La Consejería de Universidad, Investigación e Innovación ha apoyado un innovador proyecto de ingeniería informática en la Universidad de Cádiz, resultando en el desarrollo de REDIBAGG. Este método promete acelerar el entrenamiento de modelos de inteligencia artificial hasta un 70% utilizando menos datos sin comprometer la precisión. Su potencial abarca variados campos como la medicina, la industria y las finanzas, especialmente en tareas que requieren la clasificación de grandes volúmenes de información.
REDIBAGG, tal como detalla un artículo en la revista «Engineering Applications of Artificial Intelligence», es una herramienta versátil y robusta. Su simplicidad en la implementación, especialmente en entornos de programación habituales como Python y utilizando bibliotecas estándar como Scikit-learn, facilitará su adopción por investigadores y empresas.
El método mejora el clásico «bagging» al crear subconjuntos más pequeños y representativos a partir de las muestras originales de datos. Esto resulta en una reducción significativa del coste computacional, ya que se disminuyen los tiempos de aprendizaje y el consumo de recursos.
El sistema fue validado en 30 conjuntos de datos reales mediante Urania, el supercomputador de la Universidad de Cádiz, demostrando una precisión comparable al método tradicional mientras reducía el tiempo de entrenamiento hasta en un 70% para grandes conjuntos de datos.
El equipo ahora busca liberar el método para la comunidad científica y explorar nuevas aplicaciones, como su uso en tareas de regresión y la combinación con técnicas de selección de variables. Además de la Consejería, el proyecto cuenta con el apoyo de Fondos FEDER.
Fuente: Junta de Andalucía.
