El equipo investigador trabajar� hasta 2020 en el desarrollo de algoritmos h�bridos basados en aprendizaje autom�tico, es decir, algoritmos que aprenden siendo entrenados con informaci�n previa, que se van modificando autom�ticamente y que se dedican a categorizar, siempre con el objetivo de abordar problemas del mundo real.
Para resolver estos problemas, el equipo de investigaci�n dise�ar� modelos de clasificaci�n ordinal que, atendiendo a los valores de ciertas variables, permitan confeccionar listados o rankings.
El proyecto est� dividido en dos �reas principales: evaluaci�n de recursos energ�ticos renovables, climatolog�a y meteorolog�a y, por otra parte, problemas de biomedicina.
En la primera vertiente, el equipo trabajar� con el objetivo de evaluar el impacto del cambio clim�tico en la distribuci�n espacio temporal de los recursos de energ�as renovables y predecir eventos extremos en meteorolog�a y climatolog�a (altura extrema de olas, rachas de viento, distribuci�n de las sequ�as...). En la segunda l�nea, se tratar�n de afrontar problemas como la asignaci�n donante � receptor en el trasplante hep�tico, detecci�n de p�rkinson y la asignaci�n de tratamiento a grupos de pacientes coinfectados por el VIH/VHC. Para ello, el equipo cuenta con personal especialista en cada una de estas tem�ticas.
Este tipo de algoritmos permitir�n optimizar la segmentaci�n y predicci�n de los datos en forma de serie temporal que suelen presentar estos problemas cotidianos. Una vez m�s, los datos y su gesti�n se traducir�n en mejoras de la calidad de vida de la sociedad.
El proyecto Hamlet est� financiado con fondos Feder por el Programa de I+D+i orientada a Retos para la Sociedad 2017 del Ministerio de Ciencia, Innovaci�n y Universidades.
