تزامناً مع شهر الإمارات للابتكار لعام 2023، شاركت مجموعة "تعدين البيانات الضخمة والوسائط المتعددة" (BDMM) ، بعرض أحدث المشاريع والأبحاث الرائدة التي عملت عليها، وذلك ضمن الاجتماع السنوي الثاني لمركز تحليل البيانات والأمن السيبراني بجامعة الشارقة، حيث تمحورت المشاريع حول قواعد بيانات الوسائط المتعددة  ومراقبة حركة المرور وتحليل الشبكات الاجتماعية وتدفقات بيانات شبكة الاستشعار اللاسلكية، وضمت المجموعة البحثية عدد من أساتذة كلية الحوسبة والمعلوماتية وهم: الدكتور نفيد أحمد، منسق المجموعة البحثية، والأستاذ الدكتور زاهر الأغبري، والأستاذ الدكتور إبراهيم كامل، والأستاذ الدكتور أحمد خضر، والدكتور ذر شمسه ، والدكتور عماد أفيوني.
ركزت المشاريع والأبحاث على تصميم وتطوير خوارزميات جديدة لجمع وتخزين وتحليل البيانات الكبيرة، والفهم التلقائي لبيانات الوسائط المتعددة وتطبيق أدوات التنقيب عن البيانات لحل المشكلات الموجودة في التطبيقات مثل مراقبة حركة المرور في الوقت الفعلي بالمدن الذكية في الدولة لإعادة توجيه حركة المرور ومنع الازدحام والحوادث

تتبع حركة المرور في المدن الذكية من خلال الحوسبة السحابية
تم  إنشاء نظام قائم على الحوسبة الضبابية لضبط حركة المرور ورصد سرعة السيارة وموقعها ، حيث يمكن الكشف عنها إما عن طريق الحوسبة الجانبية أو عبر جهاز ITS . كما سوف يعمل النظام  على دمج بيانات زمن الوصول المنخفضة لتسهيل تصور الوقت الحقيقي لحركة مرور وتقليل المدة الزمنية التي تقوم بها الأجهزة بمعالجة البيانات. وسيتم تجربة وتقييم النظام المقترح من خلال محاكاة حركة المرور وتحليل النتائج فيما يتعلق بهندسة الحوسبة السحابية.

اكتشاف الحدث الزماني المكاني في عصر البيانات
يعد مشروع "Deep- Eware" ، نظام أساسي للبيانات الضخمة وقابل للتطوير وفعال ومدرك للأحداث  حيث يدمج تدفق البيانات وأدوات المعالجة الجغرافية المكانية لنشر الأحداث المكانية والزمانية في الوقت الحقيقي وتتبعها من وسائل التواصل الاجتماعي، من خلال تطوير خوارزميات تعلم الآلة والبرمجة اللغوية ودمج أداة إنشاء الكلمات الرئيسية الدلالية لإعداد مجموعة البيانات.
نظام إدارة الحوادث وتحقيق السلامة المرورية الذكية
تم تصميم مخطط للتنبؤ بأسباب الحادث وسلوكه وتنبيه السائقين حول المناطق المعرضة للحوادث أو الحوادث المحتملة بناءً على حركة المرور، بالإضافة إلى تحديد المسار الأمثل لموقع الحادث لتسهيل عملية الإنقاذ. حيث يعمل النظام على تقليل الاتصال بين أجهزة الاستشعار لتوفير الطاقة على إنترنت المركبات (IoV) من خلال تطوير واعتماد خوارزميات جديده لتقليل عدد الرسائل المتبادلة.