GAL eta MAL lehiaketa - IAren astea 2023

Ana Cantalapiedra Arellanok eta Rubén Pascual Casasek, gradu eta master kategorietan, hurrenez hurren, Nafarroako Unibertsitate Publikoan (NUP) defendatutako adimen artifizialarekin eta konputazioarekin lotutako ikasketen amaierako lanen poster onenen sariak irabazi dituzte. Sari banaketa atzo, urriak 18, izan zen, asteazkena, NUPen ikerketari eskainitako egunean, IAren Astearen barruan, Konputazioaren Zientzien eta Adimen Artifizialaren Tracasa Katedrak antolatua. 

Bi kategorietako lehen sariek 600 eurokoak izan ziren, eta, gainera, bigarren bi sari banatu ziren, 300 eurokoak, Adrian Mikel Maiza Coupin (gradua) eta Álvaro Donamaría (masterra) jaunek jaso zituztenak. Lehiaketaren epaimahaia honako hauek osatzen zuten: Edurne Barrenechea, NUPeko Garapen Digitaleko errektoreordea; Angela Bernardini, Nafarroa Artificial Intelligence Research Center-eko (NAIR) Berrikuntza eta Teknologia Transferentziako arduraduna; eta Christian Ayala, R & D Technical Team Leader, Tracasa Instrumentalean.

Argazkia: Ikasketa-amaierako lanen lehiaketetako epaimahaia eta parte-hartzaileak. Ezkerretik eskuinera, Ángela Bernardini (Head of Innovation and Technology Transfer NAIR Centerren), Judit Otazu (GAL), Jorge Bruned (GAL), Adrián Maiza (GAL, bigarren saria), Edurne Barrenechea, NUPeko Garapen Digitaleko errektoreordea; Rubén Pascual (MAL, lehen saria), Christian Ayala (R & D Technical Team Leader Tracasa Instrumentalen), Alberto Alonso (GAL) eta Álvaro Donamaría (MAL, bigarren saria). Argazkian Ana Catalapiedra falta da (GAL, lehen saria)

Gradu eta masterreko lan sarituak

Graduko lehen saria, Ana Cantalapiedrarena, "Hiztunen bereizketa ikasketa sakoneko sareen bidez cocktail-party inguruneetan" titulukoa zen eta Ricardo San Martínek zuzentzen zuen. "Cocktail-party" izeneko inguruneen estudioan zentratzen da, hau da, audio-grabazio bat dagoen inguruneetan, aldibereko elkarrizketa batzuekin, eta beharrezkoa da ingurune horiek bereiztea. Lanean bi neurona-sare aztertzen dira zeregin hori gauzatzeko, eta hori bereziki baliagarria da entzumen-desgaitasuna duten pertsonei laguntzeko, adibidez, elkarrizketa jakin batean arreta jartzeko aukera emanez.

Masterreko lehen saria, Rubén Pascualena, "Emotional Films: adimen artifizialeko modeloak entrenatzeko sortutako datu-basea prozesatu eta baliozkotzea" lanari eman zitzaion (Mikel Galar eta Daniel Paternain dira zuzendariak). Lana izen bereko NUPek parte hartzen duen proiektuaren esparruan egin da, ikusleen emozioen arabera alda daitezkeen ikus-entzunezko edukiak sortzeko. Lan honetan, proiektu horretan atzemandako aurpegiko datu-adierazpenen basea ikaskuntza sakoneko ereduak (deep learning) entrenatzeko erabil daitekeen beste bat bihurtzeko metodologia garatzen da.

Bigarren sariei dagokienez, graduan, Mikel Galarrek zuzendutako Adrián Mikel Maizaren "Generando rostros humanos mediante GANs para reconocimiento de emociones" nabarmendu zen. Lan honetan datu-base errealak oinarri hartuta datu-base sintetikoak sortzeko hainbat modu aztertzen dira, adierazpenen detekzio-ereduak entrenatzerakoan lehenengoak (datuen babesaren ondorioz murrizketak izan ditzaketenak) alde batera uzteko helburuarekin.

Masterrean, Álvaro Donamaríaren lan bikaina "Emotional Films: Atzera begirakoa, Adimen Artifizialeko ereduak garatzeko datu-base bat sortzeari buruzkoa" izan zen (Mikel Galarrek eta Daniel Paternainek zuzendua). Bertan, aurpegi-adierazpenen datu-base handi bat sortzeko "Emotional Films" proiektuan egindako prozesua deskribatzen da, datu-base irekietan dauden joerak murrizteko.