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Internet global como una nueva galaxia

Published on 24/03/2015

2143_detallLa revista F. (La Revista del Foment)  incluye en su última edición  un artículo con el título “Internet global como una nueva galaxia” que me pidió su director, el escritor Valentí Puig.  El encargo era, partiendo de como es la Internet actual, hacer una breve reflexión de hacia donde va con la llegada del Cognitive Computing (aunque sin mencionar explicitamente la computación cognitiva por no confundir al lector con nuevas etiquetas).  El artículo lo pueden encontrar en las páginas 28 y 29 de este PDF de la revista (accesible desde la web de Foment del Treball) Espero que les guste. La versión en catalán se encuentra en este PDF.

Mi agradecimiento a Valentí Puig y a Foment del Treball por ayudar a divulgar la tecnología, esta vez entre los empresarios, que sin duda sus decisiones juegan un papel muy importante sobre nuestro futuro. El futuro, nos guste o no, estará marcado por la tecnología, no lo duden.

 

 

Internet global como una nueva galaxia

INTERNET GLOBAL MEJORARÁ NUESTRAS VIDAS, PERO HAY CONTRAPARTIDAS QUE DEBEMOS CONSIDERAR, Y LA PRIMERA DE ELLAS ES QUE, MEDIANTE ALGORITMOS, SE PODRÁ CONTROLAR LO QUE ESTAMOS A PUNTO DE HACER

En el marco de los cambios tecnológicos que estamos viviendo en pleno siglo XXI, la nube, ese espacio impreciso del que todo el mundo habla, se ha convertido en el centro neurálgico de una nueva red global de Internet que conecta a millones de personas. Es lo que, por ejemplo, está detrás de servicios como Facebook o Gmail, tan populares hoy en día y que tanto cambian ya nuestro modo de relacionarnos. Pero sobre todo también hablamos de una nueva fuerza que indudablemente cambiará nuestras empresas y las conducirá hacia el espacio digital tan inmenso que conforma la vasta red de Internet, que ya no tiene nada que ver con lo que era en sus orígenes.

Puede hacerse un símil con la electricidad. Hace un siglo, las empresas generaban su propia electricidad para ellas mismas. Pero poco a poco aparecieron unos productores externos que ofrecían el servicio de una forma más barata, segura. Y, sobre todo, se pagaba solo por lo que se gastaba, por lo que se evitaban inversiones para crear las infraestructuras de generación de energía. A partir de ese momento, para una empresa comenzó a ser más conveniente conectarse a la red para obtener energía que generársela ella misma y, además, así podían centrar los esfuerzos en lo que era su negocio.

Podríamos afirmar que la nube — computación en la nube o cloud computing en términos técnicos— se puede ver como una oportunidad para que las empresas puedan disponer de los recursos informáticos necesarios sin tener que abastecérselos internamente mediante una simple conexión a la red de Internet. Los que ofrecen este servicio en el otro lado de Internet son inmensas granjas de ordenadores del tamaño de cinco o seis veces el campo del Barça, con cientos de miles de ordenadores. Es un nuevo paradigma de computación y almacenamiento que convierte la informática en un servicio más, como puede ser la electricidad, el agua o el gas. De este modo, ahora las empresas tienen a su disposición una gran oferta de servicios que permiten mejorar sus procesos productivos y de innovación.

La nube de Internet global también nos permite acceder a un inmenso universo digital desde cualquier lugar donde haya conectividad y, sobre todo, desde cualquier dispositivo. En realidad, la frontera entre el mundo real y el mundo virtual se va difuminando. De hecho, la evolución de este paradigma no se detiene y ya empiezan a aparecer nuevos dispositivos que no solo interaccionan con nosotros, sino que también lo hacen directamente entre sí. Internet global ya pone en contacto, además de a los millones de personas que la usamos, a miles de millones de dispositivos de todo tipo, con capacidad de comunicarse en cualquier momento y en cualquier lugar.

Estamos en el umbral de una nueva era en la que Internet global ya empieza a ser bastante sutil para las personas que interactuamos pero aún no somos del todo conscientes de que ya condiciona nuestro modo de trabajar y vivir. Y aumentará, porque Internet global crece día a día con una progresión de efecto multiplicador y en un futuro próximo será imposible vivir desvinculados de ella. Y esto sucede porque la informática es todavía una disciplina muy joven si la comparamos con el resto de ingenierías. Es decir: le queda mucho recorrido para generar nuevas dinámicas. Sus orígenes se remontan no más allá de la mitad del siglo pasado y cada quince años aproximadamente se ha producido una revolución tecnológica que lo ha cambiado todo. A mediados de los años sesenta la informática cruzó el ámbito de la investigación para entrar progresivamente en el área de las grandes empresas en forma de gran ordenador compartido por los trabajadores de la empresa —llamados mainframes—. Fue hacia el año 80 cuando llegó lo que se conocía como PC —personal computer— u ordenadores personales: esta fase permitió que la informática estuviera al alcance de pequeñas y medianas empresas, e incluso de particulares. Pero a mediados de los años noventa llegó a las empresas y a toda la sociedad en general una nueva infraestructura llamada Internet que conectó todos los ordenadores. Es así como vuelve a producirse una verdadera mutación en nuestra forma de trabajar.

Cuando entramos en el siglo XXI aparece en torno a la nube una nueva revolución tecnológica que transforma Internet global, basada básicamente en el procesamiento de números, en una nueva Internet global que permite que los textos y la multimedia sean también computables y accesibles digitalmente para todos desde cualquier dispositivo y en cualquier momento. Y, muy pronto, según el incesante trabajo en los laboratorios de investigación, Internet global permitirá también hacer el contexto computable. Contexto computable significa que incorporará capacidades predictivas, que incluirán la correcta funcionalidad y el contenido en el momento adecuado, a la persona idónea, aprendiendo continuamente sobre dicha persona y realizando la previsión de lo que pueda necesitar. Es un objetivo que requiere poder tratar situaciones complejas caracterizadas por la ambigüedad y la incertidumbre. Esto se está intentando conseguir por medio de métodos de inteligencia artificial capaces de proporcionar una Internet global más capacitada para entender la información e incluso aprender a partir de sensores de todo tipo del mundo real y lograr, por ejemplo, conducir un coche sin conductor. Estos nuevos sistemas permitirán a las empresas aumentar la capacidad de razonamiento a fin de poder tomar decisiones mejor informadas en situaciones complejas que por su naturaleza son ambiguas e inciertas.

Internet global mejorará nuestras vidas, pero no sin resultados problemáticos: el primero de ellos es que se podrá controlar, mediante algoritmos, lo que estamos a punto de hacer. Ahora la privacidad es un tema fundamental en el debate actual, pero pronto pasará a un segundo plano cuando la apuesta sea preservar la capacidad de libre elección. En el mundo empresarial, Internet global representa un reto para los empleados de cuello blanco del siglo XXI, que trabajan con información y conocimiento, de la misma forma que la automatización de las fábricas en el siglo XX supuso un desafío para los trabajadores de mono azul en las cadenas de montaje. En una sociedad global, ello urge todavía más a plantear un debate colectivo sobre las consecuencias que tendrá la Internet global y que sin duda representa una transformación a fondo de la actual forma de vivir, trabajar y pensar.

RevistaFoment.CAS

 
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Spark summit 2015: Multi-modal big data analysis within the Spark ecosystem in BCN

Published on 23/03/2015

The last Spark Summit 2015 was held in New York. Matei Zaharia and their team have done such a great job fostering an active Apache Spark ecosystem:

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BSC presented part of our current work: “Multi-modal big data analysis within the Spark ecosystem in BCN”. Enclosed you will find the presentation.

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2nd meeting of the Multimedia Big Data Computing Lab

Published on 19/03/2015

MultimediaBigDataComputing

I was invited to attend to the 2nd meeting of the Multimedia Big Data Computing Lab (MBDCLab), chaired by Ruben Tous, a senior research member in our team. The meeting took place on Monday 16th, at UPC Campus Nord. The MBDCLab is an ad-hoc interest group of people working on topics related to distributed computing systems that enable massive scale image and video analytics in real-time. While the most part of efforts related to Big Data are nowadays focusing on text-based big data analytics, multimedia data, which makes up about 2/3 of internet traffic, provide unprecedented opportunities for understanding and responding to real world situations and challenges. Most current big data systems are very restrictive as then cannot handle data types other than text or numbers. The challenge with multimedia big data, is that images and audio analysis require much more sophisticated algorithms and much more computing resources than any other kind of structured or unstructured data. This new research topic, Multimedia Big Data Computing, has emerged to encompass aspects that include, but are not limited to, more efficient/parallel algorithms for the extraction and mining of robust features, more efficient/distributed strategies for high-dimensional indexing of multimedia, more scalable machine learning methods for high-dimensional data and novel frameworks and tools for large-scale multimedia analytics and visualization.

During the 2nd MBDCLab meeting, Ruben Tous presented the concept of Multimedia Big Data Computing and pointed to potential research lines, Alessio Conese presented his work about inferring latent user attributes in streams of multimodal social data using Spark, Sana Imtiaz presented preliminary results of her work about distributed visual recognition using OpenCV and Spark, and Dani Mora presented his work about high performance image near-replica detection in Instagram photo streams. Besides of people from the host group (BSC’s Autonomic Systems and e-Business Platforms) there were also attendees from the The UbiCA Lab of the Information and Communication Department of the Pompeu Fabra University (Anna Carreras), the LARCA Research Group of the Department of Computer Science of UPC (Ricard Gavaldà), the Dept. of Informatics of the Aristotle University of Thessaloniki (Anastasios Gounaris) and the Ecole Supérieure Privée d’Ingénierie et de Technologies in Tunisia (Mouna Makni). Other attenees were Pilar Callau (BSC’s Research Project Manager) and Mauro Gómez (student of the UPC’s Master in Innovation and Research in Informatics).

Very soon we will see very interesting  results! Congratulations Ruben!

 
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Experiences of using NoSQL database for molecular dynamics simulations

Published on 12/03/2015

Screen Shot 2015-03-12 at 20.37.34On March 4-6 of 2015 Roger went to Turku, in Finland to present part of our work involving Cassandra at the 23rd Euromicro International Conference on Parallel, Distributed and Network-based Processing (PDP 2015). This time he presented the experiences we could gather from the comparison of managing life sciences data from the BSC department in traditional flat files, with a deployment of Cassandra instead. The results that we exposed were very positive and raised many gaps of opportunity for optimisation and features when working with NoSQL systems such as Cassandra. Good job Roger!

You can download the PDF of the paper here.

 

 
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Chef Watson vs Carme Ruscalleda: Cognitive Computing in the cuisine

Published on 10/03/2015

 

In 2011  IBM Watson computer defeated two of Jeopardy’s greatest champions (on the television quiz show Jeopardy) and won fame as the artificially intelligent computer system that won $1 million for whipping former Jeopardy! champs Ken Jennings and Brad Rutter. Since then, acording Mike Rhodin (senior vice president of IBM Watson) Watson supercomputer has become 24 times faster and smarter, 90% smaller, with a 2,400% improvement in performance. And since its commercial launch a year ago, the Watson Group has collaborated with partners to build 6,000 apps.

Today I read in The Daily Dot that IBM is using its supercomputer Watson to ignite new ideas and inspire both professional chefs and DIY home cooks to push the boundaries of their current culinary capabilities. Great!. “Chef Watson” has natural language processing capabilities in which a huge corpus of ingredients, recipes, and cooking information is examined, studied, parsed, and easily reassembled. The system studies recipes and breaks the ingredients down into individual components, understanding their chemical composition and determining what ingredients will work well together.

According the article the discovery and delight comes in is when Watson suggests pairing things together one would never figure would make sense (You can read more about it in the article), recipes that so far only made great master chefs like Carme Ruscalleda. The cuisine  of Carme Ruscalleda is strongly based on Catalan tradition though open to world influences, and focuses on quality and seasonal products. Unbeatable!

Could do the same “Chef Watson”? Who would win in a future contest? “Chef Watson” or Carme Ruscalleda? Or will it boost Carme and create something really awesome all together? I have the answer :- ) . Cognitive Computing is going to transform how we live, how we work and how we think, and that’s why Cognitive Computing will be a big deal. In the meantime I really strongly recommend the restaurant Sant Pau in Sant Pol de Mar, in my county of the Maresme near Barcelona.

 

Chef  Watson vs Carme Ruscalleda: La Computación Cognitiva en la cocina

En 2011 el ordenador IBM Watson derrotó a dos de los más populares campeones de Jeopardy (concurso televisivo muy popular en Estados Unidos del tipo “pasa palabra”) que obtuvo fama cómo el sistema informático con inteligencia artificial que ganó 1 millón de dólares al batir a campeones cómo Ken Jennings y Brad Rutter. Desde entonces, según Mike Rhodin (senior vice president of IBM Watson) el supercomputador Watson es 24 veces más rápido y más inteligente, un 90% más pequeño,  y con una mejora del 2400% en el rendimiento. Y desde su lanzamiento comercial hace un año, el grupo de investigación que está detrás  del proyecto Watson ha colaborado con diferentes partners para construir 6.000 aplicaciones.

Hoy he leido en The Daily Dot que IBM está utilizando su superordenador Watson para generar nuevas ideas e inspirer tanto a cocineros profesionales cómo coiners amateurs para ampliar sus capacidades culinarias actuales. “Chef Watson” tiene capacidades de procesamiento del lenguaje natural con el que examina un gran corpus de ingredientes, recetas e información de cocina. Esta información es estudiada, analizada y reensamblada para generar nuevas recetas. El sistema permite determinar los componentes individuales, estudiar su composición química y acabar determinando qué ingredientes funcionan bien juntos.

Según el artículo la parte más singular del sistema es cuando Chef Watson es capaz de sugerir emparejamientos de cosas que parecían hasta ahora sin sentido (Puedes leer más sobre esto en el artículo), recetas que hasta ahora sólo han podido ser propuestas por grandes Xefs cómo es Carme Ruscalleda. La cocina de Carme Ruscalleda se basa en gran medida de la tradición catalana aunque abierta a las influencias del mundo, y se centra en la calidad y los productos de temporada. ¡ Les aseguro que inmejorable!

Podría hacer lo mismo “Chef Watson”? ¿Quién ganaría en una hipotética futura contienda? “Chef Watson” o Chef Carme Ruscalleda? ¿O Watson va a ayudar a Carme y van a acabar creando juntos algo realmente impresionante? Yo tengo la respuesta: -). La Computación Cognitiva va a transformar la manera cómo vivimos, cómo trabajamos y cómo pensamos, y es por eso que sin duda la Computación Cognitiva nos va a plantear un gran dilema. Mientras tanto les recomiendo encarecidamente el restaurante Sant Pau de Sant Pol de Mar, en mi comarca del Maresme, cerca de Barcelona.

 

 

RestaurantStPau

 
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Talking about Cognitive Computing Platforms with Barcelona GSE Master Data Science Students

Published on 09/03/2015

Screen Shot 2015-03-09 at 09.20.04Last week I gave a conference to Master Data Science students at Barcelona Graduated School of Economics.  We started talking about Big Data, the newest and one of the most exciting technologies currently available to business and society.  We pay attention that the technology is often so subtle that people have no idea that big data is actually helping make their lives easier. The talk was centered to the advent of new technologies as cognitive computing, that will have the potential to augment our reasoning capabilities and empower us to make better informed real-time decision.  Undoubtedly Cognitive Computing will change the way we work and live. Gaston Besanson was the organiser. I enjoyed being with you. Thank you Gaston for this gift!

You can download the complete presentation (54 slides) from this link.

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Ets un emprenedor?

Published on 08/03/2015

Des de fa temps que vinc parlat d’emprenedoria, tant en aquest bloc  com en les meves assignatures. Un tema que m’engresca perquè el considero de valor  i que sens dubte als meus alumnes els hi agrada parlar-ne. Però a diferència de conceptes tecnològics habituals, quan intento emmarcar el tema i cerco una definició de partida, m’és difícil definir en poques paraules què és per mi ser emprenedor. Francament cap definició (ni la tan extensa que es troba a la wikipedia) copsa el factor comú dels diferents emprenedors que han vingut a fer presentacions de les seves start-ups en els meus cursos. Què tenen en comú, Xavi Guardia de SFY, Antoni Brey d’URBIOTICA, David Sanchez/Genis Barrera de TheDataRepublic, Jao Artega de BigML, Oriol Núñez d’Undertile o Miquel Las Heras/ Iuri Aranda de uWhisp? I excuses a tots aquells que em deixo però que com sou molts els que heu tingut la gratitud d’ajudar a fer crèixer els meus alumnes, no m’amoïna que em falli la memòria (aviseu-me i afegiré!). A més de molts que us considero emprenedors que vareu fer presentacions de la feina que feien malgrat potser no havien creat una start-up directament sinó que ens explicàveu la vostra experiència personal, més enllà de la tecnologia. Com deia fins ara no tenia incorporat en el meu discurs de classe una definició que recalqués el factor comú de tots els nostres conferencies emprenedors a l’assignatura. Ahir, un fantàstic dia asolellat, passejant pel carrer Gran d’Argentona vaig trobar una definició que recalca allò que és essencial i comú en molts que jo considero emprenedors. Perquè emprenedor se’n pot ser de moltes maneres. Voleu saber si teniu l’esperit d’emprenedor? Només cal que us feu una pregunta: com gaudiu de la vida? 

(ep! que no cal pas ser emprenedor per gaudir de la vida!, es pot gaudir de moltes maneres, aquesta només en és una!).

Emprenedor.Fonda.Argentona

La pissarra de la Fonda del Casal la podeu trobar  al carrer Gran 28 d’Argentona (Maresme).

UPDATE: Xavier Guardia suggested to add this note. “The enterpreneur is the one that loves climbing to the highest mountains instead of living in top of them. El emprendedor es el que prefiere escalar las montañas más altas en lugar de vivir en ellas.”. Thank you Xavier.

 
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Cognitive Computing in Barcelona

Published on 01/03/2015

CognitiveComputingInBarcelonaToday I will talk about what is happening in Barcelona in the world of what we understand as “Cognitive Computing”, the next generation Big Data systems.
Nowadays it becomes feasible for companies to find interesting patterns hidden in data. To do so, predictive models play an important role. Given an events dataset, predictive modeling attempts to set up a model to predict the probability of a specific outcome.
This is achieved with programs that use machine learning algorithms. By Machine Learning we refers to the ability of computer systems to improve their performance by exposure to data without the need to follow explicitly programmed instructions. At its core, machine learning is the process of automatically discovering patterns in data. Once discovered, the pattern can be used to make predictions.
During the last few years along with the explosion of data, substantial new innovations have lead to a boost in the construction and the study of new algorithms that are able to learn from real data to create effective predictive models. Now these algorithms can be improved, or “trained”, by exposing them to large data sets that were previously unavailable. Today a vast amounts of data that can be used for training these algorithms are readily available thanks to advent of Big Data.
The general idea is that instead of instructing a computer what to do, we are going to simply throw data at the problem and tell the computer to figure it out itself. We changed the nature of the problem from one in which we tried to explain to the computer how to drive, to one in which we say, “Here’s a lot of data, figure out how to drive yourself”. The software takes functions from the brain like: inference, prediction, correlation, abstraction, … giving to the systems to possibility to do this by themselves.

We will use the term “Cognitive Computing” (others use Smart Computing, Intelligent Computing, etc.) to label this new type of computing that refers to the continuous development of supercomputing systems enabling the convergence of advanced analytic algorithms and big data technologies driving new insights based on the massive amounts of available data.

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Undoubtedly, the new requirements for dealing with uncertainty combined with the recent advances in machine learning and computing innovation, open the possibility to rethink all the previous research performed. For a long time our research group in Barcelona has been conducting cutting edge research to improve Big Data middleware layers. Recently new researchers with strong background in machine learning and artificial intelligence joined to our research group allowing us to focus our research on Cognitive Computing too.

Currently we have 4 research focus to contribute in this area:

  • The goal of the first research focus is to enhance neural network algorithms (Deep Learning) using high performance computing platforms to make them more suitable to be used in tasks which involve unstructured types of data and unlabeled datasets.
  • The second one explores an alternative methodology for applying machine learning, in which a bespoke solution is formulated for each application, based in Probabilistic Graphical Models and Bayesian inference.
  • We are also developing a suite of novel technologies for carrying out real-time data analytics over the streams of digital photos and videos generated by online communities. The goal is take profit of the nature of visual contents, thus allowing inferring knowledge beyond the capabilities of batch-based systems and text-only analytics.
  • Finally we are doing research in a real-time scalable indexing of image/video, doing a distributed real-time near replica detection over massive streams of shared photos.

We will share with you all of our future achievement in this new amazing research area. Keep in contact!

 
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El maestro (El mestre), nuevo libro de Màrius Mollà

Published on 25/02/2015

el-maestro-marius-molla-3Les animo a leer un gran libro, El maestro, que acaba de salir publicado, de un gran escritor como es Màrius  Mollà. Aunque se trate de una novela ambientada en el siglo pasado, el tema nos invita a una reflexión muy actual y a mi parecer de máxima importancia en los momentos en que vivimos.

Comparto con el autor que  la transformación del sistema educativo es la base de todo cambio social y económico.

¡Espero que lo disfruten!

 
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More than 100 Supercomputer experts gather in Barcelona this week

Published on 29/01/2015

bdec-headerBSC is participating actively in the workshop series on Big Data and Extreme-scale Computing (BDEC) is premised on the idea that we must begin to systematically map out and account for the ways in which the major issues associated with Big Data intersect with, impinge upon, and potentially change the national (and international) plans that are now being laid for achieving exascale computing. The goal is to help the international community develop a plan for building a partnership to provide the next generation of HPC software to support big data and extreme computing for scientific discovery.

The third meeting in this series of 2-day workshops will be held in Barcelona, on January 29th and 30th, Thursday and Friday, with a reception on Wednesday, January 28th. Along with application leaders confronting diverse big data challenges, attendees will include members from industry, academia, and government, with expertise in algorithms, computer system architecture, operating systems, workflow middleware, compilers, libraries, languages and applications.

Meeting details are available here.

 

Some pictures with all the group and … “the boss”!

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Portal Tecnonews: ¿Y después del Big Data?

Published on 29/01/2015

303x74xlogo_tecnonews.png.pagespeed.ic.XBsU4gUHb9El portal TecnoNews acaba de publicar mi visión sobre lo que se está ya cocinando en los laboratorios de investigación y cómo puede afectar al sector.  Lo pueden encontrar en este link.  Espero que sea de su interés.

 
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Próximo Barcelona Spark Meetup en la Universitat Pompeu Fabra

Published on 20/01/2015

campusUPFTodo un record para nosotros: más de 100 inscritos en el próximo meetup y más de 400 sparkers en  poco más de medio año de vida. Podemos decir con toda certeza que el Barcelona Spark Meetup ya se ha consolidado cómo un punto de encuentro en el entorno de Barcelona. Gracias a todos por apoyar el pequeño impulso que realizamos desde el BSC y UPC para lanzar este punto de encuentro entre las personas interesadas en esta tecnología Big Data en el area de Barcelona.

Cómo ya anunciamos el próximo jueves 22/Enero uno de los ingenieros del BSC-CNS que trabaja ya con esta tecnología, Jordi Aranda (@Jordi_Aranda), co-fundador del meetup y sin duda un gran conocedor de la tecnología va ha presentar “MLlib: Apache Spark’s machine learning library” (conferencia en Castellano/Catalán).

Debido al gran interés suscitado por esta ponencia hemos buscado un espacio com mayor capacidad en la Universidad Pompeu Fabra (UPF) gracias al apoyo a este nuevo meetup del department of Information and Communication Technologies (DTIC) de la UPF. ¡Gracias!.

 

Día: Jueves 22/enero Hora: 19:00
Lugar: itnig , àlaba 61, 5-2 . Barcelona  Roc Boronat 138. Edificio 52, planta baja (room 52.023), Barcelona
¡HEMOS VUELTO A ABRIR ASISTENCIA! IMPORTANTE: Hace falta inscribirse en la web Barcelona Spark Meetup para poder asistir al evento.

 

Para el próximo meetup estamos preparando una presentación  del trabajo que estamos llevando a cabo en nuestro grupo de investigación en el BSC con Spark en el supercomputador Marenostrum. Aprovecharemos para contar las última “news”  del Spark Summit 2015 del próximo Marzo que se celebra en New York donde el BSC presenta la ponencia “multi-modal big data analysis within the Spark ecosystem in Marenostrum supercomputer” además de contar también nuestra experiencia de colaboración con un grupo de investigación de Databricks con quien estamos ejecutando un benchmark de referencia sobre el supercomputador Marenostrum.  La fecha está pendiente de decidir a la espera de tener reservada la sala (seguramente la semana siguiente de semana santa)

Title: Big data analytics applications  on Marenostrum Supercomputer
Abstract: Conventional high-end computing systems like Marenostrum supercomputer are constructed based on the compute-centric paradigm while big data analytics applications prefer a data-centric paradigm such as Spark. We will present our experiences in deploying Spark on Marenostrum supercomputer.
By Jordi Torres
(Pendiente decidir si inglés/castellano/catalán)

 

 

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Apache Spark es uno de los proyectos más activos del mundo Big Data del que venimos hablando hace un tiempo  y que les recomiendo que no lo pierdan de vista para sus negocios. Por ello les propongo que se unan al grupo (en este link) y sigan las actividades del grupo a través de @SparkBarcelona en twitter. Nos vemos el jueves.

 
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Are you interested to join our research group? International PhD program fellowships BSC-La Caixa

Published on 15/01/2015

caixa-logo

If yes, please check the “International PhD program fellowships BSC-La Caixa“. If you could be interested  to join our group through this program you can contact me at jordi.torres@bsc.es.

 

Closing Date:  15 February, 2015

Since 1982, the “la Caixa” Foundation has offered several fellowship programmes aimed at allowing students to undertake postgraduate studies in Spain and abroad. Over the years, thousands of students have advanced their training thanks to “la Caixa” Foundation fellowship. In 2008, the “la Caixa” Foundation launched a new programme addressed to national and international students. As part of this programme, each year fellowships are awarded to students who wish to complete work toward their doctoral degrees.

BSC-CNS is at the service of the international scientific community and industry that require High Performance Computing resources. The multidisciplinary research team and the computational facilities –including MareNostrum – make BSC-CNS an international center of excellence in e-Science.

Under a collaborative Framework Agreement, the Ministry of Economy and Competitiveness and the “la Caixa” Foundation continue the fellowship programme with a 3rd call. This programme aims to help the recruitment of talented students from across the world by doing their doctoral thesis work in one of the accredited “Severo Ochoa”  centres of excellence. The objective of this joint activity is to boost the research capacity of the best research institutions in Spain. For this year, the “la Caixa” Foundation has selected the Barcelona Supercomputing Center (BSC-CNS) to offer 2 grants more for the academic year 2015-2016 addressed to PhD students. This grant is renewable up to four years.

BSC-CNS is looking for young scientists from the national and international community who wish to do their PhD in a stimulating environment, rich in technological resources and campus life. We encourage applications from highly motivated engineers and computer scientists with outstanding qualifications. Successful candidates will join research groups with top-level scientists and will carry out their research in cutting-edge areas of Computer Sciences, Life Sciences, Earth Sciences and Computer Applications in Sciences and Engineering.

Conditions and benefits

The training programme will last 4 years to complete the PhD thesis. The grant will be renewable on a yearly basis and will last 2 + 2 years. Therefore the first two years will be covered by a fellowship, after which this initial period will be evaluated for renewal for a maximum of two more years through an employment contract.

The grant will be 18,069 € gross per year during the first two years and 26,700 € gross per year during the following 2-year employment contract, will include the social security systems contributions during the 4 years.

BSC-“la Caixa” fellows will benefit from the Training Programme and BSC staff benefits:

  • International multidisciplinary scientific environment.
  • Advanced research training
  • Advanced computational facilities

Additional funds

The awardees of “la Caixa” grants will receive additional funding of 1500€ per year during the grant period and 1700€ per year during the contract period. This funding is assigned to cover the PhD tuition fees, in addition to expenses derived from congress attendance, training sessions or any other activity related to the scientific or academic activity of the awarded.

Requirements:

The programme is addressed to students (european and international) who have completed one of the following options by September 2015:

  1. studies that lead to an official Spanish (or from another country of European higher Education Area) university degree in Computer Sciences, Biology, Chemistry, Physics, Environmental Sciences or related areas and that have 300 credits (ECTS) of an official university degree, of which at least 60 must correspond to master level.
  1. degree in a non-Spanish university not adapted to the European Higher Education Area with access to doctoral studies in Computer Sciences, Biology, Biochemistry, Physics, Environmental Sciences or related areas.

Applicants should not be PhD students at BSC-CNS. Candidates are selected exclusively on merit, on the basis of their curricula. The academic grades and curricula of applicants are evaluated, as well as recommendation and motivation letters. No selection criteria for positive or negative discrimination are applied.

Skills Specifications:

  • Ability to take initiative, prioritize and work under set deadlines and pressure
  • Ability to work independently and in a team
  • Excellent written and verbal communication skills
  • High level of English.
  • Skills in programming

Interested candidates, please submit:

  • Curriculum vitae
  • A motivation letter
  • A scanned copy of the student’s certified Academic Record. These documents must show the grades attained in exam periods.
  • Two recommendation letters from university lecturers or scientists with who the applicant has studied or worked.
  • Any additional files considered relevant to the application

Students will be required to provide a brief summary of work experience and to request letters of recommendation from two scientists who are familiar with their academic work and who can judge their potential as a PhD student. Only letters with official letterhead and signature will be accepted.

Applicants should indicate up to two research programmes in which they would like to work, in order of preference. Moreover, if candidates have interest in a particular research group, they should indicate it in the motivation letter. More information on the research activities of each group can be found on the BSC-CNS web pages.

Applicants should submit information wherever possible in English (CV, motivation letter, summary of work experience). If the certified academic records are not in Catalan, Spanish or English applicants should also attach a sworn translation in one of the above mentioned languages.

Selection procedure

December 23th Call Opening
February 15th Call Deadline
February 16-28 Pre-selection of Candidates and documentation correction
March 1-31 First Interviews
April 1-15 Final Interviews and presentation with Recruitment Committee
April 15-29 Final Decision
April 30th Notification to candidates
Sept/Oct 2015 Start date of fellowships

Students are selected from a pool of highly qualified international applicants on the basis of academic and technical excellence.

Applicants who have not been successful but have received a positive evaluation will be put on a waiting list to cover possible renunciations.

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Nuestro equipo gana el InnovaChallenge BBVA

Published on 15/01/2015

Son unos cracks!  Cinco investigadores de nuestro grupo de investigación han ganado la competición InnovaChallenge, organizado por BBVA, con una aplicación que ayuda a las empresas a decidir su plan de marketing.

Concretamente, Jordi Nin, Jordi Aranda, Joan Capdevila, Jose A. Cordero y  David Solans han ganado el primer premio concedido a la aplicación PEAR Campaigns pensada para ayudar a las empresas a decidir su plan de marketing que consiste  en cruzan datos anónimos de operaciones bancarias con datos procedentes de fuentes públicas para ayudar a decidir qué tipo de campaña puede resultar más eficiente para el usuario.

Sin querer parecer condescendiente … me siento orgulloso de vosotros! De mayor quiero ser como vosotros!

Felicitats companys!

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Nuevo encuentro del Barcelona Spark Meetup

Published on 08/01/2015

sparkmeetupCon poco más de medio año de vida podemos decir con toda certeza que el Barcelona Spark Meetup se ha consolidado cómo un punto de encuentro. Gracias a todos por apoyar el pequeño impulso que realizamos desde el BSC y UPC para lanzar este punto de encuentro entre las personas interesadas en esta tecnología Big Data en el area de Barcelona.

Para celebrarlo organizamos el próximo jueves 22/Enero una presentación de uno de los ingenieros del BSC-CNS que trabaja ya con esta tecnología, Jordi Aranda, co-fundador del meetup y sin duda un gran conocedor de la tecnología.  El título de su presentación será “MLlib: Apache Spark’s machine learning library” (conferencia en Castellano/Catalán).

Les recuerdo que Apache Spark es uno de los proyectos más activos del mundo Big Data del que vengo hablando hace un tiempo en este blog y que les recomiendo que no lo pierdan de vista para sus negocios. Por ello les propongo que se unan al grupo (en este link) y sigan las actividades del grupo a través de @SparkBarcelona en twitter.

 

Día: Jueves 22/enero
Hora: 19:00
Lugar: itnig , àlaba 61, 5-2 . Barcelona (map)
IMPORTANTE: Hace falta inscribirse en la web Barcelona Spark Meetup para poder asistir al evento.

 

 
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2015: Cognitive Computing + Apache Spark + Marenostrum, la nueva ola del Big Data

Published on 31/12/2014

No me siento autorizado para realizar una predicción exhaustiva de lo que se avecina para el 2015 en la escena global del Big Data. En todo caso me atrevo a expresar algunas reflexiones y, en concreto, algunas de las apuestas de nuestro grupo de investigación en el BSC para el 2015. Espero que sólo con estas lineas pueda aportarles valor dándoles inspiración para vislumbrar cómo les puede afectar su futuro tecnológico (igual que las reflexiones de hace justo hoy 3 años que apuntaban a la llegada del Big Data).

En este contexto puedo decir que está claro que el procesado y la gestión de los datos “Big” han ocupado parte importante de nuestro trabajo de investigación en el BSC y parte importante del trabajo de los colegas de la comunidad científica durante estos últimos años. ¿Y a partir de ahora?. Durante el 2015 lo serán también los análisis predictivos y prescriptivos de estas grandes cantidades de datos que en general no van acompañados de ningún tipo de metadato para interpretarlos.

No tengo duda de que el principal enfoque para abordar este nuevo reto será aplicar técnicas de inteligencia artificial que se basen por ejemplo en machine learning, deep learning, bayesian networks, procesado de lenguaje natural, además de otros muchos enfoques estadísticos para detectar automáticamente patrones, por decirlo de alguna manera, en grandes volúmenes de datos que de otra manera podrían pasar absolutamente desapercibidos.

Sin duda hemos llegado a un punto en que la lógica de procesamiento se deriva de los datos en lugar de tener que ser programada en las aplicaciones. Podríamos decir que se trata de un análisis de datos “superior” al que hasta ahora se ha venido realizando. Por ello, y para distinguir este nuevo paradigma de análisis, hay quien le llama Cognitive Computing. A falta de un nombre mejor, de momento en nuestro grupo de investigación también lo llamaremos de este modo durante el 2015.

Para nosotros la fotografía completa de nuestra investigación en Big Data se compone principalmente de tres ejes. Primero del procesado (por ejemplo con modelos de programación como map-reduce) , segundo de la gestión distribuida de los datos (por ejemplo con bases de datos NoSQL) y tercero del análisis (con técnicas cómo las que hemos comentado anteriormente). Nuestra visión es que esta nueva capacidad de análisis será prestada a las aplicaciones, de manera coordinada con el procesado y la gestión, a través del mismo stack de software que conformarán el middleware de los sistemas informáticos venideros (representado en forma de abstracciones en capas en el diagrama adjunto).

JordiTorres.SoftwareStack

Ahora bien, en este escenario del Big Data se ha constatado que ninguna plataforma es óptima para todos los roles: Hadoop, massively parallel enterprise data warehouses (EDW), in-memory processing and storage, streamming computing, NoSQL Data Bases, Document Data Bases, etc. Por ello se está evolucionando hacia un paradigma hibrido donde conviven varias tecnologías o plataformas.

En este escenario, nuestra apuesta cómo grupo de investigación sobre qué plataforma usar como banco de pruebas en 2015 será sin duda Apache Spark, que está ganando terreno gracias a su convergencia de diferentes tecnologías: Modelo de programación MapReduce(Hadoop), streaming processing, procesado in-memory, analytics integrado, estructura de datos en grafo, etc. A mi modo de ver (no compartido de momento por todos los investigadores séniors de nuestro grupo :-) ) Apache Spark está empujando Hadoop fuera de la foto a pesar de su actual impulso comercial. ¡Veremos quién gana la apuesta!.

Todo esto además lo combinaremos con la infraestructura que dispone el BSC en estos momentos, el supercomputador Marenostrum III ( 94TB de memoria conectada a través de una Infiniband de 40Gb/s, 48.448 cores, 2 PB de almacenamiento centralizado, 1,5 PB de almacenamiento distribuido, etc.) para experimentar con procesados a gran escala.

Cómo he dicho, ni que quisiera podría hacer una predicción para el 2015 sobre el fabuloso mundo del Big Data. Es tan inmenso, vibrante y marcado por la constante innovación que ya se ha convertido en una galaxia con infinidad de estrellas que ya brillaran en el 2015. Algunas que se me ocurren, sin pretender ser exhaustivo, podrían ser: in-memory processing and analytics; Cloud-based Big Data everything-as-a-service; innovaciones para móviles en áreas cómo business intelligence; nuevas formas de generar, consumir y explorar datos en las redes sociales; estructura masivas de datos en forma de grafo y su análisis; machine learning y analytics incrustado en dispositivos y procesos; automatización del marketing digital, descubrimiento automatizado (y consumo de sus datos streaming) de sensores en el mundo de la Internet of Things (y Internet of Everything); Gamification, Crowdsourcing; Lo que se conoce cómo Personalized Everything en multitud de ámbitos tan importantes como medicina, educación, experiencia de usuario, retail, etc. ; Smart Everything aplicado a ciudades, cadenas de suministros, autopistas, distribución de servicios como electricidad o gas, etc.

Pero la investigación de nuestro grupo en el 2015 no se limitará a lo contado aquí, pues comparto equipo de investigación con un brillante grupo de investigadores séniors que continuarán liderando durante el 2015 proyectos ya alineados con alguna de estas brillantes estrellas de la galaxia Big Data. Les invito a que visiten nuestra página web de grupo en el BSC (www.bsc.es/autonomic) donde encontrarán enlaces a diferentes proyectos y páginas personales de los séniors del grupo: David Carrera quién recientemente ha recibido un prestigioso reconocimiento, Jordi Guitart, Yolanda Becerra, Jordi Nin y Ruben Tous. Todos ellos profesores del departamento de Arquitectura de Computadores de la Universitat Politècnica de Catalunya, UPC Barcelona Tech. Pero no me puedo olvidar del resto de compañeros y compañeras del grupo de investigación que harán realidad lo anteriormente explicado:

Además de las muchísimas colaboraciones con otros grupos dentro del departamento de Computer Science del BSC, destacaría  nuestra estrecha colaboración con el grupo de operaciones del BSC a través de Carlos Tripiana que sin ellos no podríamos avanzar en nuestro trabajo alineado con el supercomputador Marenostrum III. Gracias a todos y cada uno de ellos.

Para acabar, como no podía ser de otra manera dado el día en que nos encontramos hoy…. les deseo a todos un próspero año nuevo 2015 cargado de avances Big Data para ustedes y sus empresas!!!!

Nota del autor: He intentado hacer un post en español para que sea accesible a más gente (cómo me ha pedido alguno de los lectores del blog) pero les pido una cierta tolerancia por mantener ciertos términos en inglés. Sinceramente  no me resulta fácil su traducción, y nuevamente no me siento la persona más autorizada para sugerir ciertas traducciones nada evidentes (¡que luego mis amigos filólogos se me quejan!).
 
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Apache Spark 1.2 is out!

Published on 20/12/2014

apacheSpark 1.2 is out! More than 172 contributions! Check it at http://spark.apache.org/news/spark-1-2-0-released.html. Yesterday Databricks announced this new in his blog. Congratulations!  This release contains more than 1000 patches from 172 contributors.  Spark 1.2 introduces many new features along with scalability, usability and performance improvements:

  • Optimizations in Spark’s core engine: Spark 1.2 includes several cross-cutting optimizations focused on performance for large scale workloads. Two new features Databricks developed for their world record petabyte sort with Spark are turned on by default in Spark 1.2. The first is a re-architected network transfer subsystem that exploits Netty 4’s zero-copy IO and off heap buffer management. The second is Spark’s sort based shuffle implementation. They say that these features give as much as 5X performance improvement for workloads with very large shuffles.

 

  • Spark SQL data sources and Hive 13: Until now, Spark SQL has supported accessing any data described in an Apache Hive metastore, along with a small number of native bindings for popular formats such as Parquet and JSON. This release introduces a standard API for native integration with other file formats and storage systems. The API supports low level optimizations such as predicate pushdown and direct access to Spark SQL’s table catalog. Any data sources written for this API are automatically queryable in Java, Scala and Python.

 

  • Spark Streaming H/A and Python API:
    In this release, Spark Streaming adds a full H/A mode that uses a persistent Write Ahead Log (WAL) to provide recoverability for input sources if nodes crash. This feature removes any single-point-of-failure from Spark Streaming. The WAL mechanism is supported out-of-the-box for Apache Kafka, and the more general API for third-party connectors has been extended with durability support. In addition, this release adds a Python API for Spark Streaming, letting us create and transform streams entirely in Python. Excellent  in my opinion!

 

  • Machine learning pipelines: They have extended Spark’s machine learning library with a new, higher-level API for constructing pipelines, in the spark.ml package. In practice, most machine learning workflows involve multiple preprocessing and featurization steps, as well as training and evaluating multiple models. The ML pipelines API provides first-class support for these types of pipelines, including the ability to search for parameters and automatically score models. It is modeled after high-level machine learning libraries like SciKit-Learn, and brings the same ease of use to learning on big data.

 

  • Stable GraphX API: The GraphX project graduates from alpha in this release, providing a stable API. This means applications written against GraphX can be safely migrated to future Spark 1.X versions without code changes. Coinciding with API stabilization, a handful of issues have been fixed which affect very large scale and highly iterative graphs seen in production workloads.

 

 
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Beca para hacer el doctorado en el Barcelona Supercomputing Center

Published on 17/12/2014

Becas de ”la Caixa” para estudios de doctorado en universidades españolas (ref. BSC-Autonomic 01/2015)

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Acaba de abrirse la convocatoria de Becas para estudios de doctorado en universidades españolas de la obra social la Caixa y nuestro grupo de investigación tiene una posición de investigador/investigadora para cursar el doctorado en el contexto del Barcelona Supercomputing Center (BSC-CNS) y dentro del programa de doctorado Arquitectura de Computadores de la UPC Barcelona Tech (que cumple con el requisito de mención de calidad requerido en la convocatoria), para un candidato o candidata que consiga esta beca.

Para optar a esta beca hace falta la nacionalidad española y cumplir todos los requisitos de acceso a un programa oficial de doctorado en septiembre de 2015 (la incorporación al programa de doctorado se haría entre Septiembre de 2015 y Enero de 2016).

El trabajo de doctorado se centraría en el estudio de sistemas, algoritmos y estructuras de datos para el procesamiento de flujos masivos de datos altamente dimensionales, como pueden ser las fotos y los vídeos provenientes de redes sociales, sobre arquitecturas de altas prestaciones como el supercomputador Marenostrum. Esta posición se enmarcará dentro del área del multimedia big data computing dentro del grupo de investigación Autonomic Systems and eBusiness Platforms, sin duda un apasionante mundo de investigación multidisciplinar con grandes aplicaciones de futuro.

Las dotación económica de la beca así como otros detalles (duración, incompatibilidades, etc.) está descrita en las bases de la convocatoria.

Para superar la competitiva selección de estas becas se precisa que el candidato disponga de un buen expediente y de un excelente conocimiento del idioma inglés (que, en caso de ser finalmente nuestro candidato a estas becas, deberá acreditar mediante alguno de los certificados especificados en las bases de la convocatoria).

Además, de cara al proceso de selección, se valorarán los siguientes conocimientos:

  1. Conocimientos de programación con diversos lenguajes (Scala, Java, C++, Python, etc.) además de dominar entornos Linux y sus lenguajes de scripting.
  2. Conocimientos de sistemas y arquitecturas altamente paralelas y distribuidas.
  3. Conocimientos de teoría de la probabilidad, álgebra lineal y análisis matemático.
  4. Conocimientos de sistemas Big Data (Hadoop, Cassandra, Apache Spark, etc.).
  5. Conocimientos de técnicas de análisis de datos (clustering, aprendizaje automático, etc.).
  6. Conocimientos de técnicas de visión por computador (OpenCV, etc.).

De todos los interesados solo uno podrá ser nuestro candidato a estas becas. Por ello proponemos que los interesados que cumplan con todas las condiciones mencionadas anteriormente se pongan cuanto antes en contacto con nosotros con un plazo máximo del 24 de Enero 2015, con confirmación por nuestra parte antes del 27 de enero, con el objetivo de poder posteriormente disponer de tiempo suficiente para preparar correctamente la candidatura y a su vez los no elegidos tener tiempo para encontrar otras oportunidades (el deadline de las becas es el 23 de Febrero de 2015).Los interesados pueden enviar un correo electrónico con una breve carta de presentación (<300 palabras) a rtous@ac.upc.edu (Profesor Rubèn Tous) y torres@ac.upc.edu (Profesor Jordi Torres) con el subject “position autonomic 01/2015″ e incluyendo los siguientes documentos (en formato .pdf, todos comprimidos dentro de un único fichero .zip):

  • Expediente académico del grado o licenciatura que incluya nota media y a ser posible posición relativa dentro de la promoción.
  • Expediente académico del máster (si aplica).
  • Breve curriculum vitae (2 páginas suficiente, 4 máximo) que incluya como mínimo:
    • Información personal básica (lugar de residencia, fecha de nacimiento, género y fotografía reciente).
    • Historial académico.
    • Experiencia profesional.
    • Proyectos relevantes para la candidatura (por ejemplo proyectos de final de grado y máster).
    • Estancias en otros centros durante los estudios (dado el caso).
    • Experiencia profesional.
    • Detalle de conocimientos y habilidades relevantes para la candidatura (los indicados en la anterior lista de 6 puntos). Indicar el nivel de conocimiento y de qué manera se ha obtenido.
    • Otros méritos destacados: Premios, publicaciones, etc.

Dada la complejidad del proceso las solicitudes que no incluyan toda la información requerida o que no la presenten en el formato indicado serán consideradas.

 
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David Carrera selected for ERC Starting Grant

Published on 17/12/2014

ercDavid Carrera, one of the senior researchers in our research group, have been selected for a prestigious European Research Council (ERC) Starting Grant, for his project Holistic Integration of Emerging Supercomputing Technologies (Hi-EST). This first Starting Grant competition under the EU’s Horizon 2020 programme awards early-career talent to develop their ambitious high-risk, high-gain research projects.

David received the MS degree in 2002 and his PhD in 2008 and since then he has been leading several EU and industrial research projects in our group. David is an outstanding researcher, a Messi in our research group!. Congratulations David! Et mereixies aquest reconeixement! Ets el millor!

 

 
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A new start-up that does deep learning

Published on 06/12/2014

bengio“Deep learning is a rapidly growing branch of artificial intelligence. It comprises a set of techniques that don’t require domain experts to program knowledge into algorithms. Instead, these techniques can learn by observing data.” This is the definition that we can found in the web of  MetaMind. The Palo Alto startup called MetaMind launched on Friday that uses deep learning to analyze their images, text and other data. The company has raised $8 million!. Yoshua Bengio (picture) of the University of Montreal, considered for us one of the handful of deep learning masters, are MetaMind’s advisers.  Professor Bengio say “Metamind is one of the few deep learning startups with recognized and strong academic credentials in the deep learning research community, in both areas of visual data and natural language (and their combination), as well as regarding algorithms and architectures. They have achieved state-of-the-art performance on difficult academic benchmarks in both of these areas and are committed in advancing the research in difficult and exciting challenges for deep learning ahead of us”.

More details about this  important new can be found in GIGAOM web and the MetaMind web page.

 

 
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