LUCERNA

En su intención de diseñar un framework o marco tecnológico que abstraiga el modelo de negocio de su análisis y tratamiento, el proyecto LUCERNA, impulsado por Luce Innovative Technologies y AIR Institute, sigue una metodología a lo largo de varias fases: caracterizar los tipos de datos de un negocio, asignar el tipo de modelo óptimo para tratarlos y explicar los resultados al cliente o usuario final.

Los tipos de datos se pueden clasificar en estructurados y no estructurados/heterogéneos. Los primeros son datos en forma de tabla que habitualmente están recogidos en bases de datos relacionales u hojas de cálculo, mientras que lo segundos hacen referencia a texto, imágenes, audio, vídeo o grafos. Para conseguir el objetivo de abstraer el modelo de negocio se utilizan técnicas que convierten esos datos en un formato consumible y legible por un ordenador.

Las técnicas que se utilizan varían en función del tipo de dato a tratar. Para los datos estructurados se han estudiado técnicas Neural Architecture Search (NAS), es decir, un tipo de algoritmos que pretenden automatizar la búsqueda de la arquitectura óptima de una red neuronal. Este proceso optimiza el tiempo y los recursos necesarios para definir una red neuronal (ANN) que se adapte correctamente a un conjunto de datos. En el caso de datos no estructurados, como son las imágenes, se emplean redes convolucionales (CNN) para extraer conocimiento de ellas, mientras que para estructuras de datos basadas en grafos se han implementado dos modelos (GCN y GAT) que clasifican y extraen información útil.

De cara a la última fase, LUCERNA pretende automatizar también el proceso de presentación de resultados al cliente, y para ello utiliza técnicas de explicabilidad e interpretabilidad de los modelos y resultados, atendiendo así a las directrices de la Comisión Europea para una inteligencia artificial fiable. El proceso de trabajo completo con los datos y modelos puede observarse en la siguiente imagen:

Actualmente, LUCERNA está en fase de desarrollo y perfeccionamiento de la integración y validación de los modelos en la plataforma, así como la aplicación de las técnicas de interpretabilidad mencionadas.

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