In juli vertegenwoordigde Adel Mokadem (Universiteit van Lille) het project ALCOVE tijdens GECCO 2026 (Genetic and Evolutionary Computation Conference), een van de belangrijkste internationale conferenties op het gebied van artificiële intelligentie, machine learning en optimalisatie.
Vanuit een online deelname presenteerde Adel zijn onderzoekswerk tijdens de workshop “Decomposition Techniques in Evolutionary Optimization”, na de aanvaarding van zijn wetenschappelijk artikel.
Deze bijdrage richtte zich op verklaarbare multi-objectieve machine learning-methoden, een onderwerp dat nauw aansluit bij de ambities van ALCOVE. Achter dit onderzoek schuilt een essentiële vraag: hoe kunnen we performante algoritmen ontwikkelen die tegelijk hun beslissingen kunnen verklaren?
Hoewel de voorgestelde methoden werden getest op referentiedatasets uit de wetenschappelijke literatuur, beantwoorden ze aan verschillende methodologische uitdagingen van het project:
– complexe datasets beter verkennen en benutten,
– de prestaties van artificiële intelligentiemodellen verbeteren,
– de interpretatie van de verkregen resultaten versterken.
GECCO 2026 bood bovendien de kans om de nieuwste ontwikkelingen op het vlak van multi-objectieve optimalisatie, genetische algoritmen en toegepaste artificiële intelligentie te ontdekken, en om in contact te komen met een internationale gemeenschap van onderzoekers.
Deze uitwisselingen vormen een waardevolle bron van inspiratie voor het onderzoek binnen ALCOVE en verrijken de reflecties rond de toekomstige analyse van de gegevens afkomstig van de elektronische neus.
Naast de wetenschappelijke bijdrage heeft deze deelname ook bijgedragen aan de internationale zichtbaarheid van het project en aan de versterking van zijn netwerk binnen de onderzoeksgemeenschap rond artificiële intelligentie.
Proficiat aan Adel Mokadem en de teams van de Universiteit van Lille voor deze mooie wetenschappelijke bijdrage.
