200.000 veces menor - El nuevo doctor por la UPNA Mikel Elkano Ilintxeta (Pamplona, 1991), ingeniero informático, ha diseñado un sistema para big data (datos masivos) que construye modelos predictivos 200.000 veces más compactos que los actuales. El nuevo algoritmo de Elkano mantiene la precisión con modelos compuestos por apenas una veintena de reglas. Elkano es investigador del Instituto de Smart Cities (ISC) de la UPNA y ha elaborado un sistema de clasificación basado en reglas difusas para big data, capaz de construir modelos predictivos hasta 200.000 veces más compactos que los generados por los SCBRD disponibles hasta la fecha. - D.N.
