GIR04- CLÚSTER DE INVESTIGACIÓN EN TECNOLOGÍAS APLICADAS A LA INNOVACIÓN
CLÚSTER DE INVESTIGACIÓN EN TECNOLOGÍAS APLICADAS A LA INNOVACIÓN
Facultad: 
Ciencias y Tecnología
Coordinador: Víctor Martínez Martínez
El GIR CITAI nace a finales de 2016 como confluencia de ideas e inquietudes cuyo nexo común es la aplicación de distintas tecnologías a la innovación diferenciadora en diversos ámbitos: aprendizaje digital, ciberseguridad, inteligencia de datos, industria y sociedad digital o salud y deporte. El planteamiento general del grupo considera que toda investigación debe concebirse desde el inicio como la respuesta a una demanda de necesidades reales detectadas en algún ámbito del mundo digital en que vivimos. Por ello, la aplicación real y de transferencia a la sociedad y a la empresa de la era digital es una prioridad. Conforme a este planteamiento, CITAI es un grupo dinámico y ampliamente multidisciplinar, tanto en el perfil de sus miembros, como en la concepción de la investigación, muy en consonancia con la interconexión de la era digital en la que nace.
Líneas de investigación
TECNOLOGÍAS INFORMÁTICAS APLICADAS A LA TRANSFORMACIÓN DIGITAL

Esta línea se centra en la investigación para el diseño y desarrollo de métodos, técnicas y herramientas en el entorno de la digitalización industrial 4.0 y del manejo masivo de artefactos IoT, así como para el diseño y desarrollo de métodos, técnicas y herramientas de apoyo adaptado e inteligente en entornos de aprendizaje y docencia digital

Miembros
Responsable de línea:
Sergio Trilles Oliver
  • José Iván San José Vieco
  • Juan Agustín Fraile Nieto
  • Miguel García Medina
  • Carlos Meléndez Pastor
Proyectos
  1. Monitorización de parques y jardines y prevención de la COVID
ANÁLISIS INTELIGENTE DE DATOS Y SUS APLICACIONES A ÁMBITOS MULTIDISCIPLINARES

Esta línea se centra en la investigación para el desarrollo de procesos y técnicas basadas en la explotación inteligente y eficiente de datos en la toma estratégica de decisiones en diferentes ámbitos. Las investigaciones dentro de esta línea también abordan la aplicación de técnicas pertenecientes al neuromarketing para analizar los niveles de emoción y atención producidos por determinados estímulos

Miembros
Responsable de línea:
Víctor Martínez Martínez
  • José Mª Arjona Caballero
  • Mario Solana Ezquerra
  • Juan Manuel Pascual Gaspar
Proyectos
  1. Predicción de rendimiento deportivo en ciclismo mediante técnicas de machine learning
SISTEMAS, TÉCNICAS, PROCESOS Y HERRAMIENTAS EN EL ECOSISTEMA DE LA CIBERSEGURIDAD

Esta línea se centra en la investigación en el uso de tecnologías que den soporte a sistemas, técnicas y procesos de seguridad de la información, ciberseguridad, confidencialidad y disponibilidad de datos. Así mismo, las investigaciones dentro de esta línea abordan tecnologías específicas de ciberseguridad industrial diseñadas para proteger infraestructuras críticas en entornos industriales.

Miembros
Responsable de línea:
Amalia Beatriz Orúe López.
  • Francisco Javier Almeida Martínez
  • Rafael Mata Milla
Proyectos
Publicaciones
Francisco Javier Gomez-Gil, Víctor Martínez-Martínez, R. Ruiz-Gonzalez, L. Martínez-Martínez, and J. Gomez-Gil, “Vibration-based monitoring of agro-industrial machinery using a k-Nearest Neighbors (kNN) classifier with a Harmony Search (HS) frequency selector algorithm,” Computers and Electronics in Agriculture, vol. 217, pp. 108556–108556, Feb. 2024, doi: https://doi.org/10.1016/j.compag.2023.108556.
S. Trilles, Sahibzada Saadoon Hammad, and Ditsuhi Iskandaryan, “Anomaly detection based on Artificial Intelligence of Things: A Systematic Literature Mapping,” Internet of Things, pp. 101063–101063https://doi.org/10.1016/j.iot.2024.101063.
D. Margoth, Ricel Martínez Sierra, and A. Beatriz, “Análisis crítico sobre el perfil de salida del bachillerato ecuatoriano. Una mirada desde el método de aprendizaje basado en proyectos,” MLS Educational Research, vol. 7, no. 1 https://doi.org/10.29314/mlser.v6i2.890
Marioli Carrasco-Quiroz, Maria Del Alamo-Sanza, Ana María Martínez-Gil, R. Sánchez-Gómez, Víctor Martínez-Martínez, and I. Nevares, “Influence of Oxygen Management on Color and Phenolics of Red Wines,” Molecules, vol. 28, no. 1, pp. 459–459, Jan. 2023, doi: https://doi.org/10.3390/molecules28010459
Rubén Ruiz-González, Antonia Maiara Marques do Nascimento, Marcos Bruno da Costa Santos, Rutten Kécio Soares de Brito Porto, Artur Mendes Medeiros, Fábio Sandro dos Santos, Víctor Martínez-Martínez, Priscila Alves Barroso. (2024) Temporal forecasting of plant height and canopy diameter from RGB images using a CNN-based regression model for ornamental pepper plants (Capsicum spp.) growing under high-temperature stress. Research Square https://doi.org/10.21203/rs.3.rs-3976817/v1
Macias, J. E. Z., & Trilles, S. (2024) Machine learning-based prediction model for battery levels in IoT devices using meteorological variables. Internet of Things, vol. 25, pp.101109. https://doi.org/10.1016/j.iot.2024.101109
Álvaro Pareja-Cano, José María Arjona, B. Caulfield, and A. Cuesta-Vargas, “Parameterization of Biomechanical Variables through Inertial Measurement Units (IMUs) in Occasional Healthy Runners,” Sensors, vol. 24, no. 7, pp. 2191–2191, https://doi.org/10.3390/s24072191