La ubicuidad y el gran volumen de datos generados hoy brindan a los expertos en prácticamente todos los dominios una amplia información para rastrear todo, desde tendencias financieras, rutas de evacuación de desastres y tráfico de calles, hasta migraciones de animales, patrones climáticos y vectores de enfermedades. Pero usar estos datos paraCrear visualizaciones de modelos predictivos complejos utilizando el aprendizaje automático es un desafío para los expertos que carecen de las habilidades informáticas necesarias.
Un equipo del laboratorio de visualización y análisis de datos VIDA de la Facultad de Ingeniería de la NYU Tandon, dirigido por Claudio Silva, profesor en el departamento de informática e ingeniería, desarrolló un marco llamado VisFlow, por el cual aquellos que no sean expertos enel aprendizaje automático puede crear visualizaciones de datos altamente flexibles a partir de casi cualquier dato. Además, el equipo hizo que sea más fácil e intuitivo editar estos modelos al desarrollar una extensión de VisFlow llamada FlowSense, que permite a los usuarios sintetizar canales de exploración de datos a través de una interfaz de lenguaje natural.
La investigación, "FlowSense: una interfaz de lenguaje natural para la exploración visual de datos con un sistema de flujo de datos" ganó el premio al mejor trabajo en la Conferencia IEEE de este año sobre Ciencia y Tecnología de Análisis Visual VAST.
El martes 22 de octubre, Bowen Yu, quien recibió su doctorado en NYU Tandon bajo Silva, presentará el documento en la sesión plenaria de apertura de la Conferencia de Visualización IEEE IEEE VIS en Vancouver, Columbia Británica. El estudio es uno devarios documentos que destacan la investigación de VIDA que se presentará en IEEE VIS, el lugar líder para la investigación de visualización y una conferencia principal para gráficos por computadora.
En la conferencia, los colaboradores de VIDA, que se ha establecido como un centro de investigación líder para la visualización de datos, presentarán proyectos de modelado de visualización con aplicaciones en astronomía, medicina e investigación climática desarrolladas en o con el centro :
VisFlow, presentado en 2017 y financiado en parte por el programa Data Driven Discovery of Models de la Agencia de Proyectos de Investigación Avanzada de Defensa, es un marco basado en la web que permite al usuario usar acciones simples de arrastrar y soltar para interactuar con los datos fácilmente, permitiendolos usuarios crean modelos de datos visuales basados en series de tiempo, redes, ubicaciones geográficas y más, todo lo cual se puede formar en un panel de visualización compacto e interactivo.
Yu dijo que FlowSense lleva estas capacidades un paso más allá. "Imagínese si uno pudiera simplemente hablar o escribir una oración para activar un diagrama de flujo de datos", dijo. "Esta capacidad haría que los no expertos sean usuarios más cómodos, al tiempo que proporciona a los usuarios experimentadosatajos. Creemos que con el soporte del lenguaje natural podemos mitigar la curva de aprendizaje para un sistema como este y hacer que el flujo de datos sea más accesible ", dijo.
Silva, un miembro de IEEE que está afiliado con el Instituto Courant de Ciencias Matemáticas de la NYU, el Centro de Ciencia de Datos, el Centro de Ciencia y Progreso Urbano y el Centro de Tecnología Avanzada en Telecomunicaciones, agregó: "Estamos ofreciendo VisFlow y FlowSense como abiertosde github de código fuente gratuito para todos, como una forma de motivar un mayor desarrollo para fines de visualización. Realmente hay mucha más investigación que podría hacerse en esta área, y espero que FlowSense seaun estimulante importante para un trabajo más colaborativo en hacer que los sistemas de flujo de datos sean más flexibles, fáciles de usar y populares entre los analistas de datos ".
Esta investigación es apoyada por el Moore-Sloan Data Science Environment en NYU, NASA y la National Science Foundation.
Fuente de la historia :
Materiales proporcionado por NYU Tandon School of Engineering . Nota: El contenido puede ser editado por estilo y longitud.
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