La plataforma que adivina qué haras en los próximos 15 segundos

La predicción del comportamiento futuro de las personas supone un gran valor para las empresas. En esta línea, uno de los objetivos de Perseo -un proyecto de innovación en «Big Data» (análisis de datos) y «Machine Learning» (aprendizaje automático) de Paradigma- es conocer qué pasos dará un individuo en el transcurso de apenas 15 segundos.

El fin principal del proyecto es desarrollar una plataforma de «Big Data» para el análisis predictivo del comportamiento de usuarios. El objetivo cuantitativo es poder predecir la siguiente acción y posición de un usuario en un intervalo de tiempo que va desde los próximos 15 segundos –con un porcentaje de error mínimo– hasta los cinco minutos –con un porcentaje de error mayor–.

«En uno de los casos de uso en el que estamos trabajando en Perseo, hemos sido capaces de saber qué es lo que está haciendo un usuario o qué es lo que va a hacer con la información que nos genera el acelerómetro del móvil, teniendo en cuenta que teníamos catalogado un conjunto de actividades sobre las que hemos hecho el estudio», explica José Ruíz Cristina, director de desarrollo de negocio de Paradigma y responsable de Big Data.

«Si eso lo extrapolamos a un centro comercial podríamos saber a qué tienda podría dirigirse o qué necesidades podría tener, mientras que si lo llevamos al mundo del internet de las cosas (IoT) podríamos determinar el nivel de consumo eléctrico que va a necesitar una casa», añade.

El proyecto utiliza herramientas como Cassandra, Spark o Kafka para implementar una plataforma Big Data capaz de tratar y visualizar en tiempo real los comportamientos acciones de entidades generadoras continuas de datos como el dispositivo móvil de un usuario o una máquina industrial.

Perseo se suma a otros proyectos de innovación de Paradigma en el campo del «Big Data», como el programa europeo «Mixed Emotions» un innovador plan de investigación de dos años que cuenta con un presupuesto de más de 3,5 millones de euros y que pretende buscar identificar, clasificar y caracterizar las emociones en grandes volúmenes y fuentes de datos aplicando tecnologías de análisis de datos.