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  • Lo studio porta a un sistema che consente alle persone di utilizzare un inglese semplice per creare visualizzazioni complesse basate sull'apprendimento automatico

    Credito:CC0 Dominio Pubblico

    L'ubiquità e l'enorme volume di dati generati oggi forniscono agli esperti di praticamente ogni dominio ampie informazioni per tenere traccia di tutto, dalle tendenze finanziarie, vie di evacuazione dei disastri, e traffico stradale, alle migrazioni animali, modelli meteorologici, e vettori di malattie. Ma l'utilizzo di questi dati per creare visualizzazioni di modelli predittivi complessi utilizzando l'apprendimento automatico è una sfida per gli esperti che non dispongono delle necessarie competenze informatiche.

    Un team del laboratorio di visualizzazione e analisi dei dati (VIDA) della NYU Tandon School of Engineering, guidato da Claudio Silva, professore presso il dipartimento di informatica e ingegneria, sviluppato un framework chiamato VisFlow, grazie al quale coloro che potrebbero non essere esperti di machine learning possono creare visualizzazioni di dati altamente flessibili da quasi tutti i dati. Per di più, il team ha reso più semplice e intuitivo la modifica di questi modelli sviluppando un'estensione di VisFlow chiamata FlowSense, che consente agli utenti di sintetizzare le pipeline di esplorazione dei dati attraverso un'interfaccia in linguaggio naturale.

    La ricerca, "FlowSense:A Natural Language Interface for Visual Data Exploration with a Dataflow System" ha vinto il premio come miglior articolo alla IEEE Conference on Visual Analytics Science and Technology (VAST) di quest'anno.

    Martedì, 22 ottobre Bowen Yu, che ha ricevuto il suo dottorato alla NYU Tandon sotto Silva, presenterà il documento alla sessione plenaria di apertura della IEEE Visualization Conference (IEEE VIS) a Vancouver, British Columbia. Lo studio è uno dei numerosi documenti che mettono in luce la ricerca VIDA che sarà presentata all'IEEE VIS, la sede principale per la ricerca sulla visualizzazione e una conferenza premier per la computer grafica.

    Alla conferenza, collaboratori di VIDA, che si è affermato come un centro di ricerca leader per la visualizzazione dei dati, presenterà progetti di modellazione di visualizzazione con applicazioni in astronomia, medicinale, e la ricerca sul clima sviluppata presso o con il centro:

    • Spazio aperto, un sistema per l'astrografia viene utilizzato in tutto il mondo nei planetari, musei, e altri contesti per esplorare il sistema solare e l'universo
    • Motion Browser:visualizzazione e comprensione del movimento complesso dell'arto superiore in caso di lesioni del plesso brachiale ostetrico è una collaborazione tra scienziati informatici, chirurghi ortopedici, e medici della riabilitazione che potrebbero portare a nuovi trattamenti per le lesioni del nervo brachiale e ipotesi per la ricerca futura
    • L'effetto delle scale di colore sulle prestazioni oggettive e soggettive degli scienziati del clima nelle attività di analisi dei dati spaziali è uno studio sugli utenti basato sul web che esamina da vicino l'efficacia della pratica ampiamente utilizzata di sovrapporre le scale di colore alle mappe geografiche

    VisFlow, introdotto nel 2017 e finanziato in parte dal programma Data Driven Discovery of Models della Defense Advanced Research Projects Agency è un framework basato sul web che consente all'utente di utilizzare semplici azioni di trascinamento per interagire facilmente con i dati, consentire agli utenti di creare modelli di dati visivi basati su serie temporali, reti, posizioni geografiche, e altro ancora, tutto ciò può essere formato in una dashboard di visualizzazione compatta e interattiva.

    Yu ha affermato che FlowSense porta queste funzionalità un ulteriore passo avanti. "Immaginate se si potesse semplicemente pronunciare o digitare una frase per attivare un diagramma di flusso di dati, " ha detto. "Questa capacità renderebbe gli utenti non esperti più a loro agio, fornendo agli utenti esperti scorciatoie. Riteniamo che con il supporto del linguaggio naturale possiamo mitigare la curva di apprendimento per un sistema come questo e rendere più accessibile il flusso di dati", ha affermato.

    Silva, un IEEE Fellow affiliato al Courant Institute for Mathematical Sciences della NYU, Centro per la scienza dei dati, Centro per la scienza e il progresso urbani, e Centro per la tecnologia avanzata nelle telecomunicazioni, aggiunto, "Offriamo VisFlow e FlowSense come open-source, framework basati su codice free-to-all su github, come un modo per motivare un ulteriore sviluppo per scopi di visualizzazione. C'è davvero molta più ricerca che potrebbe essere fatta in questo settore, ed è mia speranza che FlowSense sia uno stimolo importante per un lavoro più collaborativo nel rendere i sistemi di flusso di dati più flessibili, facile da usare, e popolare tra gli analisti di dati."


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