El departamento de Ciencias de la Computación e Inteligencia Artificial de la Universidad de Granada ha liberado un programa que analiza masas de datos para extraer conclusiones y predecir sus valores futuros, denominado KEEL. El grupo SCI2S-Soft Computing and Intelligent Information Systems (Computación Bioinspirada y Sistemas Inteligentes de Información), dirigido por el catedrático Francisco Herrera, ha liberado su herramienta KEEL (Knowledge Extraction Based on Evolutionary Learning, Extracción del conocimiento basada en aprendizaje evolutivo), poniendo a disposición de toda la comunidad universitaria y empresarial internacional una herramienta única para analizar masas de datos obtenidos de cualquier fuente, desde llamadas telefónicas hasta datos de consumo de electricidad o agua.
Métodos inspirados en la naturaleza:
Esta herramienta permite usar métodos inspirados en la naturaleza, es decir, hallar soluciones a un problema a base de crear grupos de muchas soluciones, hacer que compitan entre sí, tomando y cambiando las más adecuadas y eliminando las más inadecuadas; por ejemplo, se evalúan diferentes métodos para predecir consumo eléctrico haciéndolos que evolucionen hasta obtener uno que tenga el nivel adecuado de exactitud y precisión.
KEEL, en la que se han invertido centenares de horas de trabajo, es una herramienta única porque permite comparar muchos métodos para resolver un problema; los resultados obtenidos con la misma han sido publicados en diferentes revistas científicas y congresos internacionales.
Con la liberación, el grupo SCI2S y el departamento de Ciencias de la Computación e Inteligencia Artificial de la UGR permiten que el resto de la comunidad use esta herramienta tanto en su propia investigación como en la enseñanza y entrenamiento de trabajadores con los métodos usados en la misma.
