La recerca de l’equip del Departament de Ciències Matemàtiques i Informàtica proposa combinar un algorisme heurístic amb una xarxa neuronal per abordar la resolució de problemes complexos. 

Un equip d’investigadors de la Universitat de les Illes Balears ha publicat recentment un estudi pioner en l’ús de xarxes neuronals per resoldre nonogrames, uns trencaclosques de lògica també coneguts com a Picross o Hanjie en els quals les caselles d’un tauler s’han d’acolorir o deixar en blanc d’acord amb pistes numèriques per fer aparèixer una imatge determinada.

En aquesta recerca, que s’ha publicat recentment a la revista científica Entertainment Computing, s’han analitzat tècniques diferents per resoldre aquesta mena de problemes lògics mitjançant un algorisme heurístic, un algorisme genètic i un algorisme heurístic combinat amb una xarxa neuronal.

Els resultats han demostrat que la combinació de l’algorisme heurístic amb una xarxa neuronal és la tècnica més eficient per resoldre els nonogrames. Per aconseguir-ho, els investigadors han creat un conjunt de dades públic, específicament dissenyat per entrenar xarxes neuronals, i han publicat tant aquest conjunt de dades com el codi dels algorismes utilitzats.

Segons la revisió de l’estat de l’art, aquesta recerca és pionera en l’ús de xarxes neuronals per resoldre nonogrames. A més, també marca un punt d’inflexió perquè combina aquestes xarxes amb altres algorismes per accelerar de manera significativa el procés de resolució. Aquest avenç obre noves possibilitats no només en l’àmbit dels trencaclosques lògics, sinó també en l’aplicació de la intel·ligència artificial per abordar problemes complexos.

Equip investigador

Els investigadors del Departament de Ciències Matemàtiques i Informàtica la Universitat de les Illes Balears que han participat en aquest estudi són el doctor José María Buades Rubio, investigador principal de la Unitat de Gràfics i Visió per Ordinador i Intel·ligència Artificial (UGiVIA); el doctor Antoni Jaume i Capó, membre de la Unitat de Gràfics i Visió per Ordinador i IA (UGiVIA) i director del Laboratori d’Aplicacions d’Intel·ligència Artificial de la UIB (LAIA@UIB); el doctor Gabriel Moyà Alcover, membre de la UGiVIA i LAIA@UIB, i el senyor David López González.

L’estudi s’ha fet en el marc dels projectes d’R+D+I PID2019-104829RA-I00 EXPLainable Artificial INtelligence systems for health and well-beING (EXPLAINING), finançat pel Ministeri de Ciència i Innovació, i l’Agència Estatal d’Investigació (MCIN/AEI/10.13039/501100011033/).

Referència bibliogràfica

José María Buades Rubio, Antoni Jaume-i-Capó, David López González, Gabriel Moyà Alcover. «Solving nonograms using neural networks», Entertainment Computing, volum 50, 2024, 100652. ISSN 1875-9521. https://doi.org/10.1016/j.entcom.2024.100652.

Data de publicació: 12/12/2024