Mikel Elkano Ilintxeta, NUPeko doktorea.
Mikel Elkano Ilintxetak (Iruñea, 1991), Nafarroako Unibertsitate Publikoko (NUP) Smart Cities Institutuko (ISC) ikertzaileak, arau lausoetan (SCBRD) oinarritutako sailkapen-sistema berri bat diseinatu du “big data”rako (datu masiboak). Orain arte erabilgarri zeuden SCBRDek sortutakoak baino 200.000 aldiz trinkoagoak izaten ahal diren iragarpen-ereduak sortzeko gai da, eta iragarpen zehatzak egiten ditu gainera. “Orain arteko SCBRD zehatzenak bost-sei milioi arau behar zituen iragarpen zehatzak egiteko, eta ia ezinezkoa zen erabiltzaileek iragarpenak interpretatzea. Algoritmo edo tresna matematiko berri honen bidez, zehaztasuna lortzen ahal da erraz interpretatzen ahal diren hogei-hogeita hamar bat arauez osatutako ereduen bidez”, azaldu du ikertzaileak. Ikertzailearen lana bere doktoretza-tesiaren parte bat da. Tesia Nafarroako Unibertsitate Publikoan irakurri zuen, eta bikain “cum laude” kalifikazioa lortu zuen.
Adimen Artifizialaren esparruan, eta, zehatzago, Datuen Zientzian egindako aurrerapen hori zenbait esparrutan aplikatzen ahal da. Esaterako, medikuntzan. Osasun arloko profesionalentzat lagungarria izanen da erabakiak hartzeko mediku txostenetan jasotako milaka datuetan eta fisikan oinarrituta. Hala, lortutako ereduei esker, Elkano, Navarrabiomedeko ikertzailea ere badena (NUPen eta Nafarroako Gobernuaren ikerketa biomedikoko bitariko zentroa), gauza izan da “aldagai garrantzitsuenak ateratzeko Higgs bosoiak eta partikula supersimetrikoak identifikatzerakoan, baina SCBRDen zehaztasuna ez da beste iragarpen-eredu ez-interpretagarrien parekoa oraindik ere”.
Gizakiak interpretatzen ahal dituen hizkuntza-etiketak dituzten arau batzuek osatutako eredu bat ematen dute arau lausoetan oinarritutako sailkapen sistemek (SCBRD). Horri esker, iragarpen bat egitean erabili den arrazoibidea azaltzen ahal dute. Arau horiei esker iragarpenen zergatikoa azaldu ez ezik zehaztu gabeko informazioak eragindako ziurgabetasuna dela-eta sortutako egoeran moldatzen ahal dira SCBRDak. Horregatik da garrantzitsua.
Iragarpenen interpretazioa
Mikel Elkano Ilintxetak azaltzen duenez, “egun, gizakiak sortu eta kudeatutako informazio-kopuru handiak ohiko makina modernoek zenbatzeko eta gordetzeko duten gaitasuna gainditzen du”. “Big data-rako diseinatutako SCBRDen kasuan, konputazio banatuaren zailtasun gehigarriaz gainera, prozesatu behar den datu-kopuru handia denez, lortzen diren iragarpen-ereduak konplexuegiak dira eta arau-kopuru handiegia dute. Hori dela-eta ulertzen eta interpretatzen zailagoak dira iragarpenak”, esan du Mikel Elkano Ilintxetak. Edurne Barrenechea Tartas eta Mikel Galar Idoate NUPeko ISC Institututko eta Navarrabiomedeko ikertzaileek zuzendu dute Elkanoren doktoretza-tesia.
Doktoretza-tesian jasotako algoritmoak “nabarmen murrizten du arau kopurua eta horrek bere erabilera bultzatzen du. Esaterako, medikuntzan, mediku-txostenetan oinarrituta erabakiak hartzen laguntzeko espezialistei”. “Gaixoei buruz gero eta informazio gehiago dugunez, ikaskuntza automatikoko algoritmoen erabilerak modua ematen du datu horiek guztiak baliatzeko, gaixoen artean dauden ereduak detektatzeko eta patologia bat iragartzerakoan eragin handiena duten aldagaiak ateratzeko”, laburbildu du ikertzaileak.
Curriculum laburra
Mikel Elkano Ilintxetak Kudeaketako Informatikako Ingeniaritza Teknikoa eta Informatikako Ingeniaritza ikasi zituen Nafarroako Unibertsitate Publikoan. Azken titulazio horrekin, Adimen Artifizialerako Espainia Elkarteak (AEPIA) ikasketen amaierako proiektu hoberenari emandako saria lortu zuen Adimen Artifizialeko Udako Eskolan 2014an. Gero, bere prestakuntza osatzeko, Psikobiologia eta Neurozientzia Kognitiboko Master bat egin zuen Bartzelonako Unibertsitate Autonomoan (2015) eta ikerketa-egonaldi bat Monash University-n (Melbourne, Australia) neurozientzia konputazionalaren esparruan lan egiteko.
Bere ikerketen edukia jasotzen dute eragin handiko zientzia-aldizkarietan argitaratutako bederatzi artikuluk eta nazioarteko biltzarretan aurkeztutako zazpi lanek.