Thursday, March 26, 2015

BBCk Bilbon probatu zituen itzulpen-aplikazioak

Iturria: BBC

BBCko kazetari batek itzulpen-aplikazio batzuk hartu eta Bilbora jo zuen haiek probatzera.

Probak era honetakoak izan ziren:

  • Guggenheim museora joan eta jakitea zein den asegururik altuena duen artelana
  • Moiuako metro geltokian norbaiti galdetzea zein den biderik egokiena Plaza Barrira joateko
  • Plaza Barrian bere lehen musuaren istorioa kontatuko zion norbait bilatzea
  • Gili-Gili arropa-denda bilatu eta barruko norbaiti eskatzea berarekin eta han saltzen den zerbaitekin selfie bat egiteko.
  • Taxi bat hartu, Concha Kafetegira joateko, eta, hara iritsitakoan, galdetzea zein den gehiena saltzen duten pintxoa
  • Zezenketa-museora joan eta hango langileei galdetzea zenbat pertsona har dezakeen zezen-plazak, betetzen denean, eta noiz eraitsi zen lehengoa
  • Postal bat eta euro bateko zigilua erosi eta Teknologia sailekoei bidaltzea
Google Translate ez dagoenez ahozko euskararako prestatua, kazetariak ingelesetik espainierarako itzulpena aukeratu zuela dio.

Baldintzak ia ezin hobeak izan ziren arren, hau da, lokalen barruan ez egon arren hondoko zaratarik eta proban parte hartzeko prest agertu zirenek denbora errealeko itzulpen-aplikazioak ezagutzen bazituzten ere, hasieran zailtasunak izan zituen esaldi aski sinpleak maneiatzeko.
Hainbat arazo azaldu ziren proba horietan. Kazetariak dio aplikazio horiek berde samar daudela oraindik. Joseba Abaitua Deustuko Unibertsitateko irakasleak esan zioen hizketa ezagutzeko teknologiak dituen mugak ikusten direla hor. Aurrez aurre duzun norbaitekin telefono baten bidez itzulpenak eginez elkarrizketan jardutea beti izango dela trakets samarra, baina aplikazioak gero eta hobeto funtzionatuko dutela jendeak erabili ahala.
 
Kontuan izan behar da makina bati hitz egiten zaiola. Esaldiak laburrak eta garbi esanak baldin badira sistemak ondo funtzionatuko du baina hizketa zaindugabea eginez gero huts egingo du. Sistema horiek asko hobetu beharra dute oraindik azentu eta hitz egiteko modu desberdinak ezagutzeko.

Aplikazio guztiak ez dira kalitate berekoak ere.

Wednesday, March 25, 2015

Stepcraft 2: Edonorentzako mahaigaineko CNC/3D inprimagailu unibertsala

Stepcraft 2 mahaigaineko CNC makina bat da, hainbat lan egiteko gai dena: fresatu, taillatu, grabatu, 3Dn inprimatu, binilozko orriak ebaki, etab. Lant ditzake zuretik hasi eta metaletaraino.

Bost tamainatakoak izango dira Stepcraft 2ren bertsioak: 210x210 mm-tik 840x600 mm-ra bitartekoak.
2015eko ekainean hasiko dira makinak entregatzen.

Egin nahi diren piezen diseinua norberak egin dezake, eskanea daiteke edo Internetetik jaitsi. Makina bateragarria da hainbat etxek egiten dituen erremintekin (Proxxon, Dremel) edo Stepcraft HF 500W buruarekin, lan gogorragoak egin nahi badira, aluminioa, letoia, karbono-zuntza edo grafitoa mekanizatuz.  Honek 3.000 eta 20.000 bira/min arteko abiaduretan lan egin dezake.

Erreminta horiekin eta Vectric Cut 3D softwarearekin 3Dko grabatuak egiten dira.

Aldi berean fresatzeko makina eta 3D inprimagailua da.




Stepcraft 2 makinak kit batean entregatuko dituzte, 4-5 ordutan norberak muntatzeko moduan, nola eta ez den muntaturik bidaltzeko eskatzen. Azken aukera honek kostu gehigarri bat du muntatze-lanagatik eta garraioa garestiagoa izateagatik.

Hainbat softwarerekin da bateragarria: Sketchup, Corel Draw, Adobe Illustrator, Inkscape, AutoCAD, Solidworks eta beste askorekin.

Tuesday, March 24, 2015

Testu-meatzarita medikuntzaren historia aztertzeko

Iturria: Digital History Seminar

Manchester-eko Unibertsitateko Informatika Eskolako irakasle eta Testu Meatzaritzarako Erresuma Batuko Zentru Nazionaleko zuzendari den Sophia Ananiadou andreak egin duen doktore-tesiaren izenburua hauxe da: Medikuntzaren  historiaren azterketa testu-meatzaritzaren bitartez. Ananiadou andreak tesi horretan frogatu du testu-meatzaritzako tresna berritzaileak baliagarriak direla artxibo historikoetatik informazioa automatikoki erauzteko. Bi artxibo historiko arakatu ditu:  British Medical Journal (BMJ) (1840tik – orain arte) eta Londresen eskualdeko Medical Officer of Health (MOH) erakundearen txostenak (1848-1972). National Centre for Text Mining (NaCTeM) ikerketa-zentroaren testu-meatzaritzako tresnek, terminoak, entitateak eta gertakariak  erauziz, artxibo historiko horiek automatikoki metadatu semantikoz aberastu ditu. Bilaketa semantikoko sistemaren garapena biriketako gaixotasunek 1840z geroztik izan duten bilakaera ikertzeko prestatu du bereziki. 

Aurkezpena helbide honetan jarrai daiteke: http://youtu.be/tadFqCQXD-Q 


Hauek dira tesiaren aurkezpeneko diapositibak:

 

Saturday, March 21, 2015

Itzulpen automatikoa zertan den

1950eko hamarkadan itzulpen automatikoranzko lehen urratsak egin zituztenean, pentsatzen zuten ordenagailuari gramatika-erregelak eta hiztegiak emanez lor zitezkeela itzulpenak, eta urtetan planteamendu horri jarraitu izan zaio. Gaur egun, ordea, itzulpen automatikoko sistema gehienak estatistikan oinarritzen dira hizkuntzen ezagutzan baino gehiago. 

Funtsean, sistema hainbat itzulpenez osaturiko corpus baten bidez entrenatzen da. prozesu horren emaitzak honako datu hauen tankerakoak izaten dira:

  1. Esaldi batean (a, b, c ...) hitzen segida dagoenean, %P-ko probabilitatea dago (d, e, f...) hitzen segida gertatzea itzulpenean. Bi multzoetako hitzen kopuruak ez du zertan bera izan.
  2. (a, b) xede-hizkuntzako bi hitzen segida baldin bada eta (a) hitzaren bukaera -X baldin bada, %P-ko probabilitatea dago (b) hitzaren bukaera -Y izan dadin.
 Era horretako datu multzo izugarri handiak baldin badauzka, sistemak itzul dezake esaldi bat, haren itzulpenak izan daitezkeen xede-hizkuntzako zenbait "esaldi" sortuz. Esaldi posible horiek hitzak ia zorizko ordenatan jarriz ekoizten ditu sistemak eta horien artetik estatistika aldetik probabilitate handiena duena hautatzen du.

Gezurra dirudi horrelako prozedura batek taxuzko itzulpenak eman ditzakeenik baina kontua da erregeletan oinarrituriko prozedurek baino emaitza hobeak ematen dituela. Jakina, makinak ematen duen kalitatea itzulpen-corpusaren kalitateak eta tamainak balditzatzen dute. Bestetik, itzulpen-corpusean zer motatako testuak dauden ere erabakigarria da. Corpusa teknologia-gaietako dokumentuz osatua bada ez espero medikuntzako dokumentuak ondo itzultzea.
Itzulpen automatikoko sistemek ondoena funtzionatzen dute gai jakinetarako entrenaturik daudenean eta gai horietako dokumentuak itzuli behar dituztenean.

Asko dira itzulpen automatikoak gainditu behar dituen zailtasunak. Estatistikak aurrerapen handiak ekarri dizkio baina horrek ere, beste gauza guztiek bezalaxe, bere mugak ditu.
Itzulpen automatikoak nekez lortuko du giza itzultzaile on batek lortzen duen kalitatea. Arrazoi askorengatik. Hona horietako batzuk:

- Giza itzultzaile elebidun batentzat ere ongi itzultzea gauza zaila da. Askotan bi hizkuntzak menderatzea ere ez da nahikoa. Bi hizkuntzaren arteko baliokidetza ez da inoiz erabatekoa. Itzultzailea askotan birsortzen aritzen da, ezinbestean. Lortu nahi duena da xede-hizkuntzako testuak jatorrizkoak eragiten duen inpresio bera eragitea. Horretarako, bi hizkuntzak menderatzea ez ezik bi kulturetan esperientzia izatea beharrezkoa da. Makinek, berriz, hori ez dute izaten.

- Itzulpena ona zer den erabakitzea ere ez da erraza. Testu bera eman itzultzeko hainbat itzultzaileri eta hainbat emaitza desberdin lortuko dituzu.

- Hitz baten adiera testuinguruaren arabera desberdina da eta hitz asko dira hainbat adiera izan ditzaketenak. Makinak brotxa lodiegia erabiltzen du miniaturak marrazteko.

- Hizkuntzak ideiak ondo adieraztea kasu askotan kontu larria da. Pentsa, esate baterako, medikuntzan diagnostiko baten emaitzak behar bezala adierazteak zer garrantzi duen.

Dena den, akatsak akats, itzulpen automatikoa oso lagungarria gertatzen da  egoera sinpleetan (turistent
istema hainbat itzulpenez osaturiko corpus baten bidez entrenatzen da. prozesu horren emaitzak honako datu hauen tankerakoak izaten dira:
  1. Esaldi batean (a, b, c ...) hitzen segida dagoenean, %X-ko probabilitatea dago (d, e, f...) hitzen segida gertatzea itzulpenean. Bi multzoetako hitzen kopuruak ez du zertan bera izan.
  2. (a, b) xede-hizkuntzako bi hitzen segida baldin bada eta (a) hitzaren bukaera -X baldin bada, %X-ko probabilitatea dago (b) hitzaren bukaera -Y izan dadin.
 Era horretako datu multzo izugarri handiak baldin badauzka, sistemak itzul dezake esaldi bat, haren itzulpenak izan daitezkeen xede-hizkuntzako zenbait "esaldi" sortuz. Esaldi posible horiek hitzak ia zorizko ordenatan jarriz ekoizten ditu sistemak eta horien artetik estatistika aldetik probabilitate handiena duena hautatzen du.

Gezurra dirudi horrelako prozedura batek taxuzko itzulpenak eman ditzakeenik baina kontua da erregeletan oinarrituriko prozedurek baino emaitza hobeak ematen dituela. Jakina, makinak ematen duen kalitatea itzulpen-corpusaren kalitateak eta tamainak balditzatzen dute.Bestetik, itzulpen-corpusean zer motatako testuak dauden ere erabakigarria da. Corpusa teknologia-gaietako dokumentuz osatua bada ez espero medikuntzako dokumentuak ondo itzultzea.
Itzulpen atomatikoko sistemek ondoena funtzionatzen dute gai jakinetarako entrenaturik daudenean eta gai horietako dokumentuak itzuli behar dituztenean.

Asko dira itzulpen automatikoak gainditu behar dituen zailtasunak. Estatistikak aurrerapen handiak ekarri dizkio baina horrek ere, beste gauza guztiek bezalaxe bere mugak ditu. Itzulpen automatikoak nekez lortuko du giza itzultzaile on batek lortzen duen kalitatea. Arrazoi askorengatik. Hona horietako batzuk:


- Giza itzultzaile elebidun batentzat ere ongi itzultzea gauza zaila da. Askotan bi hizkuntzak menderatzea ere ez da nahikoa. Bi hizkuntzaren arteko baliokidetza ez da inoiz erabatekoa. Itzultzailea askotan birsortzen aritzen da ezinbestean. Lortu nahi duena da xede-hizkuntzako testuak jatorrizkoak eragiten duen inpresio bera egitea. Horretarako, bi hizkuntzak menderatzea ez ezik bi kulturetan esperientzia izatea beharrezkoa da. Makinek, berriz, hori ez dute izaten.

- Itzulpena ona zer den erabakitzea ere ez da erraza. Testu bera eman itzultzeko hainbat itzultzaileri eta hainbat emaitza desberdin lortuko dituzu.

- Hitz baten adiera testuinguruaren arabera desberdina da eta hitz asko dira hainbat adiera izan ditzaketenak. Makinak brotxa lodiegia erabiltzen du miniaturak marrazteko.

- Hizkuntzak ideiak ondo adieraztea kasu askotan kontu larria da. Pentsa, esate baterako, medikuntzan diagnostiko baten emaitzak behar bezala adierazteak zer garrantzi duen.

Dena den, akatsak akats, itzulpen automatikoa oso lagungarria gertatzen da  egoera sinpleetan (turistentzat, adibidez) eta baita batere sinpleak ez diren batzuetan ere. Esate baterako, 2010eko urtarrilaren 12an Haitin lurrikara galgarria izan zenean itzulpen automatikoak sekulako laguntza eman zuen. Egoera larri hartan, telefonia mugikorreko dorreetatik %70-80k laster itzuli ziren funtzionamendu normalera eta hango jendea telefono bidez hizketan eta mezuak trukatzen hasi zen bertako kreoleraz. Alabaina, laguntzera joan ziren larrialdi-zerbitzuetako kide gehienek ez zekiten kreoleraz, ingelesez edo frantsesez baizik.

Laguntzera joan ziren agentzietako kide batzuek dohainikako telefono-zenbaki bat prestatu zuten, Haitiko jendeak mezuak hara bidal zitzan, datuak eta haien kokapen geografikoak emanez. Kreoleraz eta frantsesez zekiten 2.000 bat lagunek testuak itzultzen jardun zuten eta beste talde batzuek mezu multzo handi bat errepasatu zuten. Beste kide batek hiztegian oinarrituriko sistema bat prestatu zuen itzultzaileei laguntzeko. Egun gutxi barru Microsoftek eta Googlek itzulpen-sistema estatistiko bat prestatu zuten.

Migrazioek sortzen dituzten arazoetan ere lagungarri gertatzen da itzulpen automatikoa. Gaur egun inoiz baino migrazio-mugimendu handiagoak ari dira gertatzen. Ez bizitza hobearen bila mugitzen direnenak bakarrik, baita gerren eta desastreen ondorioz gertatzen direnenak ere.

Horrek arazo larriak sortzen dizkiete zerbitzu publikoei, besteak beste hainbat dokumentu hainbat hizkuntzatara itzuli beharra. Lan horrek oso kostu handia du. Zama hori arintzeko modu bat itzulpen automatikoa erabiltzea da.

Medikuntzan ere ari dira itzulpen automatikoa erabiltzen. Medikuntzan giltzarria da profesionalen eta pazienteen arteko komunikazioa. Medikuak pazienteari entzun egin behar dio, haren ikuspegia kontuan izan eta egiten dizkion galderei zintzoki erantzun. Horretarako,ordea, bada oztopo larri bat: askotan pazienteak eta medikuak ez dutela hizkuntza bera egiten.

Ospitale batzuetan erabiltzen dituzte itzulpen-zerbitzuak, baina hori garestia eta gogaikarria gertatzen da. Komunikazio hori ez da gainera nolanahikoa, konplexua, ├▒abarduraz betea eta etikoa baizik. Medikuak eta pazienteak hizkuntza bera egiten dutenean ere hainbat arazo sortzen dira hizkera zientifikoa eta hizkera arrunta aurrez aurre jartzen direnean.

Azkenaldian itzulpen automatikoa ari da sartzen osasun arloan, baina normalean itzulitako testua zuzendu egiten dute. Egin dira ikerlan batzuk zenbait itzulpen-sistema konparatzeko eta ikusteko zenbaterainoko kalitatea eman dezakeen bakoitzak osasun arloan. Horien artean hain ezaguna den Google Translate ere sartu izan dute. 

Ikerlan horietako batek euskara ere sartu du ebaluatu diren itzulpenetan. Ebaluazio automatikoa BiLingual Evaluation Understudy (BLEU) sistema erabiliz egin zuten. Ingelesetik hizkuntza erromanikoetarako itzulpenetan Google Translatek emaitza hobeak lortzen zituen beste talde batzuetako hizkuntzetarako itzulpenetan baino eta emaitzarik txarrenak ingelesetik euskararako itzulpenetan lortzen ziren. Besteak beste euskarak beste hizkuntzen aldean duen izaera eranskariagoaren ondorioa zen hori.

Giza ebaluatzaileak ere erabili zituzten ikerlan horretan; ingelesez ondo zekitenak, xede-hizkuntza ama-hizkuntza zutenak eta mediku itzultzaileak zirenak. Ebaluazio horretan ikusi zen medikuntza-gaietan itzulpen automatikoaren kalitatea os desberdina zela hizkuntza-bikotearen arabera. Ingelesetik hizkuntza erromanikoetarako edo germanikoetarako itzulpenetan oso emaitza onak lortzen ziren  (%80ko onargarritasuna). Ingelesetik errusierarakoetan eta euskararakoetan, aldiz, e ziren batere onak.
Euskararako itzulpenetan ugariak ziren kasu-atzizkien erabilera okerrak. 

Oraingoz itzulpen automatikoak osasun-arloan interpretazio eta diagnostiko okerrak eman ditzake eta ohiko prozedurak erabili behar dira.
zat, adibidez) eta baita batere sinpleak ez diren batzuetan ere. Esate baterako, 2010eko urtarrilaren 12an Haitin lurrikara galgarria izan zenean, itzulpen automatikoak sekulako laguntza eman zuen. Egoera larri hartan, telefonia mugikorreko dorreetatik %70-80k laster itzuli ziren funtzionamendu normalera eta hango jendea telefono bidez hizketan eta mezuak trukatzen hasi zen bertako kreoleraz. Alabaina, laguntzera joan ziren larrialdi-zerbitzuetako kide gehienek ez zekiten kreoleraz, baizik eta ingelesez edo frantsesez.

Laguntzera joan ziren agentzietako kide batzuek dohainikako telefono-zenbaki bat prestatu zuten, Haitiko jendeak mezuak hara bidal zitzan, datuak eta haien kokapen geografikoak emanez. Kreoleraz eta frantsesez zekiten 2.000 bat lagunek testuak itzultzen jardun zuten eta beste talde batzuek mezu multzo handi bat errepasatu zuten. Beste kide batek hiztegian oinarrituriko sistema bat prestatu zuen itzultzaileei laguntzeko. Egun gutxi barru Microsoftek eta Googlek itzulpen-sistema estatistiko bat prestatu zuten.

Migrazioek sortzen dituzten arazoetan ere lagungarri gertatzen da itzulpen automatikoa. Gaur egun inoiz baino migrazio-mugimendu handiagoak ari dira gertatzen. Ez bizitza hobearen bila mugitzen direnenak bakarrik, baita gerren eta desastreen ondorioz gertatzen direnenak ere.

Horrek arazo larriak sortzen dizkiete zerbitzu publikoei, besteak beste hainbat dokumentu hainbat hizkuntzatara itzuli beharra. Lan horrek oso kostu handia du. Zama hori arintzeko modu bat itzulpen automatikoa erabiltzea da.

Medikuntzan ere ari dira itzulpen automatikoa erabiltzen. Medikuntzan giltzarria da profesionalen eta pazienteen arteko komunikazioa. Medikuak pazienteari entzun egin behar dio, haren ikuspegia kontuan izan eta egiten dizkion galderei zintzoki erantzun. Horretarako,ordea, bada oztopo larri bat: askotan pazienteak eta medikuak ez dutela hizkuntza bera egiten.

Ospitale batzuetan erabiltzen dituzte itzulpen-zerbitzuak, baina hori garestia eta gogaikarria gertatzen da. Komunikazio hori ez da gainera nolanahikoa, konplexua, ├▒abarduraz betea eta etikoa baizik. Medikuak eta pazienteak hizkuntza bera egiten dutenean ere hainbat arazo sortzen dira hizkera zientifikoa eta hizkera arrunta aurrez aurre jartzen direnean.

Azkenaldian itzulpen automatikoa ari da sartzen osasun arloan, baina normalean itzulitako testua zuzendu egiten dute. Egin dira ikerlan batzuk zenbait itzulpen-sistema konparatzeko eta ikusteko zenbaterainoko kalitatea eman dezakeen bakoitzak osasun arloan. Horien artean hain ezaguna den Google Translate ere sartu izan dute. 

Ikerlan horietako batek euskara ere sartu du ebaluatu diren itzulpenetan. Ebaluazio automatikoa BiLingual Evaluation Understudy (BLEU) sistema erabiliz egin zuten. Ingelesetik hizkuntza erromanikoetarako itzulpenetan Google Translatek emaitza hobeak lortzen zituen beste talde batzuetako hizkuntzetarako itzulpenetan baino, eta emaitzarik txarrenak ingelesetik euskararako itzulpenetan lortzen ziren. Besteak beste, euskarak beste hizkuntzen aldean duen izaera eranskariagoaren ondorioa zen hori.

Giza ebaluatzaileak ere erabili zituzten ikerlan horretan; ingelesez ondo zekitenak, xede-hizkuntza ama-hizkuntza zutenak eta mediku itzultzaileak zirenak. Ebaluazio horretan ikusi zen medikuntza-gaietan itzulpen automatikoaren kalitatea oso desberdina zela hizkuntza-bikotearen arabera. Ingelesetik hizkuntza erromanikoetarako edo germanikoetarako itzulpenetan emaitza onak lortzen ziren  (%80ko onargarritasuna). Ingelesetik errusierarakoetan eta euskararakoetan, aldiz, ez ziren batere onak.
Euskararako itzulpenetan ugariak ziren kasu-atzizkien erabilera okerrak. 

Oraingoz itzulpen automatikoak osasun arloan interpretazio eta diagnostiko okerrak eman ditzake eta, beraz, ohiko prozedurak erabili behar dira.


Sunday, February 22, 2015

Nola ari den aldatzen medikuntza 3D inprimaketari esker

3D inprimagailuek hiru dimentsioko objektuak inprimatzen dituzte, materialaren ondoz ondoko geruzak gainjarriz. Berez, teknologia hori ez da atzo goizekoa, XX. mendeko 80ko hamarkadan garatu zuen Charles Hull ingeniari estatubatuarrak. Erabili zuen materiala likido akriliko bat zen, eskuarki laser-izpi batek igorritako argi ultramoreari aurkeztutakoan solidotzen zena. Horri esker, auto- eta hegazkin-fabrikatzaileek diseina ditzakete pieza konplikatuak ordenagailuan, eta gero inprima ditzakete prototipoak behin-behineko material batean. Gaur egun inprima ditzakete batzuetan behin betiko materialean ere.

Azkenaldian hiru dimentsioko inprimagailuak asko merkatu dira eta hainbat lekutan aurki daitezke. Hainbat produktu aurki daitezke merkatuan teknologia hori erabiliz egindakoak: torlojuak, audifonoak, betaurrekoak, kiroletako oinetakoak, bitxiak, hildakoen hautsak jasotzeko ontziak, panpinak, arkitekturako maketak eta are etxe osoak. 

Gaur egungo inprimagailuek era askotako materialak erabil ditzakete: plastikoak, zilarra, urrea eta beste metal batzuk eta baita zeramika, argizaria eta janariak ere.

Objektua inprimatu aurretik haren 3Dko irudia lortu behar da ordenagailuan, dela hutsetik abiaturik dela objektu fisiko bat hiru dimentsiotan eskaneatuz. Medikuntzaren kasuan diseinatzen edo eskaneatzen dena organo bat edo protesi bat izan daiteke (Ikus hau). Era horretako prozedurak gero eta gehiago erabiltzen dira osasun arloan. Paziente jakinen bihotzeko balbulak, hatzak edo ikusmen-nerbioak ekoizten dira, benetako ebakuntza egin aurretik ereduarekin praktikatzeko. Zirujauak 3D inprimaketaz eginiko stentak, protesiak eta garezur-atalak ari dira inplantatzen. 



3D inprimaketako teknologiek medikuntzako hainbat aplikazio pertsonalizatzeari bidea ireki diote. Protesi bat, esate baterako, pertsona jakin baten ezaugarrietara egokitu daiteke. Beste aukera bat,
fabrikazioaren eraginkortasuna areagotzea ahalbidetzen duena, hainbat elementu, bakoitza pertsona jakin batentzako egokitua, aldi berean ekoiztea da. Aukera horretaz baliatu diren lehenengoetarikoak hortz-protesiak eta audifonoak egiten dituzten laborategiak izan dira.

Prozesuari dentistak ematen dio hasiera, pazientearen ahoa eskaneatuz. Lorturiko datuak hortz-protesiak egiten dituen laborategiari helarazten dizkio dentistak. Laborategiak software berezi batez analizatzen ditu datuak eta paziente horrentzako soluzioa garatzen du, eta kasu horretarako behar diren elementuak ekoizteari ekiten dio. Hainbat kasuri dagozkien elementuak aldi berean inprima daitezke.

3D inprimagailuz fabrikaturiko osasun arloko produkturik hedatuenak, berriz, audifonoak izango dira seguru asko. Dagoeneko horrelako 10 milioi gailutik gora daude munduan zehar.

Audifonoak pertsonalizatu egin behar izaten dira,
pazientearen belarrira egokitzeko. Prozesua pazientearen belarria 3Dko laser-eskaner batez eskaneatuz hasten da. Horrela eredu digital bat lortzen eta ordenagailuan txukuntzen da. Gero 3D inprimagailu batez gailuaren oskola gauzatzen da eta ondoren oskol horren barruan elektronika txertatzen da. Hori guztia egiteak egun bat behar du, ohiko metodoak baino askoz gutxiago, eta, gainera, kalitate hobea lortzen da. Ikus ondoko bideoa:



Kirurgiaren arloan ere 3D inprimaketa ekarpen handiak egiten ari 3D erradiologiarekin batera. Medikuntzan gorputzaren irudiak sortzeko teknologia asko aurreratu da azken hamarkadetan. Erradiologia bidezko diagnosia ez da lehen bezain inbasiboa eta informazio hobea emateko gai da. Hiru dimentsioko bereizmen handiko irudiak lor daitezke arnas-euste bakarrean. Irudien prozesamenduak garrantzi handia du diagnosian, eta irudiek gidaturiko kirurgia ohikoa da gaur egun. Hala ere, hiru dimentsioko irudien datuak pantaila lauetan ikusteak mugak ezartzen ditu. Muga horiek gainditzen 3D inprimaketa ari da laguntzen, hain zuzen.
Hiru dimentsioko ereduak oso lagungarriak gertatzen dira aurpegi-masailetako kirurgiak planifikatzeko, leku horietako anatomia eta bertan erabiltzen diren prozedurak bereziki konplexuak direlako. Hiru dimentsioko ereduek asko laguntzen dute diagnosian, ebakuntzen planifikazioan eta pazientearen baimen informatua lortzen. Gainera prozesuaren denbora nabarmen laburtzen da.
3Dko inprimaketak garrantzi handia du garezur-aurpegietako eta aurpegi-masailetako protesien ingeniaritzan eta otorrinolaringologiako kirurgia berreraikitzailean. Era horretako kirurgia belarrian tumoreek nahiz traumatismoek eragiten dituzten kalteak eta sortzetiko malformazioak  erremediatzeko erabili ohi da gehienetan. Horrelakoetan, kaltetua izan ez den belarriaren 3Dko irudia sortzen da, ordenagailu bidezko tomografiaz lorturiko datuetan oinarrituz eta ispilu-simetriaz bihurtzen da. Gero 3Dko inprimaketaz lortzen da protesia.
Neurokirurgian ere aplikatzen dira metodo horiek, besteak beste, garezurreko akatsak konpontzeko eta odol-hodien barruko interbentzioetan. Garezurraren akatsen 3Dko ereduak sortzen dira ordenagailu bidezko tomografiaz, kranioko inplantea pertsonalizatzeko. Kirurgian nola jokatuko den aztertzeko ere erabiltzen dira ereduak


Ortopedian teknologia horiek bizkarrezurreko, aldakako, pelbiseko eta sorbaldako arazoak tratatzeko erabiltzen dira.



Bihotz-hodietako gaixotasunen diagnosian eta tratamenduan ere hiru dimentsioko ereduak oso baliagarriak dira. 

Bada beste arlo bat benetan iraultzailea: ehunen ingeniaritza, hau da, zelulen, ingeniaritzaren, materialen eta faktore biokimiko eta fisiokimiko egokien konbinazioa, funtzio biologikoak hobetzeko edo ordezkatzeko. Hezurra, kartilagoa, odol-hodiak, behazuna, larruazala edo muskulua konpontzeko edo ordezkatzeko erabiltzen da gehienetan.

Ehunen ingeniaritzan aurrerapen handia izan da 3Dko azpiegiturak (aldamioak) erabiltzea, ehun funtzionalak eratuko dituzten zelulak gidatzeko. Era horretan presta daitezke zelulen banaketa espazial eta hazkuntza-faktore kontrolatuak eta baita ere aldez aurretik erabakitako mikroegitura duten azpiegitura-materialak. Oraingoz teknika horiek nahiko esperimentalak dira. Faktore asko izan behar baitira kontuan azpiegiturak diseinatzeko garaian: matrizen arkitektura, poroen tamaina eta morfologia, materialek izango duten degradazioa, etab.

3Dko inprimaketa teknikarik ikertuenetako bat da ehunen ingeniaritzan. Ikus ondoko bideoa:




Wednesday, January 28, 2015

Irakurleei liburuak gomendatzeko sistema automatiko bat garatu du Trajectory enpresak

Iturria: The Bookseller

Trajectory enpresa 2012an sortu zuten Bostonen. Sortzaileak 1980ko hamarkadan CD-ROMak ekoizten lehenengotakoak izan ziren. 1990eko hamarkadan ProCD sortu zuten, kontsultarako obrak CD-ROMen argitaratzen zituen enpresa, adibidez AEBetako eta Kanadako lehenbiziko telefono-gida osoa. Ondoren ProCD eta Axiom enpresek bat egin zuten. Bat-egite horren ondoren, Trajectoryren sortzaileek webgune bat sortu zuten haurrei etxeko lanak egiten laguntzeko.

2010eko hamarkadan argitalpen-munduan aldaketa sakonak gertatzen ari dira. Irakurgailu elektronikoen hedapenak irakurleen ohiturak aldatu ditu. Bestalde, edukien digitalizazioaren ondorioz, euskarri digitalean eskuragarri dagoen titulu-kopurua handitzen ari da, paperean deskatalogaturik daudenena barne.

Testuinguru honetan Trajectoryk banatzaileekin lankidetzan jarduten du, mundu osoan zehar ebooken eta audioliburuen bilduma berriak identifikatzeko eta eskuratzeko
. Gainera, hizkuntza prozesatzeko tresnak erabiliz, gakohitzak eta beste informazio esanguratsu batzuk erauzten dituzte liburuen edukietatik.

Trajectoryk prozesu automatiko bat garatu du, liburuak gomendatzeko gai dena, hainbat algoritmotan oinarriturik.  Garatu duten prozesua Trajectoryren sistema liburu bat kargatuz hasten da. Hizkuntza prozesatzeko sistema automatiko batek testua analizatzen du eta ateratzen dituen datuak karakterizatu egiten ditu. Gero bilaketa-algoritmoek gero eta handiagoa den datu base batean bat datozen datuak bilatzen dituzte. Bat-etortze horiek gomendioak sortzen dituzte. Oinarrian bektore-espazioak modelatzeko teknikak daude. Liburu baten bereizgarriak, hau da, garaia, hitz motak, generoa, etab. beste batzuenekin alderatuz, sistemak beste liburu digital batzuk gomendatzen ditu, edukien arabera eta ez salmenten historiaren arabera.

Emaitza praktikoa da autoreei eta argitaletxeei aukera ematen zaiela, beren argitalpenak prozesatuz, irakurleak eta haientzat egokiak diren liburuak parekatzeko.
Irakurle batek edo liburutegi batek liburu bat erosten badu, sistemak liburu horren antzeko ezaugarriak dituen beste liburu batzuk gomendatuko dizkio.

Monday, January 12, 2015

2015eko EBko Lehendakaritzako gertakari ofizialetan itzulpen automatikoa erabiliko dute

Iturria: eNewsWire

Hizkuntza-teknologiako Tilde konpainiak itzulpen automatikoko sistema bat jarri du Europar Batasuneko Kontseiluaren Lehendakaritzarentzat. Sistema hori bereziki diseinatua da 2015eko EBko Lehendakaritzako gertakari ofizialetan izango diren nazioarteko kazetariek eta Europar Batasuneko Estatuen ordezkariek erabiltzeko. Kazetariek eta ordezkariek gertakari horien berri Letoniako komunikabideetan jarraitu ahal izango dute, bertako webguneetako eta blogetako edukiak irakurriko dituzte, ingelesez ez dauden prentsako materialak eta beste albiste-iturri batzuetakoak itzuliko dituzte, eta gobernuaren dokumentuak erabili ahal izango dituzte, ikerketa orokorrak egiteko.

EU Presidency Translator
deritzon sistema horrek testuak, dokumentuak letonieratik ingelesera eta alderantziz bat-batean itzultzen ditu. Tresna hori jaits daiteke ordenagailuetarako eta mobiletarako aplikazio gisa. Gainera bi itzulpen-kiosko ere jarri dituzte EBko Lehendakaritzaren Kontseiluaren egoitza nagusian.


Lehenbiziko aldia da itzulpen automatikoko tresna bat erabiltzen dena, era horretako goimailako gertakari batean zenbait hizkuntzaren arteko komunikazioa ahalbidetzeko.