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Viernes 22 de septiembre de 2017 [Institucional]

Una estudiante de doctorado de la UPNA, premiada en un congreso europeo por un trabajo sobre inteligencia artificial

Laura De Miguel presentó en Varsovia una generalización de modelos lógicos con aplicaciones en ciencia de datos; en particular, en “big data” y “deep learning”

zoomEsteban Induráin Eraso (catedrático del Departamento de Matemáticas), Laura De Miguel Turullols (doctoranda) y Humberto Bustince Sola (catedrático del Departamento de Automática y Computación), en la UPNA.

Esteban Induráin Eraso (catedrático del Departamento de Matemáticas), Laura De Miguel Turullols (doctoranda) y Humberto Bustince Sola (catedrático del Departamento de Automática y Computación), en la UPNA.

Laura De Miguel Turullols (Pamplona, 1989), alumna de doctorado de la Universidad Pública de Navarra (UPNA) e investigadora en formación del Institute of Smart Cities (ISC), ha obtenido el premio al mejor trabajo de investigación presentado por estudiantes en la X Conferencia de la European Society for Fuzzy Logic and Technology (EUSFLAT), una organización europea dedicada al desarrollo y promoción de la lógica y tecnologías difusas. La investigadora navarra presentó en esta reunión científica, celebrada la pasada semana en Varsovia (Polonia), una generalización de modelos lógicos para ciencia de datos e inteligencia artificial con aplicaciones en el “big data” (datos masivos) y el “deep learning” (aprendizaje profundo, un conjunto de técnicas para conseguir que las computadoras aprendan).

Laura De Miguel, licenciada en Matemáticas por la Universidad de Zaragoza, realiza el doctorado bajo la dirección de los catedráticos de la UPNA Humberto Bustince Sola (Departamento de Automática y Computación, que también es profesor honorario de la Universidad de Nottingham, en Inglaterra) y Esteban Induráin Eraso (Departamento de Matemáticas) y el catedrático de la Universidad de Gante (Bélgica) Bernard De Baets.

La investigadora, cuyo trabajo concurrió junto a los de otros 300 estudiantes internacionales, ha generalizado diversos modelos lógicos, que es “la forma de representar para las máquinas el conocimiento, preciso e impreciso, mediante técnicas de inteligencia artificial”, de tal forma que, “así, dichos modelos tengan sentido y significado”, según explica.

Esta generalización de los diversos modelos lógicos existentes puede ser aplicada a diferentes campos de la inteligencia artificial y la ciencia de datos. Por ejemplo, “en computación, para reproducir el lenguaje natural; en la toma de decisiones; o en la clasificación de conceptos, para representarlos, de forma correcta”, añade la investigadora.

Datos masivos y aprendizaje de máquinas

La investigación también tiene utilidad para el “big data”, datos masivos en cuyo procesamiento se utiliza la inteligencia artificial con el fin de obtener resultados en campos como la genética, los pronósticos médicos, las “smart cities” o ciudades inteligentes (predicción de los consumos eléctricos, tráfico…) o catástrofes (predicción de enfermedades tras un terremoto, por ejemplo).

Otro campo donde se puede aplicar la investigación de Laura De Miguel es el “deep learning”. Dadas las dificultades para lidiar con el aluvión de datos del mundo real, es necesario que las máquinas sean capaces de aprender, por lo que el denominado aprendizaje profundo representa un acercamiento al modo de funcionamiento del sistema nervioso humano. En el “deep learning”, se usan estructuras lógicas que se asemejan a la organización del citado sistema nervioso, mediante neuronas artificiales (llamados perceptrones) que se especializan en detectar determinadas características de los objetos.

Conceptos como estos forman parte de las materias del plan de estudios del grado en Ciencia de Datos, cuya memoria ha remitido la Universidad Pública de Navarra al Consejo de Universidades, junto a las de los grados en Ciencias, Biotecnología e Ingeniería Biomédica, con el objetivo de implantarlos para el próximo curso 2018/19.