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Arquitectura de conocimiento con autoaprendizaje
Para aplicaciones de seguridad

Qué es SEKAS

El proyecto SEKAS-Arquitectura de conocimiento con auto-aprendizaje y ajuste autónomo para aplicaciones de seguridad tiene como objetivo principal el desarrollo de una arquitectura de conocimiento, capaz de crear modelos predictivos de manera automática usando Inteligencia Artificial y grandes repositorios de datos heterogéneos, auto-ajustando el conocimiento adquirido conforme la realidad reflejada en los datos cambia, operando en tiempo real y permitiendo la optimización de los resultados del sistema.

SEKAS será pionero en la aplicación del control predictivo y dinámico a las problemáticas de seguridad, optimizando el uso de recursos, para maximizar la consecución de objetivos y siempre teniendo en cuenta las restricciones con las que se cuenta.

Estas capacidades tendrán su primera aplicación, a la lucha contra las acciones terroristas, de sabotaje de infraestructuras y violentas, aumentando la seguridad e inteligencia disponible para los cuerpos y fuerzas de seguridad de los estados. SEKAS permitirá unas capacidades de anticipación, aprendizaje, ajuste y optimización multiobjetivo en tiempo real muy avanzadas para los sistemas de seguridad existentes en España y en Europa.

El Plan Estatal de Investigación Científica y Técnica y de Innovación 2013-2016, donde se establece el Programa Estatal de I+D+i orientada a los Retos de la Sociedad, se encuentra alineado con el marco de actuación del Horizonte 2020. La octava prioridad temática de los Retos Sociales planteados en Horizonte 2020 es el de “Seguridad, protección y defensa” que tiene como objetivo contribuir al desarrollo de tecnologías e innovaciones que refuercen la seguridad y las capacidades de defensa a nivel nacional y permitan el desarrollo de un tejido tecnológico de seguridad y defensa competitivo a nivel internacional.

Consorcio

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Financiado por

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Financiado por: FEDER/Ministerio de Ciencia, Innovación y Universidades – Agencia Estatal de Investigación/Proyecto RTC-2017-6178-8.

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