Mikel Ferrero Jaurrieta (Iruñea, 1995) Nafarroako Unibertsitate Publikoko (NUP) doktoregaiak Ikerlan Onenaren Bigarren Saria jaso berri du Multzo Lausoen Teoriari eta Aplikazioei buruzko Nazioarteko XVII. Biltzarrean (FSTA 2024), Liptovský Ján-en (Eslovakia). Ikerketa horren aztergaia da testuarekin lan egiten duen adimen artifiziala nola hobetu hitzen ordenarekiko sentikorragoa izan dadin eta mezuen testuingurua eta ñabardurak hobeki uler ditzan. Funtsezkoa da hori zenbait gauzatarako, hitzen atzean zer emozio edo asmo dauden interpretatzeko besteak beste.
Ikerketaren izenburua “Pseudo-grouping functions obtained by the distortion of aggregation functions: an application on text-based Convolutional Neural Networks” da, eta Tracasa Instrumental enpresa publikoaren, Estatuko Ikerketa Agentziaren eta Eskualde Garapeneko Europako Funtsaren (EGEF) finantzaketa jaso du.
Mikel Ferrero, saria hartzen (ezk.), Ondrej Hutník konferentziako lehendakaritza nagusiko kidearen eskutik; atzealdean, Ladislav Sipeky, biltzarraren antolakuntzako presidentea.
Lan sarituak adimen artifizialaren arlo bat du ardatz: sare neuronalak, hau da, giza burmuinaren funtzionamendua antzeratzen duten sistema informatikoak. Sare neuronalak oso erabilgarriak dira datu kopuru handietan patroiak detektatzeko.
Zehazki, testu prozesamenduaren desafio espezifiko bat jorratzen du ikerlanak: hitzen eta esaldien ordenak duen garrantzia, haien artean denbora-mendekotasuna dagoenean batik bat. Adibidez, baliteke testu bateko hitz batek esanahi bat edo beste izatea haren aurreko eta ondorengo hitzak zein diren. Erabakigarria da hori mezua behar bezala ulertzeko.
Desafio horri heltzeko, Mikel Ferrerok metodo berri batzuk garatu ditu, informazioa konbinatu ez ezik (datuen agregazioa) datuak zer ordenatan ageri diren ere kontuan hartzen dutenak. Gero, metodo horiek testua prozesatzen duten sare neuronal konboluzionalei aplikatu dizkie gauza izan daitezen testuak hobeki sailkatzeko eta mezuen tonu emozionala positiboa, negatiboa edo neutroa den determinatzeko.
Ikerketaren aplikazioaren adibide bat litzateke produktuei buruz on line emandako iritziak halako sare neuronalekin aztertzea eta erabakitzea iruzkinak positiboak, negatiboak edo neutroak ote diren. Izan ere, testuaren ordena eta egitura ulertzeko gaitasunari esker, sare neuronalek zehatzago sailkatzen dituzte iritziak.
Curriculum laburra
Mikel Ferrero Jaurrieta Informatika Ingeniaritzan graduatua da NUPen (2018), eta Modelizazio eta Ikerketa Matematikoko, Estatistikako eta Konputazioko Masterra du Nafarroako Unibertsitate Publikoan, Zaragozako Unibertsitatean eta Euskal Herriko Unibertsitatean (2020).
Ibilbide profesionalean, Tesicnor SL sozietatean, Hiberus Tecnología enpresan, Elikagaien Teknologiako eta Segurtasuneko Espainiako Zentroan (CNTA), NUPen Nafarroako Oroimen Historikoaren Dokumentu Funtsean eta Tracasa Instrumental enpresan egin du lan.
2021az geroztik, tesia egiten ari da Adimen Artifiziala eta Arrazoinamendu Hurbilduaren Taldean (GIARA) Tracasa Instrumental enpresa publikoaren kontratu batekin, adimen artifizialaren bidez gidatutako tramitazio judizialari buruzko proiektu batean. 2022tik, gainera, irakasle elkartu gisa ari da NUPeko Estatistika, Informatika eta Matematika Sailean.