Истраживачи  ПМФ-а раде на усавршавању вештачке интелигенције

Пројекат ГРАСП (Graph embedding for Machine Learning on Complex Data) на којем раде истраживачи Природно-математичког факултета Универзитета у Новом Саду, испуњава врло високе и прецизне критеријуме Фонда за науку Републике Србије, а у оквиру Програма за развој пројеката из области вештачке интелигенције.
1
Фото: PMF

Фонд, подесаћмо, финансира пројекте са јасним и одрживим циљевима, концептом и систематичном и добро осмишљеном методологијом рада. Истраживање мора имати висок ниво научне изврсности, квалитета и иновативности.

- Пројекат ГРАСП бави се проблемима представљања графова, односно мрежа у „традиционалној“ форми података – табели, са посебним освртом на примену техника вештачке интелигенције. Графови, односно мреже, један су од најважнијих начина за схватање света који нас окружује. Тачке или чворове графа могу представљати ентитете, нпр. људе, док везе или гране између тачака изражавају неки однос или интеракцију, нпр. познанство, између њих. На тај начин готово свака се појава, од нивоа атома до нивоа галаксија, може моделовати у форми графа – објашњава руководилац пројекта др Милош Радовановић. - С друге стране, једна од кључних операција која је доступна над графовима је њихова трансформација у “традиционалну” форму података – табелу. У табели, ентитети су представљени редовима, док колоне означавају атрибуте који описују ентитете. Ако се вратимо на пример људи, атрибути који их описују могу бити име, презиме, висина, тежина, итд – каже др Радовановић.

По његовим речима, област мапирања графова (енг. graph embedding) бави се начинима да се графови трансформишу у табеларни облик, што је важно јер омогућава примену „традиционалних“ табеларних техника вештачке интелигенције (прецизније, машинског учења) и анализе података за постизање увида до којих би било тешко или немогуће доћи директним посматрањем мрежа. Као пример, др Радовановић наводи да применом опробаних табеларних техника на графу интеракција корисника Фејсбука можемо кориснике класификовати у неке категорије од интереса; индентификовати заједнице; препоручити „пријатеље“ и предвидети да ли ће два корисника интераговати у будућности.

- Унапређење техника мапирања графова у овом пројекту омогућиће истраживачима и стручњацима из Србије и света да примењују технике машинског учења и анализе података у областима где то раније није било могуће или није давало задовољавајуће резултате, пре свега у научним истраживањма, нпр. биоинформатике, социологије, економије, али и у технологији и индустрији, нпр. предиктивној анлизи енергетских, телекомуникационих и транспортних мрежа, образовању, нпр. аналитици заснованој на подацима из система за електронско учење, и друштву уопште, нпр. побољшању/новим услугама сајтова друштвених мрежа, или чак новим врстама друштвеног умрежавања које раније нису биле могуће – објашњава др Радовановић.

Унапређење техника мапирања графова у овом пројекту омогућиће истраживачима и стручњацима из Србије и света да примењују технике машинског учења и анализе података у областима где то раније није било могуће

На пројекту ће се радити две године, предвиђен буyет износи више 120 хиљада евра. Тим који ради на пројекту сачињен је од искусних али и младих истраживача Природно-математичког факултета, с акцентом на истраживаче у раној фази каријере. Сви су запослени на Департману за математику и информатику, на Катедри за рачунарске науке и Катедри за информационе технологије и системе. Уз руководиоца пројекта др Милоша Радовановића, у тиму су и др Мирјана Ивановић, др Владимир Курбалија, др Милош Савић, Бранкица Братић, Немања Милошевић, Душица Кнежевић и Александар Томчић.

В. Ц.

EUR/RSD 117.5834
Најновије вести