Vicomtech-eko eta EHUko ikertzaileek osatutako talde batek Best Student Paper Award saria eskuratu du KES2021ean

Vicomtech-eko Unai Elordik, Alvaro Bertelsenek, Luis Unzuetak, Nerea Aranjuelok eta Jon Goenetxeak eta UPV/EHUko Ignacio Arganda-Carrerasek osatutako ikertzaile taldeak Best Student Paper Award saria jaso du Polonian egin den KES2021 Konferentzian.

Hitzaldi honek sistema adimendunekin eta horien aplikazioekin lotutako gai sorta zabala biltzen du, baita sortzen ari diren teknologia adimendunekin ere. KES2021ean, besteak beste, Knowledge-Based Systems, Cognitive Systems, Neural Networks, Genetic Algorithms and Evolutionary Computing, Hybrid Intelligent Systems, Knowledge Discovery and Data Mining eta Data Anysis lanetan oinarritutako ikerlanak eztabaidatu eta defendatu dira.

Sariaren xede den "Optimal deployment of face recognition solutions in a heteregeneous IoT platform for secure elderly care applications" ikerketa-lana Horizon 2020 Programaren SHAPES proiektu europarraren esparruan garatu da, eta, gainera, ikertzaile sinatzaile batzuen doktorego-tesiak egiteko prozesua babesten du.

Egindako ikerketaren helburu nagusia da adineko pertsonentzako gauzen Interneteko plataformak autentifikatzeko eta zaintzeko aurpegi-aintzatespena sartzeak dakarren erronkari erantzutea. Kolektibo horretan, interakzio-gaitasunak murriztu egiten dira zahartzearekin lotutako arrazoiengatik; gainera, interakzio-gailu ugari daude, eta datu biometrikoak modu seguruan administratu behar dira. Horrelako prozesuetan, oso garrantzitsua da datuen babesa eta pribatutasuna bermatzea, gizakientzat lagungarriak diren autentifikazio-mekanismoak ezarriz. Zalantzarik gabe, aurpegi-errekonozimendua ezaugarri erakargarria da mota horretako erabiltzaileentzat, baina informatika-ezagutzen maila oztopo izan daiteke integratzeko, gaitasun kognitiboen maila desberdinekin batera; izan ere, inguruabar horien ondorioz, erabiltzaile-izenak eta pasahitzak behin eta berriz ez sartzea komeni da.

Egindako lanaren ikuspegia sare neuronal sakon eta arinetan oinarritzen da, azterketa segurua egiteko eta interakzioan erabiltzaileak gidatzeko. Prozedura automatizatu batek inferentzia-motor egokia, modeloaren konfigurazioak eta sarrerako irudi-multzoaren tamaina hautatzen ditu, gailuaren ezaugarrien arabera, eta datu biometrikoak homomorfikoki enkriptatuta daude pribatutasuna babesteko.