Joan eduki nagusira

zoom Mikel Sesma, NUPeko doktore berria

Mikel Sesma, NUPeko doktore berria

Mikel Sesma Sara matematikariak (Iruñea, 1991) eredu teoriko bat garatu du zenbait iturritatik datorren informazioa fusionatzeko, eta adimen artifizialean eta datuen zientzian erabiltzeko. Matematikariaren esanean, “eredu berriak ezartzen dituen datu-erlazioak ez dira orain arte ikertu”. Bada, ikerlan horrekin eskuratu du doktoretza Nafarroako Unibertsitate Publikoan (NUP), eta bikain “cum laude” kalifikazioa eta nazioarteko aipamena lortu ditu. Eredu berriaren abantailak sailkapen eredu prediktiboetan eta irudiak prozesatzeko arazoetan aplikatu dira; adibidez, objektuen ingeradaren detekzio automatikoan.

Doktoretza-tesiaren zuzendariak Humberto Bustince Sola eta Radko Mesiar izan dira; lehenbizikoa NUPeko katedraduna, ISC Smart Cities Institutuko ikertzailea eta Nottinghameko Unibertsitateko ohorezko irakaslea (Erresuma Batua); bigarrena, berriz, Eslovakiako Teknologia Unibertsitateko irakaslea (Bratislava, Eslovakia).

“Informazioaren eta ‘big data’ edo datu masiboen aroan, gero eta beharrezkoagoak dira informazioa fusionatzeko teknikak —esan du doktore berriak—. Izan ere, informazio sistema askok konbinatzen dituzte zenbait iturritatik datozen datuak; esaterako, sentsore sareetatik, erabakiak hartzeko problemetatik eta indize ekonomietatik datozenak”.

Adimen artifizialaren eta datuen zientziaren arloan, “machine learning” edo ikasketa automatikoan jarri zuen arreta Mikel Sesmak. Jakintza-arlo horretan, gizakiak ikasten duen moduan ikasarazten zaie ordenagailuei, eta modu autonomoan eta denborak aurrera egin ahala hobetzen dute, gainera, ikasketa-prozesua. Horretarako, datuek duten informazioaren bidez eskuratzen da jakintza, eta, hala, pixkanaka-pixkanaka hobetu egiten da datu horietan oinarritutako eredu prediktiboen errendimendua eta erabakiak hartzeko prozesua. Teknologia honek aplikazio asko ditu, besteak beste, posta elektronikorako spamaren kontrako iragazkietan erabiltzen da, bai eta autoen gidatze automatikoan eta ahotsaren eta irudien ezagutzan ere.

Informazioa fusionatzeko teknikak

“Ikasketa automatikoaren algoritmo eta eragiketa matematiko guztiek erabiltzen dituzte informazioa fusionatzeko teknikak tarteko faseetan —dio ikertzaileak—. Informazioa fusionatzeko zailtasuna tratatzeko modu bat agregazio funtzio deritzenak erabiltzea da. Funtzio matematikoak dira, eta zenbakizko balio multzo bat konbinatu eta gero haien adierazpide izango den balio bakar batean fusionatzen dituzte. Badute berezitasun bat: monotonoak izan behar dute argumentu guztiekiko; hau da, agregatuko den zenbakizko balioetakoren bat handitzen bada, agregazioaren emaitza ere handitu egin behar da”.

“Nolanahi ere —azaldu du ikertzaileak—, badira monotonoak ez diren zenbait funtzio, informazioa fusionatzeko oso aproposak; gainera, monotoniaren kondizio hori zorrotzegia da problema jakin batzuetarako; hori dela eta, agregazio funtzioak ikertu ditugunean, joera izan dugu monotoniaren kondizioa erlaxatzeko. Literatura zientifikoan, monotonia erlaxatuaren zenbait forma sartu dira; besteak beste, monotonia ahula eta direkzio monotonia”.

Hori dela eta, Mikel Sesmak monotonia orokortuaren forma berri batzuk proposatu ditu tesian, “zeinak gauza baitira datuen arteko erlazioak moldatzeko, orain arte ikertu ez diren erlazioak hain zuzen”. “Horietako bat direkzio monotonia ordenatua da eta haren bertsio indartua, zeinek direkzio aldakorretan zehar funtzioek izaten duten hazkundea modelatzen baitute; beste erlazio mota bat kurbetan oinarritutako monotonia da; eta beste bat, funtzioen direkzio monotonia, zeinak zenbakizkoak baino orokorragoak diren datuak fusionatzen baititu, esaterako, datu bektorialak edo funtzionalak. Azken hori aurrerapauso bat da agregazio teoriaren bi joeratan: monotoniaren kondizioa erlaxatzea eta monotonia orokortzea zenbakizkoak baino orokorragoak diren eremuetara”, azaldu du azkenik ikertzaileak.

Curriculum laburra

NUPen doktoretza egin baino lehen, Mikel Sesmak Matematikako Lizentzia ikasi zuen Zaragozako Unibertsitatean, eta, horren ondotik, Modelizazio eta Ikerketa Matematikoko, Estatistikako eta Konputazioko Unibertsitate Masterra. Doktoretza-tesia egiten ari zela, ikerketa-egonaldi bat egin zuen Eslovakiako Teknologia Unibertsitatean.

Bere ikerketaren emaitzak eragin handiko zientzia-aldizkarietako bederatzi artikulutan argitaratu ditu, eta nazioarteko biltzarretako hamalau lanetan aurkeztu.

Gaur egun, ikertzaile ari da NUPeko Estatistika, Informatika eta Matematika Sailean.