Mikel Artetxe Zurutuza

Mikel Artetxe Zurutuza (Zarautz, 1992) euskal informatikaria da.

Adimen artifizialean lan egiten duen Reka start-up enpresako sortzaileetako bat da. Enpresak punta-puntako hizkuntza-eredu multimodalak eraikitzen ditu. Halaber, Euskal Herriko Unibertsitateko ohorezko ikerlaria da, eta % 20ko dedikazioarekin lan egiten du IXA ikerketa taldean. Horren aurretik, FAIReko (Meta AI) ikerlaria izan zen. Euskal Herriko Unibertsitateko Informatika Fakultatean egin zuen doktoretza, eta horretarako Eneko Agirre eta Gorka Labaka izan zituen zuzendari. Era berean, DeepMind-en eta FAIRen aritu zen lanean, baita Googlen ere (birritan).

Haren ikerketa-gai nagusiak  hizkuntzaren prozesamendua eta ikasketa automatikoa dira, orokorrean; eta arlo horretan baliabide urriko hizkuntzen arteko eszenatokiak, hizkuntza arteko errepresentazioen ikasketa eta itzulpen automatiko gainbegiratu gabea bereziki. Azkenaldian hizkuntza-eredu handien gainean lan egiten du.

 Ibilbidea ikasketetan eta ikerkuntzan 
ezkerrera|thumb|"Adimen artifizial sortzailea: historiatik eta histeriara?"  (IEB2024, UEU, 2024-11-07)
Facebooken ikerketa-zentroan lanean hasi aurretik Euskal Herriko Unibertsitateko IXA taldean aritu zen, eta oraindik mantentzen du lankidetza talde horrekin.

2012an, informatikako gradua ikasten zuen bitartean, Apertium itzultzaile automatikoaren komunitatearekin lankidetzan aritu zen, baita Google Summer of Code udako ekimenean ere. Ikasleek software libreko proiektuetan parte hartzeko ekimena da berori.

Geroago, 2014an, oraindik graduko ikaslea zela, Hizkuntzaren Prozesamendua irakasgaian praktika bat aurkeztu zuen, geroago mugikorrerako Mitzuli app ospetsua bihurtu zena. Testua, audio eta irudiak ere itzultzen zituen 50 hizkuntza-bikotetarako, software librea zen, eta 30.000 mila deskarga erdietsi zituen. Garai hartan Googlek baino ez zuen eskaintzen zerbitzu hori; alabaina Googlerena ez zen librea.
2014an bertan aurkeztu zuen gradu-amaierako proiektuan ("Itzulpen-sistema hibridoen eraikuntza EBMT bidezko itzulpen partzialak erabiliz") beste urrats bat egin zuen itzulpen automatikoan. Lanaren helburua  itzulpenak hobetzea zen, hainbat testu itzulitan agertzen ziren adibideak erabiliz (ingelesez Example Based Machine Translation, EBMT). Testuetako entitateak (pertsona, erakunde edo tokien izenak) eta esaldia baino txikiagoak diren unitate sintaktikoak identifikatu, eta orokortzen zituen hasieran, eta gero datu horiek aurreprozesatu ondoren itzulpen partzial haiek esaldi mailan txertatzen zituen. Itzulpenak egiteko zeuden beste teknikekin (estatistikoekin edota erregeletan oinarritutakoekin) hibridatzeko mekanismo bat ere garatu zuen. HAP/LAP masterra egin zuen gero, eta Ixa taldearen lankidetza-beka batekin QTLeap proiektu europarrean aritu zen 

2015an euskarazko eta gaztelaniazko izen+aditz konbinazioei buruzko informazioa biltzen duen Konbitzul datu-basea sortzen parte hartu zuen.

2016an aurkeztu zuen master-tesian, Itzulpen Automatikoa hobetzeko helburuarekin, aztertu zuen nola txertatu hitzen adierazpen distribuzionala (word embedding) eta ikasketa automatikoa. Geroago, bere ikasketak egin bitartean Google, DeepMind eta Facebooken  egonaldiak egin zituen eta 2020an  Ixa Taldearekin eginiko doktorego-tesia defendatu zuen, zuzendariak Eneko Agirre eta Gorka Labaka izan zirela. Doktore-tesiak Espainiako eta Europako tesirik onenaren saria jaso zuen 2021ean. 

 Itzulpen automatiko gainbegiratu gabea 
Sekuentziatik sekuentziarako eredu neuronalaren etorrerak aurrerapen izugarria ekarri zuen itzulpen automatikoan. Horrek hobekuntza handia ekarri zuen itzulpen-sistema estandarretan, eta horrela, zenbait ingurunetan giza-itzulpenen kalitatearen maila lortu zuten lehenengoz. Hala ere, gaur egun dauden sistemek datu asko behar dituzte (gainbegiratze sakona), adibidez, corpus paralelo gisa normalean milioika perpaus behar izaten dituzte. Honi lotuta, harrigarria da gizakiek ez dutela baldintza hori behar hizkuntza bat ikasteko. Gainera baldintza horrek arazo praktiko garrantzitsu bat planteatzen du euskara bezalako baliabide gutxiko hizkuntzekin itzulpenak egiteko.

Artetxeren tesiaren helburua datu paraleloen menpekotasun hori guztiz ezabatzea zen, corpus elebakarra baino ez zuten beharko “gainbegiratu gabeko itzulpen automatiko”ko sistemak eratzeko. Horretarako, lehenengo urrats batean bi hizkuntzatarako sortutako hitz-bektoreak (word embedding-ak) lerrokatzen zituen, beren arteko egitura-antzekotasunean oinarrituta. Gero, bigarren urrats batean, lerrokatze horren emaitzak erabiltzen zituen itzulpen-sistema neuronal bat edo itzulpen-sistema estatistiko bat hasieratzeko, azken urratsean back-translationaren bidez hobetzen joango dena.

 Sariak eta errekonozimenduak 

 2021: Adimen Artifizialerako Europako Elkarteak tesi onenaren saria eman zion (Itzulpen automatiko gainbegiratu gabea  / Unsupervised Machine Translation). 

 Ikertzaile gazteentzako Espainiako Informatika Saria, arloko SCIE elkarte nagusiak ematen duena (Sociedad Científica Informática de España). Epaimahaiak saria eman zion nazioartean duen presentzia handiagatik, hizkuntzaren prozesamenduaren arloko enpresa garrantzitsuenetan egindako egonaldiengatik eta ospe handiko biltzarretan egindako ekarpenengatik. Mikel Artetxek saria jasotzeagatik eman zituen esker-hitzetan jolas dialektiko bat egin zuen teknologiak artean zituen mugak azpimarratzeko.
 2021: Ikertzaile gazteentzako Espainiako Informatika Saria, arloko SCIE elkarte nagusiak ematen duena (Sociedad Científica Informática de España). Epaimahaiak saria eman zion nazioartean duen presentzia handiagatik, hizkuntzaren prozesamenduaren arloko enpresa garrantzitsuenetan egindako egonaldiengatik eta ospe handiko biltzarretan egindako ekarpenengatik.
 2019: Hizkuntzaren prozesamenduko elkarte ospetsuena den ACL kongresuan (Association for Computational Linguistics) artikulu onenerako izendapena jaso zuen.
 2018: CoNLL nazioarteko kongresuan artikulu onenaren saria. Saritutako artikuluaren izenburua honako hauxe da: “Uncovering Divergent Linguistic Information in Word Embeddings with Lessons for Intrinsic and Extrinsic Evaluation”. Euskaraz: “Informazio linguistiko dibergentea azaleratzen hitzen bektore-errepresentazio distribuzionaletan, ebaluazio intrinseko eta estrinsekorako zenbait ikasgairekin”.
 2017: Science aldizkariak jaso zuen Mikel Artetxe, Eneko Agirre and Gorka Labaka Ixakideek 2017ko urrian argitaratu zuten ikerketaren albistea : Artificial intelligence goes bilingual—without a dictionary. 
 2013-2014 ikasturteko karrera bukaerako sari nazionala ere jaso zuen, estatu mailakoa.
 2014: Mikel Artetxek hirugarren postua eskuratu zuen Tuenti challange programazio-txapelketan.
 2014: Domina bat eta 6. postua nazioarteko SWERC programazio-lehiaketan. Donostiako Informatika fakultateko taldeko kideak honako hauek ziren: Iván Matellanes, Asier Mujika, Mikel Artetxe, Adrián Nuñez, Jon Mediero, eta Eneko Pinzolas. Entrenatzailea Jesus Ibañez Conde irakaslea zen.
 15 artikulu baino gehiago argitaratu ditu punta-puntako nazioarteko kongresu eta aldizkarietan.

 Erreferentziak 

 Ikus, gainera 

 Donostiako Informatika Fakultatea
 HiTZ zentroa
 Ixa Taldea
 Arantza Diaz de Ilarraza
 Eneko Agirre
 Gorka Labaka
 Xabier Artola
 Iñaki Alegria

 Kanpo estekak 

 Webgune pertsonal profesionala. «Mikel Artetxe»
 Mikel Artetxeren aplikazio informatikoak Github-en
 Mikel Artetxe Google Scholarren (2000 aipamen baino gehiago)
 Mikel Artetxe Mikel Artetxe Linkedin sare profesionalean.
 Zergatik ikasi nuen informatika? Mikel Artetxe. (UPV/EHUko DIFeko ikasle ohien iritziak, (?t=320; 5' 20), Donostiako Informatika Fakultatea, Youtube)
 Wikipedia eta Mikel Artetxe. 2019ko elkarrizketa Aitzol Astigarraga eta Galder Gonzalez wikilariekin, Mikel Artetxe oraindik wikipedian ez zegoela, (sarean.eus, 2019/05/17)

Kategoria:Euskal Herriko Unibertsitateko ikasleak
Kategoria:Udako Euskal Unibertsitatea
Kategoria:Euskal Herriko informatikariak
Kategoria:Zarauztarrak
Kategoria:Hizkuntzaren prozesamendua
Kategoria:Euskarazko tesi egileak
Kategoria:Hizkuntzalaritza konputazionala