Una tesi sobre motors de cerca energèticament eficients guanya la primera edició dels Big Data Talent Awards
Una tesi sobre motors de cerca energèticament eficients guanya la primera edició dels Big Data Talent Awards
El Grup de Recerca en Web ha acaparat la categoria a la millor tesis doctoral. Ana Freire, guanyadora i membre del Grup de Recerca en Web; Ruth Garcia i Michele Trevisiol, finalistes i alumni del programa de doctorat del DTIC i membres del grup que dirigeix Ricardo Baeza-Yates. Una iniciativa del Centre d’Excel·lència en Big Data de Barcelona.
El Centre d’Excel·lència en Big Data de Barcelona ha impulsat la primera edició dels Big Data Talent Awards, els premis que tenen per objectiu reconèixer les tesis doctorals i projectes de final de carrera/màster o postgrau relacionats en Business Analytics amb més impacte socioeconòmic i amb la més gran innovació tecnològica. En aquesta primera edició els organitzadors han establert dues distincions: la primera per al millor projecte final de carrera o de finalització de màster o postgrau, i la segona per a la millor tesis doctoral.
Dins la categoria de millor tesi doctoral, les tres finalistes estan vinculades al Grup de Recerca en Web (WRG) que lidera el professor Ricardo Baeza-Yates, en el Departament de Tecnologies de la Informació i les Comunicacions (DTIC) de la UPF. La guanyadora del premi Big Data Talent Award, Ana Freire, és membre del WRG, i els dos finalistes, Ruth Garcia-Gavilanes i Michele Trevisiol, han fet la tesi doctoral a la UPF dins el programa de doctorat del DTIC, sota la supervisió dels professors Ricardo Baeza-Yates, Esteban Maestre i Rafael Ramírez, respectivament.
Motors de cerca que estalvien fins a un 30% de consum energètic
La tesi de la investigadora Ana Freire, per la qual ha obtingut el primer premi, significa una gran aportació a l’àmbit de la recuperació de la informació, i més concretament en el context dels grans motors de cerca en web. La tesi proposa un model matemàtic que permet reduir un 30% el consum energètic d’aquest tipus infraestructures, mantenint al mateix temps el temps de resposta per a l’usuari.
Com explica Freire, el sistema s’ajusta a la demanda del servei: “quan el trànsit disminueix, és a dir, quan hi ha menys consultes introduïdes en el cercador, el sistema automàticament inactiva alguns servidors amb la qual cosa s’aconsegueix l’estalvi energètic. De la mateixa manera, aquests servidors s’activen automàticament quan el trànsit de consultes així ho requereix “.
Ana Freire és actualment professora visitant del Departament de Tecnologies de la Informació i les Comunicacions de la UPF, membre del Grup de Recerca en Web, i col·laboradora del Centre Tecnològic de Catalunya (Eurecat). Es va doctorar el 2014 a la Universitat d’A Coruña, amb un estudi sobre l’eficiència i el consum energètic de motors de cerca a gran escala. Part dels seus estudis de doctorat els va realitzar a la Universitat de Glasgow (Regne Unit) i en el National Research Council d’Itàlia. Durant aquest període formatiu, Ana Freire va ser finalista del Google Anita Borg Scholarship. L’any 2014 va entrat com a investigadora visitant al Yahoo! Research Barcelona i les seves contribucions han estat publicades en revistes i conferències d’impacte internacionals. Els resultats de la seva recerca han pogut ser explotades en diverses patents nord-americanes.
Tesi de referència
Ana Freire (2014), Query Scheduling Techniques and Power/Latency Trade-off Model for Large-Scale Search Engines, Universidade da Coruña. Departamento de Tecnoloxías da Información e as Comunicaciós.