La ubicuidad y el gran volumen de datos generados en la actualidad brindan a los expertos en prácticamente todos los dominios amplia información para rastrear todo, desde las tendencias financieras, rutas de evacuación en caso de desastre, y el tráfico de la calle, a las migraciones de animales, patrones meteorológicos, y vectores de enfermedades. Pero el uso de estos datos para crear visualizaciones de modelos predictivos complejos mediante 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 NYU Tandon School of Engineering, dirigido por Claudio Silva, profesor en el departamento de informática e ingeniería, desarrolló un marco llamado VisFlow, mediante el cual aquellos que pueden no ser expertos en aprendizaje automático pueden crear visualizaciones de datos altamente flexibles a partir de casi cualquier dato. Es más, el equipo facilitó e hizo más intuitivo la edición de estos modelos mediante el desarrollo de 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 de datos visuales con un sistema de flujo de datos" ganó el premio al mejor artículo 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 de varios artículos que destacan la investigación de VIDA que se presentará en IEEE VIS, el lugar líder para la investigación de la visualización y una conferencia de primer nivel para gráficos por computadora.

En la conferencia, colaboradores de VIDA, que se ha consolidado como un centro de investigación líder para la visualización de datos, presentará proyectos de modelado de visualización con aplicaciones en astronomía, medicamento, e investigación climática desarrollada en o con el centro:

• Espacio abierto, un sistema de astrografía se está utilizando en todo el mundo en planetarios, museos, y otros contextos para explorar el sistema solar y el universo
• Motion Browser:Visualización y comprensión del movimiento complejo de las extremidades superiores bajo lesiones obstétricas del plexo braquial es una colaboración entre científicos informáticos, cirujanos ortopédicos, y médicos de rehabilitación que podrían conducir a nuevos tratamientos para las lesiones del nervio braquial e hipótesis para futuras investigaciones
• El efecto de las escalas de color en el desempeño objetivo y subjetivo de los científicos del clima en las tareas de análisis de datos espaciales es un estudio de usuario basado en la web que analiza de cerca la eficacia de la práctica ampliamente utilizada de superponer escalas de color en mapas geográficos.

VisFlow, introducido en 2017 y financiado en parte por el programa de descubrimiento de modelos basado en datos 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. permitir a los usuarios crear 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 usuarios no expertos se sintieran más cómodos, al mismo tiempo que proporciona atajos a los usuarios experimentados. Creemos que con el soporte del lenguaje natural podemos mitigar la curva de aprendizaje de un sistema como este y hacer que el flujo de datos sea más accesible ", dijo.

Silva, un miembro del IEEE que está afiliado al Instituto Courant de Ciencias Matemáticas de la NYU, Centro de ciencia de datos, Centro de Ciencia y Progreso Urbano, y Centro de Tecnología Avanzada en Telecomunicaciones, adicional, "Ofrecemos VisFlow y FlowSense como código abierto, marcos gratuitos basados ​​en código en github, como una forma de motivar un mayor desarrollo con fines de visualización. Realmente hay mucha más investigación que se podría hacer en esta área, y espero que FlowSense sea un gran estímulo para un trabajo más colaborativo para hacer que los sistemas de flujo de datos sean más flexibles, fácil de usar, y popular entre los analistas de datos ".