NUPen defendatutako tesi batek hobekuntzak egin ditu iturri desberdinetatik hartutako datu kopuru handiak aztertzen dituzten egungo sistemetan
Datuetan oinarrituta erabaki hobeak hartzen nola lagundu aztertzen ari da Javier Fumanal, Informatikako Gradua eta Datuen Zientziako eta Konputagailuen Ingeniaritzako Masterra bukatu ondoren
Javier Fumanal Idocinek doktoretza-tesia defendatu berri du Nafarroako Unibertsitate Publikoan, “Mejoras a la Capacidad de Generalización de la Inteligencia Artificial” izenekoa, eta, bertan, iturri desberdinetatik hartutako datu kopuru handiak aztertzeko egungo sistemak nola hobetu aztertu du. Informazioa fusionatzean, askotariko datu-iturriak integratzen dira gai jakin bat modu osoago eta zehatzagoan ulertzeko eta horrela erabaki hobeak hartzen laguntzeko, eta informazioaren fusio hori “alderdi erabakigarria” da Informatikan, Ingeniaritzan, Natura Zientzietan eta bestelako arloetan, ikerketaren egileak adierazi duenez. Tesia Industria Zientzietako eta Teknologietako Doktoretza Programaren barnean egin du, eta Humberto Bustince Sola eta Óscar Cordón García izan ditu zuzendari.
Matematikaren ikuspegitik, planteatutako problema aztertzeko modu bat fusio-funtzioen ideiaren bidezkoa da. Funtzio horiek zenbakien bektore bat hartzen dute sarreratzat, eta bakar bat itzultzen dute, haien adierazgarri. Hala ere, datuen heterogeneotasunak, egiturak eta bolumenak garrantzi handiagoa hartu duten heinean, problema horri aurre egiteko beste ikuspegi batzuk sortu dira. “Ikasketa sakoneko ikuspegiek arrakasta handia izan dute egituratu gabeko datuak –hala nola testua, audioa edo irudia– zenbaki errealen irudikapen bektorial bihurtzen antzeko transformazio serieak erabiliz”, adierazi du Javier Fumanalek. Nolanahi ere, ikertzaileak adierazi duen bezala, “askotariko informazio-iturri heterogeneoak eraginkortasunez konbinatzearen problema ikerketa-arlo irekia eta aktiboa da oraindik”.
Testuinguru horretan, tesian funtzio eta algoritmo batzuk proposatzen dira informazio-iturri desberdinekin lan egitean egon daitezkeen elkarrekintza, heterogeneotasun eta ziurgabetasun posibleak kontuan hartzeko. “Agregazioen teoriaren eta sare sozialen analisiaren bidez egiten dugu, eta arreta berezia jartzen dugu ikasketa sakonaren ikuspegiek horrenbesteko arrakasta ez duten kasuetan. Gure metodo berriak problema sorta zabal batean aplikatzen ditugu, hala nola garun-ordenagailu interfazeko seinaleen sailkapenean, datu tabular estandarren sailkapenean eta sare sozialen analisian”, azaldu du NUPeko doktore berriak.
Tesian aplikatutako emaitza garrantzitsuenetako batzuk honako hauek dira: uhin-maiztasun ugari erabiltzen duten garun-ordenagailu interfazearen egungo sistemak hobetzea; pertsonen arteko harreman batek izan ditzakeen alderdiak zenbakiz kuantifikatzea (berekoikeria, eskuzabaltasuna, adiskidetasuna, etab.) eta horrek gizakien dinamika sozialetan izan dezakeen eragina aztertzea; eta, azkenik, historia mitologikoen bilduma batzuetan sinboloak eta haien esanahiak zein antzekoak diren kalkulatzea: “horrek aukera ematen digu hobeki ulertzeko zertan diren antzekoak edo desberdinak kultura horietako bakoitzaren unibertso sinbolikoak”, erantsi du tesiaren egileak.
Javier Fumanalen CV laburra
Javier Fumanal Idocinek Informatikako Gradua ikasi zuen Zaragozako Unibertsitatean, eta Datuen Zientziako eta Konputagailuen Ingeniaritzako Masterra Granadako Unibertsitatean. Guztira 11 artikulu argitaratu ditu Konputazioaren Zientzien eta Adimen Artifizialaren arloan prestigiokotzat jotzen diren zenbait aldizkaritan, hala nola “IEEE Transactions on Cybernetics”, “IEEE Transactions on Fuzzy Systems”, “Pattern Recognition” eta “Information Fusion” izenekoetan. Hauek dira ikerketaren arloan dituen interesak: adimen artifiziala, logika lausoa, sare sozialen analisia eta ordenagailu bidezko bistaratzea.
Argazkia: Javier Fumanal, NUPen.