NeuroLagun II proiektua NeuroLagun proiektuaren garapenean agerian geratu diren erronkei aurre egiteko sortu da. Erronka horiek Adimen Artifizialaren arazo handienetako bat izaten jarraitzen dute. Adimen artifizialeko sistema bati ondo irakasteko, informazio asko eduki behar da hura entrenatzeko, eta, errealitatean, ez dago halakorik. Hori dela eta, konponbideak ingurune errealetan hedatzea edo ezartzea zaila da, eta ez dituzte azken erabiltzaileak espero dituen emaitzak lortzen. NeuroLagun proiektuan ildo horretan aurrera egin zen, baina ikusi da beharrezkoa dela lan-ildoan ahal den guztia sakontzea emaitza onak lortzeko sarrerako datu kopuru mugatu batetik abiatuta, merkaturatu daitekeen irtenbide batera iritsi nahi bada.

Chatbots esponentzialki gizakiak baino azkarrago entrenatu daitezke, 24/7 eskuragarri daude eta berehala erreakzionatzen dute erabiltzaileen kontsultetan. Gainera, administrazio publikoek baliabide asko aurreztu ditzakete, erabiltzaileek giza operadoreei egiten dizkieten kontsultak murrizteari esker (adibidez, laguntza teknikoko zerbitzuaren bidez). Teknologia hori erabiltzearen beste abantaila handi bat da adinekoei, gaixoei eta ezinduei zerbitzu publikoetarako sarbidea errazten diela. Chatbotek administrazio publikoekin harremanetan jartzeko edo haiei laguntza eskatzeko oztopoak murriztu ditzakete.

1. Pipeline elebiduna garatzea elkarrizketa-sistemetarako: Pipeline, gaztelaniazko eta euskarazko elkarrizketen bidez izapideetan parte hartzeko gai dena.
2. Deep learningean oinarritutako teknologiaren garapena: Eredu neuronal elebidunak garatu ziren elkarrizketa-sistemen prozesu nagusietarako: asmoen sailkapena, erakundeen erauzketa, galdera-erantzuna eta elkarrizketaren kudeaketa.
3. Domeinura optimizatutako egokigarritasunerako metodologia garatzea: Teknologia udaleko kirol-jardueren administrazio-agertokira egokitu zen, eta ereduak agertoki berrietara egokitzea errazten zuen metodologia garatu zen.

NeuroLagun IIn moldagarritasunari eta baliabideen aurrezpenari erreparatuko diegu, administrazioaren esparruan baliabide mugatuen agertoki eleanitzetarako chatbotak garatzeko orduan. Honako ekarpen zientifiko hauek egingo dira:

1. Data augmentation tekniken ikerketa eta garapena, chatbot-en neurona-ereduak sortzeko entrenamendu-datuen multzoak hedatzeko. Neurona-ereduek entrenamendu-datuen bolumen handiak eskatzen dituzte, eta datu horiek ezin dira baliabide mugatuko agertokietan landu.
2. Lifelong learning teknikak ikertzea eta garatzea, baliabide mugatuko agertokietara bideratutako chatbote elebidunak atzeraelikatuz hobetzeko.
3. Baliabide mugatuko agertokietara bideratutako chatbote elebidunen domeinua egokitzeko transfer learning teknika berriak ikertu eta garatzea. Teknika horiei esker, chatbot neuronalak beste agertoki batean ikasitako ezagutza berrerabili ahal izango da agertoki batean.