BCAMek IN-DEEP 1. astea hartu du

• Lantegia urriaren 21etik 25era bitartean ospatu zen. IN-DEEP doktoregaiei Deep Learning (Ikaskuntza Sakona) tekniken inguruko prestakuntza emateko MSCA Doktore-Sareko proiektu bat da. Lantegia Judit Muñoz-Matute BCAMeko (Basque Center for Applied Mathematics) doktoreondo ikertzaileak antolatu du.

IN-DEEP proiektuaren lantegiak —doktoregaiei Deep Learning tekniketan prestakuntza emateko MSCA Doktore-Sareko proiektua— ikasleak eta kontsortzioko kideak bildu ditu berriki, prestakuntza eta lankidetza zientifikoko ekitaldi esklusibo batean. IN-DEEP bederatzi doktoregairi goi-mailako prestakuntza ematera bideratuta dago, eta deribatu partzialetako ekuazioek (PDE) araututako alderantzizko arazoak azkar ebazteko Deep Learning algoritmo azalgarriak eta ezagutzan oinarrituak garatzea du helburu. Ikerketa-eremu hau asko hazi da azken bost urteetan, emaitza oparoak lortu baititu irudien ezagutza eta hizkuntza naturalaren prozesamendua bezalako aplikazioetan. Judit Muñoz-Matute BCAMeko doktoreondo ikertzailea izan da lantegiaren antolatzailea.

Bost egunetan zehar egituratutako ekitaldiak lankidetza eta aplikazio-eremu desberdinetako funtsezko ezagutzak sustatzeko hainbat jarduera barne hartu zituen. Lehenengo eta bigarren egunetan, adimen artifizialaren aplikazioetan, errendimendu handiko konputazioan eta geofisikan, hiri adimentsuetan eta osasunean aplikatutako alderantzizko arazoetan egindako aurrerapen zientifikoak aurkeztu ziren. Hirugarren egunean, parte-hartzaileek PDEen "konpontzaile sakonen" (deep solvers) inplementazioan zentratutako ikastaro tekniko batean parte hartu zuten. Laugarren egunean, doktoregaiek ikerketa-metodologiari eta zeharkako trebetasun-tresnei buruzko prestakuntza jaso zuten. Gainera, ostegunean, lantegiak egunaren zati bat genero-berdintasuneko eta zientzia irekiko gai kritikoak jorratzeko prestakuntza-saioetara bideratu zuen.

Genero-saioan, lan-eremuan berdintasuna sustatzearen garrantzia eztabaidatu zen, pertsona bakoitzak errespetuzko eta ekitatezko giro bati laguntzeko dituen eskubideak eta erantzukizunak nabarmenduz. Lankideen arteko elkarlana sustatuko duen espazio anitz eta errespetuzkoa sortzearen balioa ere azpimarratu zen. STEM diziplinetan dagoen genero-arraila iraunkorra eta belaunaldi berriak inspiratzeko emakumezko erreferenteen falta ere mahai gainean jarri ziren, ordezkaritza orekatuagoa sustatuko duten soluzioetan lan egiteko beharra gogoraraziz.

Bestalde, Zientzia Irekiari buruzko prestakuntza bat egin zen IN-DEEP 1. Astearen esparruan, Sarbide Irekiaren Nazioarteko Astearekin bat eginez. Topaketa honek Miguel Benítez BCAMeko Project Managerrak gidatutako hitzaldi bat barne hartu zuen, Zientzia Irekiaren eta horrek dituen inplikazioen ikuspegi orokorra emateko. Saioan datu-multzoen (datasets) garrantzia, argitaletxeen eta biltegien arteko aldea eta lan akademikoetan aitorpen egokiak egiteko beharra aztertu ziren, ezagutza zientifiko eskuragarriago eta kolaboratiboago bati lagunduz.

Lantegi honek erakunde akademikoen eta parte hartzen duten teknologia-zentroen eta enpresen arteko lankidetza sendotzea ahalbidetu du, alderantzizko arazoei aplikatutako Deep Learning teknologietan Europako ikerketa-jarduera sustatuz.

IN-DEEP Europako Doktore-Sare bat da, bederatzi doktoregai (DC) eta matematika aplikatuan, adimen artifizialean, errendimendu handiko konputazioan eta ingeniaritza-aplikazioetan esperientzia osagarria duten goi-mailako zientzialariek osatua. Helburu nagusia bederatzi DCei goi-mailako prestakuntza ematea da, PDEek araututako alderantzizko arazoak azkar eta zehaztasunez ebazteko Deep Learning algoritmo azalgarriak eta ezagutzan oinarrituak diseinatu, inplementatu eta erabiltzeko. Ikerketa-eremu honek izugarrizko hazkundea izan du mundu osoan azken bosturtekoan, emaitza bikainak lortu baititu aplikazio ugaritan. IN-DEEP geofisikarekin, hiri adimentsuekin eta osasunarekin lotutako arrisku handiko arazo errealetan zentratuko da. Horrela, Europak alderantzizko arazoetarako Deep Learning teknologia berrietan dituen prestakuntza- eta ikerketa-jarduerak bultzatuko ditugu.

Proiektua Kudeatzeko Taldea: David Pardo (Proiektuaren koordinatzailea, UPV/EHU), Izaskun Ibarbia (Koordinatzaile administratiboa, UPV/EHU), Magdalena Strugaru (Project Managerra, UPV/EHU). Etika Kudeatzailea: Francisco Chinesta (ENSAM). Batzorde Zientifikoa: David Pardo (UPV/EHU), Alessandro Reali (UniPV), Judit Muñoz-Matute (BCAM), Maciej Paszynski (AGH), Kristopher Van der Zee (UoN), Stefano Berrone (POLITO), Javier Del Ser (Tecnalia), Gwendal Jouan (Siemens) eta Francisco Chinesta (ENSAM). Gidaritza Batzordea: David Pardo (UPV/EHU), Alessandro Reali (UniPV), Judit Muñoz-Matute (BCAM), Maciej Paszynski (AGH), Kristopher Van der Zee (UoN), Stefano Berrone (POLITO), Javier Del Ser (Tecnalia), Gwendal Jouan (Siemens), Francisco Chinesta (ENSAM), Ivan Bioli (DCen ordezkaria, UniPV).