Humberto Bustince Sola Nafarroako Unibertsitate Publikoko (NUP) katedradun eta Smart Cities Institutuko (ISC) ikertzailearen zuzendaritzapeko nazioarteko talde batek garatutako ikerketa bati lan hoberenaren saria eman diote adimen konputazionalari eta matematikari buruzko Europako biltzar batean: 16th European Symposium on Computational Intelligence and Mathematics (ESCIM 2025), berriki A Coruñan egina. Nafar erakundeko ikertzaileak bilera zientifikoan aurkeztu zuen proposamen sarituak ikuspegi matematiko berri bat planteatzen du adimen artifizialeko sistemetan datuen fusioa hobetzeko eta eraginkorragoa egiteko ikuspegi konputazionaletik. Lan hori aplikagarria da informazio-kantitate handien prozesamenduan (“big data”) eta sare neuronalen entrenamenduan. Teknika horri esker makinek ikasi egiten dute datuetan oinarrituta, gizakien garunaren funtzionamendua imitatuz.
Humberto Bustince katedraduna.
Nafarroako katedradunaz gain, beste hiru ikertzailek sinatu dute “Choquet-inspired functions” izeneko ikerketa: Radko Mesiar (Eslovakiako Teknologia Unibertsitatea, Bratislava, Eslovakia), Graçaliz Dimuro (Rio Grandeko Unibertsitate Federala, Brasil) eta Bernard De Baets (Ganteko Unibertsitatea, Belgika).
Adimen artifizialaren arloko behar batean du sorburua lanak: datuak konbinatzeko modua optimizatzea, sistemek sortutako erabakiak zehatzagoak eta fidagarriagoak izan daitezen. Humberto Bustincek azaldu bezala, datuak behar bezala ez fusionatzeak makinen akatsak eragin ditzake, “haluzinazio” izenekoak, hau da, koherentziarik gabeko edo oinarririk gabeko erantzunak.
Hori saihesteko, hainbat aldagairen artean dauden erlazioak kontuan hartu behar dira, hala nola gorputz-tenperatura eta presio arteriala eremu medikoan. Tradizionalki, interakzio horiek funtzio matematikoen bidez neurtzen dira, eta, aditu honek dioen bezala, teorian sendoak badira ere, karga konputazional handia dute. Beste hitz batzuk erabiliz, funtzio horiek “memoriaren baliabide konputazional asko kontsumitzen dituzte eta prozesatzeko denbora asko behar dute”, NUPeko katedradunaren arabera.
Baliabide eta denbora gutxiago
Erronka horren aurrean, saritutako lanak Choqueten teorian oinarritutako metodo bat proposatzen du, baina nabarmen eraginkorragoa konputazioaren ikuspegitik. Proposamenak aukera ematen du baliabideen erabilera eta prozesatzeko denbora murrizteko, zehaztasuna sakrifikatu gabe, eta horrek abantaila nabarmena dakar “big data” inguruneetan edo sare neuronalen funtzionamenduan. Oinarri teorikoaz gain, azterlanak frogatu du bere aplikagarritasun praktikoa kasu errealetan.
16th European Symposium on Computational Intelligence and Mathematics (ESCIM 2025) biltzarra maiatzaren 18tik 21era egin zen. Nazioarteko biltzar zientifiko horrek adimen konputazionaleko, matematika aplikatuko eta antzeko arloetako espezialistak biltzen ditu. Europa osoko laurogei ikertzailek parte hartu dute bilera zientifikoan, besteak beste agregazio-funtzioak, sistema adimendun konputazionalen aplikazioak, datu-meatzaritza, multzo lausoak eta logika lausoa lantzeko.