NUPeko ikertzaile batek Leonardo beketako bat lortu du adimen artifizialeko eredu justu eta etikoagoak garatzeko
BBVA Fundazioak zientzia bikaina babesteko programa honetarako 1.423 aurkeztuen artean aukeratu dituen 58 proiektuetako bat da Mikel Galarrena
Mikel Galar Idoate Nafarroako Unibertsitate Publikoko (NUP) Smart Cities Institutuko (ISC)[1] ikertzaileak Leonardo beka bat lortu du. BBVA Fundazioak eman du beka, populazio-talde batzuk diskriminatuko ez dituzten adimen artifizialeko eredu justu eta etikoagoen garapena sustatzeko. Estatistika, Informatika eta Matematika Saileko irakasleak Nafarroako erakunde akademikoan garatuko du proiektua hamazortzi hilabetez. Proiektua konputazio-zientzien eta datuen zientziaren esparruaren barruan dago, eta datu-multzoen alborapen demografikoak “machine learning” ereduetara (ikaskuntza automatikoa) transferitzeari aurre egiten zentratu da. Aurten, XI. edizioan, bikaintasun zientziari eta kulturari laguntzeko programa honek estatu osoko 1.423 proiektu jaso ditu guztira, eta horietatik 58 proiektu oso berritzaile hautatu dira. Horrenbestez, % 4ko arrakasta izan du, hots, deialdiaren lehiakortasun handiaren adierazlea.
Proiektuaren abiapuntua da “in the wild” (ITW) datu-multzo handiekin entrenatutako adimen artifizialeko ereduek (mundu errealetik datozenak, modu naturalean existitzen diren bezala, aurretik manipulatu gabe edo iragazi gabe) populazio-talde jakin batzuk diskriminatzen dituzten alborapen demografikoak izaten ahal dituztela. Horrela, “in the wild” argazki-multzo batean talde demografiko bateko lagunen irudi askoz gehiago badaude, hala nola, gazteak eta azal argikoak, ereduak talde horretako gizabanakoak hobeto ezagutzen ikasiko du. Horrek eragiten ahal du eredua ez izatea hain zehatza beste talde batzuetako lagunak identifikatzen, hala nola adineko pertsonak edo azal ilunekoak.
“Berriki egindako lan batean —esan du Mikel Galarrek—, zuzentzen dudan ikerketa-taldean, datu-multzoetan alborapen demografikoak aztertzeko moduak ikertu genituen. Horretarako, metodologia bat proposatu genuen datu-multzo batean alborapen mota desberdinak neurtzeko bi urratsen bidez: lehenik, profil demografikoa eredu osagarri baten bidez lortuz; eta, bigarrenik, profil hori erraz interpretatzen ahal diren balioetan laburbiltzeko gai diren metrikak aplikatuz. Nolanahi ere, metodologia horrek datu-multzoetan alborapena neurtzeko aukera ematen du; ez du aukerarik ematen, ordea, zehazteko datu horiek zenbateraino transferitzen diren aipatu datu-multzoekin entrenatutako ereduetara. Hori da, hain zuzen, Leonardo beka lortu duen proiektuak aztertzen duen problema”.
Beraz, proiektuaren xedea da “metodologia oso bat garatzea zera ebaluatzeko, datu-multzoen alborapenen transferentzia adimen artifizialeko ereduetara”. Proiektuan, Mikel Galar buru duen ikerketa-taldeak hazpegiak errekonozitzeko arazoa erabiliko du (FER, ingelesezko sigletan) azterketa-kasu gisa; izan ere, “datu-base bakarra” du, talde horrek aurreko proiektu batean sortutakoa, “oinarrizko alborapenik gabea”. “Datu-base horrek alborapen-transferentzia zehatz-mehatz aztertzeko aukera ematen du”, erantsi du.
Munduko ikertzailerik aipatuenetako bat
Mikel Galar (Iruñea, 1986) ingeniari informatikoa da (2009) eta doktorea (2012) sari berezi eta guzti Nafarroako Unibertsitate Publikoan (NUP). Egun, irakasle titularra da NUPeko Konputazioaren Zientzien eta Adimen Artifizialaren arloan, non Konputazioaren Zientzien eta Adimen Artifizialaren Tracasa Katedra[2] ere zuzentzen baitu eta Artificial Intelligence and Machine Learning Research (ARIN) ikerketa-taldearen burua da.
Haren ikerketa-lana zentratzen da “machine learning” eta “big data” (datu masiboak) direlakoen barruan dauden zenbait arazotan, hala nola orekatu gabeko datu-multzoak eta alborapenak, bai eta horien aplikazioak industrian, osasunean eta Lurraren behaketan. Ehundik gora argitalpen ditu, JCRn (Journal Citation Report) indexatutako aldizkarietako 53 artikulu barne (44 lehenbiziko kuartilean) eta liburu oso bat (Springer argitaletxeak argitaratua). Argitalpen horiek 10.000 aipamen baino gehiago dituzte Google Scholarren (H indizea 34koa du), eta horietatik hiru aipatuenak dira Clarivate Analytics enpresa iparramerikarraren arabera (“Highly Cited Papers”). Adimen artifizialean gehien aipatzen diren egileen munduko “top”-aren % 2aren barruan ere badago Standfordeko Unibertsitateak (Estatu Batuak) eta Elsevier argitaletxeak argitaratutako zerrendaren[3] arabera. Bere argitalpenengatik, zenbait sari eskuratu ditu. 3 doktoretza-tesiren zuzendari ere izana da, eta orain beste 5en zuzendari dabil.
Finantzaketa publikoa duten I+Gko 20 proiektutan parte hartu du (lautan, ikertzaile nagusi) eta entitate pribatuekin egindako I+Gko 38 kontratutan (25 kontratutan, ikertzaile nagusi). 2018az geroztik, Tracasa Instrumentalen I+G+b taldeko aholkulari zientifikoa da. Orobat, doktoretzako bere bi ikaslerekin batera, Neuraptic AI[4] NUPeko “spin-off”-a (oinarri teknologikoko enpresa) sortu du, zeinak adimen artifizialeko teknologiak garatzen baititu.
Irakaskuntza-jarduerari dagokionez, adimen artifizialarekin eta “machine learning” eta “big data” direlakoekin lotutako lotutako irakasgaiak ematen ditu 2011z geroztik. Haren irakasle-lana errekonozitu zuten 2020an, NUPeko irakaskuntza-bikaintasunaren saria jaso baitzuen.
Azkenik, aipatzekoa da “Large-Scale Data Analytics with Python and Spark”[5] liburua argitaratu duela Cambridge University Press argitaletxean (Erresuma Batua), zeina munduko prestigiotsuenetakoa baita.
Espezialista independenteek ebaluatutako proiektuak
Leonardo beken programa hamar kategoria hauek osatzen dute, ezagutza eta kultura lantzen dituztenak zentzurik zabalenean: oinarrizko zientziak; biologia eta biomedikuntza; ingurumenaren eta lurraren zientziak; ingeniaritzak; konputazioaren zientziak eta datuen zientziak; gizarte zientziak; giza zientziak; arte plastikoak; musika eta opera; eta sorkuntza literarioa eta arte eszenikoak. Kategoria bakoitzeko ebaluazio batzorde banak, hau da, osotara hamar batzordek erabaki dute zein diren Leonardo beken onuradunak. Batzorde horietan maila akademiko goreneko 83 espezialistak hartu dute parte, zeinak modu erabat independentean jardun baitira.
BBVA Fundazioak Leonardo Da Vinci (1452-1519) izena jarri zion programari, haren funtsa baita ezagutzaren aldeko apustua egitea, alde batera utzita ikerketa zientifikoa edo sortzailea den.
Argazkia: Mikel Galar ikertzailea, Leonardo beka baten onuraduna, zeina BBVA Fundazioak emana baita.
[1] https://www.unavarra.es/eu/sites/research-institutes/isc.html
[2] https://www.unavarra.es/catedra-tracasa/?languageId=100001
[3] https://www.unavarra.es/eu/sites/actualidad/contents/noticias/2023/11/14/Ranking_Stanford_2023.html
[5] https://www.unavarra.es/eu/sites/actualidad/contents/noticias/2024/01/25/libro-mikel-galar.html