El control de plagas en el olivo, el nivel óptimo de consumo de agua o los cambios financieros en bolsa son algunas de las predicciones que se realizan en el departamento de Arquitectura y Tecnología de Computadores de la Facultad de Ciencias.
En la Tesis Doctoral «Predicción de Series Temporales con Redes Neuronales de Funciones Radiales y Técnicas de Descomposición Matricial», realizada en el departamento de Arquitectura y Tecnología de Computadores por Moisés Salmerón Campos y dirigida por los profesores Julio Ortega Lopera y Carlos García Puntonet, se proponen nuevos procedimientos de predicción basados en modelos inspirados en el procesamiento neuronal (modelo de cómputo inspirado en el funcionamiento de las neuronas humanas). Estos procedimientos se utilizan en aplicaciones de evidente interés económico como es el caso de las predicciones financieras, el control de plagas, o la planificación de redes de distribución de aguas.
En el campo de control de plagas, los procedimientos desarrollados se han aplicado a la predicción de niveles de infección de mosca del olivo. De esta forma, es posible optimizar el uso de pesticidas, con el consiguiente efecto beneficioso en el medio ambiente, en función de si los niveles de infección van a sobrepasar el umbral a partir del que puede verse afectada la calidad del aceite. Según los investigadores, «este procedimiento se ha probado en Italia con los datos facilitados por los agricultores y es posible conocer la actuación de la mosca del olivo con dos semanas de antelación». Algo que beneficia notablemente al campo.
Los procedimientos descritos en la Tesis Doctoral también se han probado en la predicción de los niveles de consumo de agua en las distintas zonas de una ciudad de Granada, de cara a optimizar la distribución de agua entre los depósitos de la red de abastecimiento, para que no se desborden y se minimice el movimiento de las válvulas con el consiguiente ahorro energético y reducción de desgaste del sistema. Este trabajo ha sido posible gracias a la colaboración de Emasagra. «Empresa que nos ha facilitado los datos para conocer el nivel de consumo y mejorar la distribución y el gasto del usuario».
En cuanto a la predicción financiera, según los investigadores, «en los últimos años, la influencia social de los mercados financieros ha crecido de forma importante. Ya sea directamente, a través de la compra de valores, o indirectamente, por ejemplo a través de los planes de pensiones, la industria financiera afecta a una gran cantidad de ciudadanos. La computación de altas prestaciones ha sido decisiva en este crecimiento ya que, por una parte, los mercados de valores no pueden operar sin los sistemas de procesamiento de transacciones y por otra, han aparecido nuevas aplicaciones financieras que dependen de la disponibilidad de técnicas de análisis de datos sofisticadas y de recursos de cómputo elevados para diseñar y modelar (muchas veces en tiempo real) productos y mercados». Los miembros de este departamento están trabajando con una empresa de Almería que invierte en bolsa y utiliza las predicciones de este revolucionario sistema.
Los medios utilizados para alcanzar los niveles de prestaciones requeridos son los computadores constituidos a partir de la interconexión de PCs, que trabajan de manera coordinada en los procedimientos de predicción. Estas plataformas de cómputo, al configurarse a partir de computadores disponibles comercialmente a precios reducidos, resultan asequibles a las pequeñas y medianas empresas (de hecho se pueden configurar a partir de los recursos de los que ya disponen). Estas posibilidades hacen posible que con los mismos ordenadores de los que ya dispone la empresa, los directivos puedan contar con un medio de predicción barato. «Algo realmente útil en multitud de situaciones como puede ser un almacén de libros que necesita conocer los pedidos y las devoluciones regulares para establecer una procedimiento de compra/venta».
