Mikel Galar Idoate
Mikel Galar Idoatek bere doktoretza tesia irakurri du Nafarroako Unibertsitate Publikoan. Mikel Galar Idoateren ikerketa-eremua makinen ikaskuntza automatikoa da, hau da, makinek, aldez aurretik ezagunak diren egoeretatik abiaturik, modu automatikoan ikas dezaten saiatzea. Informatika ingeniari honek metodo berriak proposatu ditu sailkatze automatikoan emaitza hobeak lortzeko. Gaur egun, hatz-marken bidezko egiaztatze biometrikoari buruzko ikerketa-proiektu batean lan egiten ari da.
Zehatz esateko, Mikel Galarren ikerketak sailkatze arazoetan sakondu nahi du. "Eman dezagun minbizi-mota bat ikertzen ari garela —azaltze du—: Hainbat ehunetatik datuak atera eta zer mota izan daitekeen definituko dugu. Sailkatze automatikoaren bidez, makina saiatuko da ehun bakoitzari aldez aurretik ezarritako sailetako bat esleitzen: kantzerigenoa, onbera edo gaiztoa. Lortu nahi duguna da makinak ikas dezan adibide berriak sailkatzen ezagutzen ditugun arazoaren adibideak oinarritzat hartuz".
Tesiaren izenburua hau da: "Ensembles of classifiers for multi-class classification problems: one-vs-one, imbalanced data-sets and difficult classes" eta Edurne Barrenechea (NUP), Alberto Fernández (Jaengo Unibertsitatea) eta Francisco Herrera (Granadako Unibertsitatea) doktoreak izan dira zuzendariak. Tesiak cum laude kalifikazioa lortu du, nazioarteko aipamenarekin.
Metodo automatikoek daukaten abantaila da datuen analisiak ez duela gizakiari dagokion subjektibotasuna. "Gainera, metodo automatiko batekin analisi-gaitasuna eta lantzen ahal den datuen bolumena pertsona batek lantzen ahal duena baino askoz handiagoak dira". Teknika hauek sailkatze-arazo askotan dira erabilgarriak: bankan, medikuntzan, bioinformartikan, edo, modu espezifikoagoan, honako hauetan: berankorrak atzematean, hatz-markak sailkatzean, minbizien diagnosian, posta elektronikoen spam-ak atzematean, eta abar.
Sailkatze automatikoaren arazoari aurre egiteko azken urteetan gehien erabili den tekniketako bat ensemble edo sailkatzaile-multzoena izan da. "Gizakiok, erabaki garrantzizko bat hartu baino lehenago, hainbat adituri egiten diogu kontsulta; era berean, sailkatzaile-multzo bat erabiltzen denean arazo beraren adibideak sailkatzen saiatzen gara, erantzunak edo irteerak konbinatuz, horrela sailkatzaile bakar bat erabiliko bagenu baino erabaki hobeak lortzeko".
Mikel Galarren lanak ensemble-ak erabiltzea onuragarria izan den hiru eremutan sakondu du: sail anitzeko sailkatze-arazoak, balantzeatu gabeko klaseen arazoa eta sail zailen arazoa. "Giltzarriak dira ikaskuntza automatikoan. Doktoretza tesia garatzean eremu bakoitza aztertu dugu, bere indarguneak eta ahulguneak ikusteko, eta oraingoz dauden arazoei aurre egiteko emaitza hobeak lortu dituzten metodoak proposatu ditugu". Tesiaren ondorioz, nazioartean ospetsuak diren aldizkarietan bost artikulu argitaratu dira, eta hainbat komunikazio egin da nazioarteko biltzarretan.
Mikel Galar NUPeko Automatika eta Konputazio Saileko irakasle laguntzailea da. NUPen ikasi zuen informatika ingeniaritza. Ondoren Granadako Unibertsitateko Soft Computing eta Sistema Adimendunen masterra egin zuen (2009-10). 2007tik Humberto Bustince katedradunak zuzentzen duen Adimen Artifizialeko eta Arrazonamendu Hurbilduko (GIARA) ikerketa taldekoa da, eta Granadako Unibertsitateko Francisco Herrera katedradunak zuzentzen duen SCI2S taldearekin lankidetzan aritzen da.
Gaur egun, hatz-marken bidezko egiaztatze biometrikoari buruzko ikerketa-proiektu batean lan egiten ari da. INCITA enpresa garatzen ari da, GIARA, SCI2S eta GUTI ikerketa-taldeen laguntzarekin. Nafarroako Kutxarekin eta TRACASArekin aritu izan da, baita ere, hainbat ikerketa-proiektutan, sistema adimendun batzuk garatzeko. Honela, unibertsitatearen eta sektore pribatuaren arteko transferentzia teknologikoa bultzatu du. Halaber, Osasunbideako "Major Trauma" ikerketa taldearekin lankidetzan ibiltzen da, ikaskuntza automatikoaren teknikak medikuntzaren hainbat arlotan aplikatzeko.