"Artikulu irabazleak ‘Balancing Performance, Efficiency and Robustness in Open-World Machine Learning using Evolutionary Multi-objective Model Compression’ du izenburua"
TECNALIAk ospe handiko IJCNN Best Paper Award saria irabazi du WCCI 2024 biltzarrean
Adimen artifizialaren arloko TECNALIAren ikerketak beste bikaintasun-maila bat lortu du, IJCNN (International Joint Conference on Neural Networks) nazioarteko konferentzian aurkeztu dituen lanetako batek IJCNN Best Paper Award sari irrikatua irabazi baitu.
Javier Del Ser buru duen ikerketa-talde batek aurkeztu zuen artikulu irabazlea (Balancing Performance, Efficiency and Robustness in Open-World Machine Learning using Evolutionary Multi-objective Model Compression), Aitor Martínez Serasekin, Nekane Bilbaorekin, Jesús López Loborekin (PhD), Ibai Lañarekin (PhD) eta Francisco Herrerarekin lankidetzan, Adimen Konputazionalaren Munduko Biltzarrean (WCCI 2024),Yokohaman (Japonia)—.
Mundu osoko 2.000 parte-hartzaile baino gehiago bildu zituen WCCI 2024 biltzarrak. Konputazio adimendunaren arloko munduko biltzarrik handiena da, eta hiru azpikonferentzia biltzen ditu: Fuzz-IEEE, CEC eta International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN).
Adimen artifiziala
Saria adimen artifizialaren arloko entzutetsuenetako bat da, eta nazioartean aintzatesten du TECNALIAko taldeak Euskal Herriko Unibertsitatearekin eta Andaluziako Adimen Artifizialeko Institutuarekin (DaSCI) lankidetzan egindako ikerketa nabarmena.
Saritutako ikerketak ikaskuntza automatikoko eredu efizienteago eta sendoagoak garatzea du ardatz: konputazio ebolutiboko teknikak erabiltzen dituzte ikaskuntza irekiko inguruneetan errendimendua eta efizientzia optimizatzeko.
