada, F; Esteban, LM; Gil, MJ; Sanz, G. 2022. The world journal of men’s health, 34,588-598.

4.Spatial Modeling of Day-Within-Year Temperature Time Series: An Examination of Daily Maximum Temperatures in Aragón, Spain. Castillo-Mateo, J.; Lafuente, M.; Asín, J.; Cebrián, AC.; Gelfand, A.; Abaurrea, J.2022. JABES. 27, pp. 487–505.

5.Spatio-temporal analysis of the extent of an extreme heat event. Cebrián, AC.; Asín, J.; Gelfand, A.; Schliep, E; Castillo-Mateo,J; Beamonte, A; Abaurrea, J. 2022. SERRA. 36, pp. 2737–2751.

6.Record tests to detect non-stationarity in the tails with an application to climate change. Cebrián, AC.; Castillo, J.; Asín, J. 2022. SERRA. 36, pp.313–330.

7.Machine Learning Algorithm to Predict Acidemia Using Electronic Fetal Monitoring Recording Parameters. Esteban, J; Castán, B; Castán, S; Chóliz, M; Asensio, C; Laliena, A; Sanz-Enguita, G; Sanz, G; Esteban, LM; Savirón, R. 2022. Entropy, 24, 68.

8.Performance measures of nonstationary inventory models for perishable products under the EWA policy. Gorria, C., Lezaun, M., & López, F. J. 2022. European Journal of Operational Research. 303(3). 1137-1150.

9.Near-Record Values in Discrete Random Sequences. Lafuente, M; Gouet, R; Lopez, FJ; Sanz, G. 2022. Mathematics, 10, 2442.

10.Incorporating a New Summary Statistic into the Min–Max Approach: A Min–Max–Median, Min–Max–IQR Combination of Biomarkers for Maximising the Youden Index. Aznar, R; Esteban, LM.; Sanz, G; Hoyo, R; Savirón, R. 2021. Mathematics, 9, 2497.

11.Analyzing dependence between point processes in time using IndTestPP. Cebrián, AC.; Asín, J. 2021. R JOURNAL. 13 -1, pp. 499 – 515.

12.Long-term spatial modelling for characteristics of extreme heat events JRSS. Series A. Schliep, E.M.; Gelfand, A.; Abaurrea, J.; Asín, J.; Beamonte, MA.; Cebrián, AC.. 2021.Statistics in Society. 84(3), 1070-1092.

13.Forecasting high-frequency river level series using double switching regression with ARMA errors. Cebrián, AC.; Salillas, R. 2021.Water resources Management. 35, pp. 229 – 313.

14.Impact of implementing pathogen reduction technologies for platelets on reducing outdates. Gorria, C., Labata, G., Lezaun, M., López, FJ., Perez Aliaga, AI., & Pérez Vaquero, MÁ. 2020. Vox sanguinis, 115, 167-173.

15.Exact and asymptotic properties of delta-records in the linear drift model. Gouet, R; Lafuente, M; Lopez, FJ; Sanz, G. 2020. JOURNAL OF STATISTICAL MECHANICS: THEORY AND EXPERIMENT. P103201.

16.Statistical Inference for the Weibull Distribution Based on d-Record Data. Gouet, R; Lopez, FJ; Maldonado, L; Sanz, G. 2020. SYMMETRY-BASEL. 12.

 

PRINCIPALES PROYECTOS DE INVESTIGACIÓN

  • (2022-2024) Project code: TED2021-130702B-I00. Agencia Estatal de Investigación. Modelización y proyección de récords y extremos medioambientales para evaluación del cambio climático. Aplicación en la cuenca del Ebro y en Pirineos. IP: Gerardo Sanz and Ana Carmen Cebrián.
  • (2020-2023) Project code: PID2020-116873GB-I00. Agencia Estatal de Investigación. Modelos estocásticos para estimación y predicción en medicina y extremos medioambientales. IP: F. Javier López and Ana Carmen Cebrián
  • (2003-). Project code: E46_20R. Gobierno de Aragón. Modelos Estocásticos. Grupo de investigación de referencia DGA
  • (2013-2015) Project code: 2013/0386. Diputación Provincial de Zaragoza Desarrollo de un proyecto de producción y difusión de estadística local. IP: F. Javier López and Gerardo Sanz
  • 2013. Project code: 2013/0412. Comercial RAFER S.L. Construcción de modelos estocásticos para predecir la evolución a LMA y la respuesta a tratamiento en pacientes con SMD. IP: F. Javier López

 

COLABORADORES

Kampal Data Solutions

Kampal Data Solutions

Gerente:

Beatriz Gómez

Equipo:

Alfredo Ferrer
David Íñiguez
Gonzalo Ruiz
Alfonso Tarancón
Alejandro Rivero
Óscar Fraca
Juan Luis Durán
Teresa García
Luis Miguel Martínez
Alberto García
Javier Fernández
Carlos Tarancón
Désirée González

Web

https://kampal.com

RESUMEN

Kampal nació en 2014 del BIFI como una spin-off de la Universidad de Zaragoza especializada en el desarrollo de soluciones avanzadas para el entorno académico, basadas en estadística avanzada y modelos de redes complejas. Desde entonces ha experimentado un crecimiento sostenido tanto a nivel de equipo humano como de conocimientos, así como un proceso de evolución adaptándose a las necesidades del mercado que la han llevado a la especialización en técnicas de Inteligencia Artificial, Procesamiento del Lenguaje Natural, y Ciencia de Datos.

El trabajo en Kampal combina rigor científico, transferencia de tecnología y un profundo compromiso ético, con el objetivo de transformar datos en conocimiento útil para instituciones públicas, empresas privadas, centros de investigación y entidades científicas.

Con más de diez años de experiencia, el equipo multidisciplinar formado principalmente por físicos, matemáticos, ingenieros y científicos de datos, colabora en proyectos donde la IA se emplea para interpretar estructuras complejas, anticipar riesgos, analizar ecosistemas colaborativos y comprender dinámicas humanas y sociales de alto impacto.

LÍNEAS DE ESPECIALIZACIÓN

  • Soluciones de IA y modelado avanzado
    Creación de modelos (IA, redes complejas, simulaciones) para resolver problemas complejos en la industria, administración pública. salud, educación, etc., para resolver problemas desde la optimización de recursos (ej. corte de ferralla) hasta la gestión inteligente de expedientes.

  • Procesamiento de Lenguaje Natural
    Aplicamos algoritmos avanzados para la clasificación automática, la extracción de conocimiento y el entendimiento del lenguaje humano en grandes volúmenes de información.

  • Ciencia de Datos para Investigación
    Explotación de datos para la evaluación del rendimiento y la toma de decisiones estratégicas basadas en la evidencia, diseñada específicamente para instituciones académicas.

  • Inteligencia colectiva y participación social
    Diseño de entornos donde grupos amplios pueden resolver problemas complejos mediante algoritmos de consenso, análisis estructural y dinámicas sociales.

PUBLICACIONES RELEVANTES

  • Teresa García-Egea, Alejandro Rivero, Alfonso Tarancón, Carlos Tarancón. The physics of Collective Human Intelligence and opinion propagation on the lattice, Physics Letters A, Volume 522, 2024, 129767, ISSN 0375-9601, https://doi.org/10.1016/j.physleta.2024.129767.

  • Gonzalo, A., Sanz-García, F., Pelacho, M., Tarancón, A., Rivero, A., Varela, O. and Moreno, A. (2023) ‘Collective Intelligence to Find Solutions to the Challenges Posed by the Sustainable Development Goals’, Citizen Science: Theory and Practice, 8(1), p. 47.

  • F J Bauza, G Ruiz-Manzanares, J Gómez-Gardeñes, A Tarancón, D Íñiguez, Targeted Community Merging provides an efficient comparison between collaboration clusters and departmental partitions, Journal of Complex Networks, Volume 11, Issue 2, April 2023, cnad012, https://doi.org/10.1093/comnet/cnad012

  • F. Bauzá, G. Ruiz-Manzanares, L. Pérez-Sienes, A. Tarancón, D. Íñiguez, J. Gómez-Gardeñes; Analyzing the potential impact of BREXIT on the European research collaboration network. Chaos 1 June 2020; 30 (6): 063145. https://doi.org/10.1063/1.5139019

  • J. Clemente-Gallardo, A. Ferrer, D. Íñiguez, A. Rivero, G. Ruiz, A. Tarancón. Do researchers collaborate in a similar way to publish and to develop projects?, Journal of Informetrics, Volume 13, Issue 1, 2019, Pages 64-77, ISSN 1751-1577, https://doi.org/10.1016/j.joi.2018.11.004.

  • Cuesta JA, Gracia-Lázaro C, Ferrer A, Moreno Y, Sánchez A. Reputation drives cooperative behaviour and network formation in human groups. Sci Rep. 2015 Jan 19;5:7843. doi: 10.1038/srep07843. PMID: 25598347; PMCID: PMC4297950.

  • Gracia-Lázaro C, Ferrer A, Ruiz G, Tarancón A, Cuesta JA, Sánchez A, Moreno Y. Heterogeneous networks do not promote cooperation when humans play a Prisoner’s Dilemma. Proc Natl Acad Sci U S A. 2012 Aug 7;109(32):12922-6. doi: 10.1073/pnas.1206681109. Epub 2012 Jul 6. PMID: 22773811; PMCID: PMC3420198.

  • José Alberto Molina & Alfredo Ferrer & J. Ignacio Giménez-Nadal & Carlos Gracia-Lázaro & Yamir Moreno & Angel Sánchez, 2019. «Intergenerational cooperation within the household: a Public Good game with three generations,» Review of Economics of the Household, Springer, vol. 17(2), pages 535-552, June.

PRINCIPALES PROYECTOS

A continuación se destacan los proyectos más representativos de Kampal en el contexto de investigación, ciencia de datos y transferencia tecnológica:

  • IA para la seguridad nuclear — Consejo de Seguridad Nuclear
    Kampal desarrolló un sistema basado en IA y NLP que analiza experiencias operativas de plantas nucleares para anticipar riesgos, detectar patrones y mejorar la seguridad en instalaciones críticas.

  • IA contra el acoso escolar — Gobierno de Aragón
    Con Kampal Schools, miles de estudiantes han participado en un sistema capaz de detectar dinámicas de acoso a través del análisis de redes sociales en centros educativos.

  • Optimización del proceso industrial — Schnell
    Diseñamos un algoritmo avanzado basado en sistemas complejos, Monte Carlo e IA que optimiza el corte de barras metálicas, reduciendo desperdicios y mejorando la eficiencia de la maquinaria industrial.

  • Gestor de Expedientes — Gobierno de Aragón
    En colaboración con Grupo Oesía, Kampal desarrolló un sistema de IA para la gestión avanzada de expedientes, mejorando la eficiencia, la atención ciudadana y los procesos internos de la Administración Pública.

  • Buscador de Conocimiento — Universidad de Zaragoza y Universidad de Castilla La Mancha
    Motor inteligente que conecta producción científica, visualiza redes de colaboración y potencia la transferencia del conocimiento de la universidad hacia la sociedad.

  • Impacto de la COVID-19 en pacientes con Párkinson — Federación Española de Párkinson
    Kampal analizó más de 600 encuestas con técnicas avanzadas de redes complejas y estadística, identificando el impacto físico, emocional y socioeconómico de la pandemia.
    El estudio permitió rediseñar las líneas de apoyo a los perfiles más vulnerables.

  • LifeWatch ERIC — Proyecto europeo de biodiversidad
    Kampal Research se integró en esta infraestructura europea para analizar redes científicas y patrones de investigación en biodiversidad, contribuyendo a políticas de sostenibilidad y ciencia abierta a gran escala.

  • IA para Enfermedad de Gaucher — FEETEG
    Kampal desarrolló un modelo predictivo a gran escala que permitió evaluar la probabilidad de desarrollo de otras patologías en pacientes con Gaucher, demostrando la escalabilidad de modelos IA aplicados a enfermedades raras.

  • Cumbre del Clima COP25 — Participación estudiantil y propuestas para los ODS
    Kampal coordinó un proyecto en el que participaron cerca de 1.000 estudiantes de Enseñanzas Medias para generar propuestas concretas orientadas a dos Objetivos de Desarrollo Sostenible: ODS 6 (Agua limpia y saneamiento) y ODS 13 (Acción por el clima). La iniciativa impulsó la reflexión colectiva y el análisis estructurado de soluciones frente a los retos climáticos actuales.

  • Proyectos de Inteligencia Colectiva con la Universidad de Zaragoza

    • Inteligencia Colectiva DGA– Consulta Colaborativa sobre Reducción de Carga Burocrática en las Labores Docentes 
    • CONVIVEN-CI-IA. Aprendizaje de competencias socioemocionales para la ciberconvivencia a través de la integración de herramientas de IA+IC en centros educativos. 
    • Consulta Ciudadana del Gobierno de Aragón basada en Inteligencia Colectiva.“Estrategias de conciliación y corresponsabilidad en las familias de Aragón”. Universidad de Zaragoza+LAAAB
    • ¿Qué hacen y deberían hacer los centros educativos que cuidan? Retos del cuidado educativo integral en España: Construcción desde la inteligencia colectiva. Cátedra Fundación Edelvives del cuidado educativo integral.
    • IC. Aplicación en entornos colaborativos para la resolución de problemas. Entidad/es financiadora/s: Cátedra United States Foreign Trade Institute de Inteligencia Avanzada.
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