GIR04- CLÚSTER DE INVESTIGACIÓN EN TECNOLOGÍAS APLICADAS A LA INNOVACIÓN
CLÚSTER DE INVESTIGACIÓN EN TECNOLOGÍAS APLICADAS A LA INNOVACIÓN
Facultad: 
Ciencias y Tecnología
Coordinador: Rubén Ruiz González
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.

Miembros:

  • Rubén Ruiz González
  • David García García
  • José Iván San José Vieco
  • Elena Martín Guerra
  • Javier Martín Porras
  • Juan Agustín Fraile Nieto
  • Juan José Sánchez Peña
  • Francisco Javier Almeida Martínez
  • Félix A. Barrio Juárez
  • Norman Suárez González
  • Javier Arias Martín
  • Sergio Trilles Oliver
  • Pablo García Menéndez
  • Pedro Manuel Martínez García
  • Luis Miguel Garay Gallastegui
  • Amalia Beatriz Orué López
  • Víctor Martínez Martínez
  • Cristina Romero Tris.
Líneas de investigación
TECNOLOGÍAS APLICADAS A LA TRANSFORMACIÓN DIGITAL SOCIAL E INDUSTRIAL. (Industria 4.0, IoT, IIoT)

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:
Rubén Ruiz González y Sergio Trilles Oliver.
NEUROMARKETING Y ANÁLISIS INTELIGENTE DE DATOS EN EXPERIENCIAS DE USUARIO APLICADOS A LA TOMA DE DECISIONES ESTRATÉGICAS DE NEGOCIO

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:
Elena Martín Guerra.
Proyectos
SISTEMAS, TÉCNICAS, PROCESOS Y HERRAMIENTAS EN EL ECOSISTEMA DE LA CIBERSEGURIDAD SOCIAL E INDUSTRIAL, Y DE LA CRIMINOLOGÍA

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 y Félix Antonio Barrio Juárez.
Proyectos
Publicaciones
Casquero-Veiga, M., García-García, D., MacDowell, K.S., Pérez-Caballero, L., Torres-Sánchez, S., Fraguas, D., Berrocoso, E., Leza, J.C., Arango, C., Desco, M., Soto-Montenegro, M.L. (2019). Risperidone administered during adolescence induced metabolic, anatomical and inflammatory/oxidative changes in adult brain: A PET and MRI study in the maternal immune stimulation animal model. Eur Neuropsychopharmacol. (7): https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/31229322/.
Casquero-Veiga, M., García-García, D., Pascau, J., Desco, M., Soto-Montenegro, M.L. (2018). Stimulating the nucleus accumbens in obesity: A positron emission tomography study after deep brain stimulation in a rodent model. PLoS One. 13(9): e0204740. doi: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/30261068/.