Los objetivos principales de MuSTARD son:
Nuestro objetivo es proporcionar un marco común de herramientas y servicios computacionales que impulsen la transformación digital en sectores estratégicos, siguiendo el primer eje prioritario (“Transformación Digital e Inteligencia Artificial”) de la Acción Estratégica 4 (“AE4: Mundo Digital, Industria, Espacio y Defensa”) tal y como se describe en el “Plan Estatal de Investigación Científica, Técnica y de Innovación 2021-2023”. Además, podemos ubicar el proyecto en los ejes prioritarios “Proyectos Tractores de Digitalización Sectorial” y “Economía del Dato e Inteligencia Artificial” identificados en el “Plan España Digital 2025”.
MuSTARD está completamente alineado con la estrategia nacional sobre digitalización en sectores estratégicos, y a su vez con los correspondientes programas internacionales, principalmente los Clusters 4, 1 y 5 asociados a los Retos Globales en el Pilar II de Horizonte Europa. Además, los diversos campos de aplicación y el equipo de investigación multidisciplinar de MuSTARD siguen el espíritu de la presente Convocatoria 'Proyectos de Generación de Conocimiento 2023' en el 'Capítulo 1 (aspectos generales), Artículo 2 (finalidad de las ayudas)' donde el objetivo de promover Se fomentan las sinergias entre grupos de investigación y las colaboraciones multidisciplinares.
A continuación, se enumeran las aplicaciones de interés propuestas en este proyecto:
Medicina de precisión para el cáncer.Los análisis ómicos representan una de las aproximaciones más potentes de la actualidad para entender la propagación del cáncer en el tiempo y el espacio. Por desgracia, no hay herramientas computacionales que combinen fácilmente la naturaleza espaciotemporal de algunos de estos datos con un aparataje inferencial potente.
Cambio climático.La recopilación de datos dispares es necesaria para entender la importancia de la biodiversidad y el efecto de los grandes retos medioambientales como el cambio climático. Sin embargo, la combinación espaciotemporal de fuentes de datos de ecología es extremadamente compleja y la investigación en cambio climático requiere medios computacionales con soporte estadístico sólido para proporcionar resultados convincentes a investigadores, gestores políticos y público en general.
Actividad sismo-volcánica.La creación de herramientas computacionales con las que identificar los riesgos de actividad volcánica a través del análisis de series temporales obtenidas de un conjunto de sensores distribuidos espacialmente presenta una serie de retos relevantes que son comunes a los del cambio climático.
Modelos de movilidad humana.El estudio de la movilidad humana es especialmente relevante para aplicaciones tales como la comprensión del comportamiento social, predicción del tráfico urbano, planificación urbana o modelado de epidemias. El análisis espaciotemporal, la detección de características altamente discriminativas en los datos analizados y la facilitación del análisis exploratorio de datos a través de aproximaciones de visualización son de muy alto interés para este campo de investigación.