b'\n_START_ARTICLE_\nAlexey Grigorevich Ivakhnenko\n_START_SECTION_\nEducaci\xc3\xb3n\n_START_PARAGRAPH_\nOleksiy naci\xc3\xb3 en Kobelyaky en una familia de maestros.\xe2\x80\x8b En 1932 se gradu\xc3\xb3 de la universidad de Electrotecnia en Kiev y trabaj\xc3\xb3 durante dos a\xc3\xb1os como ingeniero en la construcci\xc3\xb3n de una gran planta de energ\xc3\xada en Berezniki. En 1938, durante la guerra despu\xc3\xa9s de graduarse del Instituto Electrot\xc3\xa9cnico de Leningrado, Ivakhnenko trabaj\xc3\xb3 en el Instituto Electrot\xc3\xa9cnico de toda la Uni\xc3\xb3n en Mosc\xc3\xba. All\xc3\xad, investig\xc3\xb3 los problemas de control autom\xc3\xa1tico en el laboratorio dirigido por Sergey Lebedev._NEWLINE_Continu\xc3\xb3 la investigaci\xc3\xb3n en otras instituciones en Ucrania despu\xc3\xa9s de su regreso a Kiev en 1944, y ese mismo a\xc3\xb1o recibi\xc3\xb3 el t\xc3\xadtulo de doctor (Ph.D.). M\xc3\xa1s tarde, en 1954,  recib\xc3\xada el t\xc3\xadtulo en doctor en ciencia (D.Sc.). En 1964 fue nombrado Jefe del Departamento de Sistemas de Control Combinado del Instituto de Cibern\xc3\xa9tica. Trabajando simult\xc3\xa1neamente como profesor, y desde 1961, como profesor de control autom\xc3\xa1tico y cibern\xc3\xa9tica t\xc3\xa9cnica en el Instituto Polit\xc3\xa9cnico de Kiev.\n_START_SECTION_\nInvestigaci\xc3\xb3n\n_START_PARAGRAPH_\nSe sabe que Ivakhnenko es el fundador del modelado inductivo, un enfoque cient\xc3\xadfico utilizado para el reconocimiento de patrones y la predicci\xc3\xb3n de sistemas complejos.\xe2\x80\x8b Hab\xc3\xada utilizado este enfoque durante el desarrollo del M\xc3\xa9todo grupal de manejo de datos (GMDH). En 1968, la revista "Avtomatika" public\xc3\xb3 su art\xc3\xadculo "M\xc3\xa9todo grupal de manejo de datos - un rival del m\xc3\xa9todo de aproximaci\xc3\xb3n estoc\xc3\xa1stica",\xe2\x80\x8b marcando el comienzo de una nueva etapa en su trabajo cient\xc3\xadfico. Lider\xc3\xb3 el desarrollo de este enfoque, con un equipo profesional de matem\xc3\xa1ticos e ingenieros en el Instituto de Cibern\xc3\xa9tica.\n_START_SECTION_\nM\xc3\xa9todo grupal de manejo de datos\n_START_PARAGRAPH_\nEl m\xc3\xa9todo GMDH presenta un enfoque \xc3\xbanico para el problema del modelado e incluso una nueva filosof\xc3\xada para la investigaci\xc3\xb3n cient\xc3\xadfica.\xe2\x80\x8b Un investigador puede no adherirse precisamente a la forma deductiva tradicional de construir modelos "desde la teor\xc3\xada general - a un modelo particular": monitorear un objeto, estudiar su estructura interna, comprender los principios f\xc3\xadsicos de su funcionamiento, desarrollar la teor\xc3\xada y probar la matem\xc3\xa1tica modelo de un objeto. En cambio, el nuevo enfoque se propone "a partir de datos espec\xc3\xadficos - a un modelo general": despu\xc3\xa9s de la entrada de datos, un investigador selecciona una clase de modelos, el tipo de generaci\xc3\xb3n de modelos-variantes y establece el criterio para la selecci\xc3\xb3n del modelo. Como la mayor\xc3\xada del trabajo de rutina se transfiere a una computadora, el impacto de la influencia humana en el resultado objetivo se minimiza. De hecho, este enfoque puede considerarse como una de las implementaciones de la tesis de Inteligencia Artificial, que establece que una computadora puede actuar como un poderoso asesor para los humanos._NEWLINE_El desarrollo de GMDH consiste en una s\xc3\xadntesis de ideas de diferentes \xc3\xa1reas de la ciencia: el concepto cibern\xc3\xa9tico de " caja negra " y el principio de la selecci\xc3\xb3n gen\xc3\xa9tica sucesiva de caracter\xc3\xadsticas por pares, los teoremas de incompletitud de Godel y el principio de Gabor de "elecci\xc3\xb3n de libertad de decisi\xc3\xb3n",\xe2\x80\x8b la incorrecci\xc3\xb3n de Adh\xc3\xa9mar y el principio de Beer de adiciones externas.\xe2\x80\x8b_NEWLINE_GMDH es el m\xc3\xa9todo original para resolver problemas de identificaci\xc3\xb3n estructural-param\xc3\xa9trica de modelos para datos experimentales bajo incertidumbre.\xe2\x80\x8b Tal problema ocurre en la construcci\xc3\xb3n de un modelo matem\xc3\xa1tico que se aproxima al patr\xc3\xb3n desconocido del objeto o proceso investigado.\xe2\x80\x8b Utiliza informaci\xc3\xb3n al respecto que est\xc3\xa1 impl\xc3\xadcitamente contenida en los datos. GMDH difiere de otros m\xc3\xa9todos de modelado por la aplicaci\xc3\xb3n activa de los siguientes principios: generaci\xc3\xb3n autom\xc3\xa1tica de modelos, decisiones no concluyentes y selecci\xc3\xb3n consistente por criterios externos para encontrar modelos de complejidad \xc3\xb3ptima. Ten\xc3\xada un procedimiento original de varias capas para la generaci\xc3\xb3n autom\xc3\xa1tica de estructura de modelos, que imita el proceso de selecci\xc3\xb3n biol\xc3\xb3gica con la consideraci\xc3\xb3n de caracter\xc3\xadsticas sucesivas por pares. Tal procedimiento se usa actualmente en redes de aprendizaje profundo.\xe2\x80\x8b Para comparar y elegir modelos \xc3\xb3ptimos, se utilizan dos o m\xc3\xa1s subconjuntos de una muestra de datos. Esto hace posible evitar supuestos preliminares, porque la divisi\xc3\xb3n de la muestra reconoce impl\xc3\xadcitamente diferentes tipos de incertidumbre durante la construcci\xc3\xb3n autom\xc3\xa1tica del modelo \xc3\xb3ptimo._NEWLINE_A principios de la d\xc3\xa9cada de 1980, Ivakhnenko hab\xc3\xada establecido una analog\xc3\xada org\xc3\xa1nica entre el problema de construir modelos para datos ruidosos y se\xc3\xb1ales que pasaban por el canal con ruido.\xe2\x80\x8b Esto hizo posible sentar las bases de la teor\xc3\xada del modelado inmune al ruido.\xe2\x80\x8b El principal resultado de esta teor\xc3\xada es que la complejidad del modelo predictivo \xc3\xb3ptimo depende del nivel de incertidumbre en los datos: cuanto mayor sea este nivel (por ejemplo, debido al ruido), m\xc3\xa1s simple debe ser el modelo \xc3\xb3ptimo (con menos par\xc3\xa1metros estimados) ) Esto inici\xc3\xb3 el desarrollo de la teor\xc3\xada GMDH como un m\xc3\xa9todo inductivo de adaptaci\xc3\xb3n autom\xc3\xa1tica de la complejidad \xc3\xb3ptima del modelo al nivel de informaci\xc3\xb3n en los datos difusos.. Por lo tanto, GMDH a menudo se considera la tecnolog\xc3\xada de informaci\xc3\xb3n original para la extracci\xc3\xb3n de conocimiento a partir de datos experimentales.'