Big Data eta Bioingeniaritza

Geruza finak eta substantzia biologikoak karakterizatzeko sentsore-plataformen eta sentikortasun handiko tekniken ikerketara bideratuta dago unitate hau. Horretarako, metamaterialen, metazaleren eta egitura plasmonikoen kontzeptuak erabiltzen ditu. Bere ikuspegia multispektrala da, eta infragorri-espektro hedatu osoa hartzen du barne: terahertz-bandatik (infragorri urruna ere deitua) eremu ikusgairaino, tartean infragorri ertaineko eta infragorri hurbileko eskualdeak barne hartuta.

El Grupo de Inteligencia Artificial y Razonamiento Aproximado (GIARA) fue fundado en el año 2002 por Humberto Bustince, Catedrático de la Universidad Pública de Navarra. GIARA es un equipo multidisciplinar (físicos, matemáticos ingenieros informáticos e ingenieros industriales) que cuenta con un historial sólido y una trayectoria con notable impacto nacional e internacional. Su labor se centra en el estudio teórico de fusión de información, el tratamiento de la incertidumbre y los conjuntos difusos y sus extensiones así como en el desarrollo de modelos y aplicaciones en los ámbitos de Minería de Datos, Big Data y Procesamiento de Imagen  Aprendizaje Profundo o neurociencia computacional, entre otros. 

Líneas de investigación: 

• Teoría: fusión de información, conjuntos fuzzy y sus extensiones
• Toma de Decisión: multi-criterio, consenso, relaciones de preferencia, sistemas de recomendación
• Visión por computador: procesamiento de imagen, magnificación/reducción, detección de bordes, visión en estéreo
• Machine learning: aprendizaje automático, clasificación, modelos basados en reglas difusas, modelos basados en ensembles, Deep Learning, Big Data

Aljebra eta Aplikazioak Ikerketa Unitatea, matematikariek eta telekomunikazio-ingeniariek osatutako diziplina anitzeko taldea da. Gaur egun haien ikerketa lerroak, hainbat iturrietatik ateratako datuen informazio estrakziorako, metodo teorikoen garapenean oinarritzen dira. Lortutako teknikak eta algoritmoak hainbat arlotan aplikatzen dira: datu biomedikoen sailkapena, medikuntzako erabakiak hartzea, eta desgaitasun motorra duten pertsonen edo zahartzen ari den biztanleriaren mugimendua ebaluatzea eta sailkatzea.

Ikerketa-arloak:

• Informazio multimodala erauzteko, Machine-learning metodoaren garapena. 
• Giza mugimenduaren analisi multimodala. Aplikazioak gaitasun funtzionala hobetzeko eta errehabilitaziorako.
• Metodo ez-inbaditzaileen bidez lortutako seinale biologikoetatik informazioa erauzteko optimizazio-teknikak.
• Taldeen teoria. Agregazio eta inplikazio funtzioak: aplikazioak datuak sailkatzeko arazoetan eta ziurgabetasun-egoeran erabakiak hartzean.