353/2009 ENERGOS

Indra Software Labs S.L.U., Programa CENIT 2009, CDTI-CEN20091048

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01-ene-2010 al 31-mar-2012

El proyecto comprendía dos subtareas:
1) Se realizó un completo estudio de la utilización de distintas técnicas de compresión para el ahorro de ancho de banda en las comunicaciones. Se consideraron distintos escenarios y tipos de datos.  Esta subtarea también implicaba el desarrollo de técnicas de compresión si se consideraba apropiado o necesario. A pesar de que con financiación de este proyecto se acometió el desarrollo de varias técnicas de compresión para texto, finalmente se decidió que el escenario de texto en lenguaje natural no era muy probable para el proyecto, y dirigimos nuestras investigaciones a la compresión de números reales, dado que el resto de escenarios están muy bien cubiertos con las técnicas ya existentes. Así, se desarrolló un compresor de números reales que denominamos FP3, que posteriormente fue implementado.
2)  Como en la subtarea anterior, se realizó un completo estudio, en este caso sobre técnicas de indexación, contemplando distintos escenarios y tipos de datos. Una vez más, el proyecto incluía el desarrollo de técnicas de indexación cuando se considerara que no había técnicas satisfactorias para los propósitos del proyecto. Comenzamos tratando texto en lenguaje natural, una vez más, pero como en el caso anterior, abandonamos esta línea por el tratamiento de otros tipos de datos más probables en este proyecto. También en este caso, el estudio arrojó que la mayoría de los tipos de datos estaban bien resueltos con las técnicas ya existentes, y únicamente la indexación de números reales parecía un campo sin una solución satisfactoria. Se desarrollaron distintos índices sobre números reales. De ellos, el iWCSA fue un fracaso, pero se desarrollaron otras dos técnicas: una basada en índices invertidos y otra basada en Wavelet Trees. Estas dos técnicas sí que obtuvieron resultados destacables, lo que dio lugar a presentar estos índices en la mejor conferencia del mundo sobre compresión de datos, la IEEE Data Compression Conference.