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Un sistema para “big data” construye modelos predictivos 200.000 veces más compactos

NAVARRAINFORMACIÓN.ES

Mikel Elkano Ilintxeta (Pamplona, 1991), investigador del Instituto de Smart Cities (ISC) de la Universidad Pública de Navarra (UPNA), ha diseñado un nuevo sistema para “big data” que construye modelos predictivos 200.000 veces más compactos que los actuales

Este sistema de clasificación está basado en reglas difusas (SCBRD) para “big data” (datos masivos), que es capaz de construir modelos predictivos que pueden llegar a ser hasta 200.000 veces más compactos que los generados por los SCBRD disponibles hasta la fecha, manteniendo, además, la precisión en las predicciones.

“El SCBRD más preciso hasta la fecha requería entre cinco y seis millones de reglas para lograr predicciones precisas, haciendo prácticamente imposible que el usuario pudiese interpretar las predicciones. Con este nuevo algoritmo o herramienta matemática, es posible mantener la precisión con modelos compuestos por apenas entre veinte y treinta reglas fácilmente interpretables”, explica el investigador, cuyo trabajo forma parte de su tesis doctoral leída en la institución académica y calificada con sobresaliente “cum laude”.

Este avance en el campo de la Inteligencia Artificial (y, más concretamente, en la Ciencia de Datos) puede ser aplicado en diversos campos, como en la medicina, ya que ayudará a los profesionales sanitarios a tomar decisiones basándose en los miles de datos recogidos en historiales clínicos, y también en la física.

Mikel Elkano Ilintxeta cursó, sucesivamente, Ingeniería Técnica en Informática de Gestión e Ingeniería Informática en la Universidad Pública de Navarra. Con esta última titulación obtuvo el Premio al Mejor Proyecto Fin de Carrera por la Asociación Española para la Inteligencia Artificial (AEPIA) en la Escuela de Verano de Inteligencia Artificial de 2014. Posteriormente, completó su formación con un Máster en Psicobiología y Neurociencia Cognitiva en la Universidad Autónoma de Barcelona (2015) y una estancia de investigación en Monash University (Melbourne, Australia) en 2016 para trabajar en el campo de la neurociencia computacional.

Sus investigaciones se han reflejado en nueve artículos publicados en revistas científicas de alto impacto y en la presentación de siete trabajos en congresos internacionales.

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