La ciencia experimental ha sufrido un cambio de paradigma hacia la captura de volúmenes masivos de datos para desarrollar y evaluar hipótesis científicas difíciles de probar a menor escala. A menudo, los grandes hallazgos en ciencia son posibles gracias por el desarrollo de nuevo equipamiento científico y/o nuevos despliegues en entornos inhóspitos en los que la gestión humana es muy limitada. Tanto el equipamiento novedoso como los despliegues remotos suponen nuevos retos para el análisis de datos, incluyendo la gestión de datos masivos (Big Data), la extracción de patrones espaciotemporales a múltiples resoluciones, el manejo de datos multidimensionales y de múltiples fuentes, la relación señal- ruido variable a lo largo del rango de medidas o los fenómenos de repetibilidad compleja como los efectos de lote.

MuSTARD está liderado por especialistas computacionales con experiencia en cuatro dominios de aplicación: la medicina de precisión, el cambio climático, la actividad sismo-volcánica y los modelos de movilidad urbana y ciudades inteligentes. Estos dominios comparten varias características comunes: requieren de soporte estadístico para evaluar cuestiones científicas de interés, necesitan herramientas potentes de visualización para hacer minería de datos masivos y presentan una estructura espaciotemporal compleja a diferentes escalas de resolución. Estas 3 características han sido abordadas por separado en la ciencia computacional, pero nunca se han atacado en un marco de trabajo unificado. Nuestro objetivo es proporcionar ese marco de trabajo para estos dominios de aplicación (y potencialmente otros muchos).