Makinek ingurunea bistaratzeko, ulertzeko eta erabakiak hartzeko duten gaitasuna nola hobetu aztertu du doktoretza-tesian

Juan Ignacio Forcének adimen artifizialeko teknikei buruzko ikerketa garatu du NUPen, ordenagailu bidezko ikusmenaren arazoetarako balio dutenak

Juan Ignacio Forcén Carvalho ingeniariak adimen artifizialeko teknikak garatu ditu Nafarroako Unibertsitate Publikoan (NUP) irakurritako doktoretza-tesian, eta ordenagailu bidezko ikusmenak dituen arazoetan ezaugarri bisualak agregatzeko balio dute, irudiak sailkatzeko eta berreskuratzeko problemetan errendimendua hobetzearren betiere. Ordenagailu bidezko ikusmenaren eremuan, makinei gaitasuna ematen zaie ingurunea ikusteko, ulertzeko eta goi mailako erabakiak hartzeko.

Ikerketaren egileak azaldu duenez, “gizakien eta beste izaki bizidun batzuen berezko gaitasun hori funtsezko zerbait ere bada gaur egun sistema adimendun deitzen direnentzat; adibidez, auto autonomoentzat, tripulaziorik gabeko aireontzi batentzat edo irudi batean oinarrituz erabaki garrantzitsuak hartu behar dituen edozein sistema informatizaturentzat”.

Irudiak sailkatzeko arazo baten aurrean, sistema batek gai izan behar du irudi jakin baten kategoria —edo objektu nagusiaren kategoria— zehazteko. Irudiak berreskuratzearen kasuetan, berriz, sistemak gauza izan behar du irudiz osatutako datu base handi batean (milaka edo milioika irudi biltzen dituena) irudi jakin baten antzekoenak zein diren aurkitzeko.

Tesian zenbait teknika proposatzen dira irudiak agregatzeko, eta irudiak sailkatzeko eta berreskuratzeko problemen kasu zehatzetan aplikatu dira. Esate baterako, irudien sailkapenari dagokionez, irudi medikoetan melanoma motak hobeki detektatzeko aplikatu dira, eta zenbait kategoriaren artean objektuak identifikatzeko, bai eta ehunka txoriren artean txori espezie bat identifikatzeko ere. Irudiak berreskuratzeko arazoari dagokionez, argazki edo instantzia jakin batean oinarrituz interesgune bat edo monumentu bat identifikatzeko aplikatu da batez ere.

Doktoretza-tesi honek, “Irudien prozesamenduko ezaugarriak konbinatzeko metodo berriak” izenekoak, Miguel Pagola Barrio eta Edurne Barrenechea Tartas izan ditu zuzendari, NUPeko Smart Cities Institutuko (ISC) ikerlariak biak, eta bikain “cum laude” kalifikazioa lortu du.

Azpimarratu behar da tesia garatu bitartean lau lan-lerro proposatu eta baliozkotu direla, ikaskuntza automatikoan (“machine learning”) eta ikaskuntza sakonean oinarrituak (“deep learning”). Horrek, gainera, 10 artikulu argitaratzea ekarri du, haietako hiru JCRko lehen kuartilean dauden nazioarteko aldizkarietan, nazioarteko kongresuetako bestelako argitalpenekin batera.

Curriculum vitae laburra

Juan Ignacio Forcén Automatika eta Elektronika Industrialeko ingeniaria da Madrilgo Unibertsitate Politeknikoan (2009). Sistemetako eta Kontroleko Ingeniaritzako Masterra egin zuen Urrutiko Hezkuntzarako Unibertsitatean eta Madrilgo Unibertsitate Konplutentsean (2015), eta berriki bukatu du doktoretza NUPen, ordenagailu bidezko ikusmenaren eta ikaskuntza automatikoaren arloan.

Profesionalki, EINA enpresan garatu du bere karrera (Estudios de Ingeniería Adaptada), non zenbait proiektutan aritu baita Gamesa, Airbus eta Spirit enpresentzat. 2017an das-Nano enpresan sartu zen, ordenagailu bidezko ikusmenerako eta ikaskuntza automatikorako algoritmoen garatzaile gisa. Gaur egun Veridas-en egiten du lan, identifikazio pertsonaleko dokumentuen egiaztapen digitaleko taldearen arduradun gisa, eta irakasle elkartua da NUPeko Konputazio Zientziaren eta Adimen Artifizialaren arloan.