Istraživači PMF-a rade na usavršavanju veštačke inteligencije
Projekat GRASP (Graph embedding for Machine Learning on Complex Data) na kojem rade istraživači Prirodno-matematičkog fakulteta Univerziteta u Novom Sadu, ispunjava vrlo visoke i precizne kriterijume Fonda za nauku Republike Srbije, a u okviru Programa za razvoj projekata iz oblasti veštačke inteligencije.
Fond, podesaćmo, finansira projekte sa jasnim i održivim ciljevima, konceptom i sistematičnom i dobro osmišljenom metodologijom rada. Istraživanje mora imati visok nivo naučne izvrsnosti, kvaliteta i inovativnosti.
- Projekat GRASP bavi se problemima predstavljanja grafova, odnosno mreža u „tradicionalnoj“ formi podataka – tabeli, sa posebnim osvrtom na primenu tehnika veštačke inteligencije. Grafovi, odnosno mreže, jedan su od najvažnijih načina za shvatanje sveta koji nas okružuje. Tačke ili čvorove grafa mogu predstavljati entitete, npr. ljude, dok veze ili grane između tačaka izražavaju neki odnos ili interakciju, npr. poznanstvo, između njih. Na taj način gotovo svaka se pojava, od nivoa atoma do nivoa galaksija, može modelovati u formi grafa – objašnjava rukovodilac projekta dr Miloš Radovanović. - S druge strane, jedna od ključnih operacija koja je dostupna nad grafovima je njihova transformacija u “tradicionalnu” formu podataka – tabelu. U tabeli, entiteti su predstavljeni redovima, dok kolone označavaju atribute koji opisuju entitete. Ako se vratimo na primer ljudi, atributi koji ih opisuju mogu biti ime, prezime, visina, težina, itd – kaže dr Radovanović.
Po njegovim rečima, oblast mapiranja grafova (eng. graph embedding) bavi se načinima da se grafovi transformišu u tabelarni oblik, što je važno jer omogućava primenu „tradicionalnih“ tabelarnih tehnika veštačke inteligencije (preciznije, mašinskog učenja) i analize podataka za postizanje uvida do kojih bi bilo teško ili nemoguće doći direktnim posmatranjem mreža. Kao primer, dr Radovanović navodi da primenom oprobanih tabelarnih tehnika na grafu interakcija korisnika Fejsbuka možemo korisnike klasifikovati u neke kategorije od interesa; indentifikovati zajednice; preporučiti „prijatelje“ i predvideti da li će dva korisnika interagovati u budućnosti.
- Unapređenje tehnika mapiranja grafova u ovom projektu omogućiće istraživačima i stručnjacima iz Srbije i sveta da primenjuju tehnike mašinskog učenja i analize podataka u oblastima gde to ranije nije bilo moguće ili nije davalo zadovoljavajuće rezultate, pre svega u naučnim istraživanjma, npr. bioinformatike, sociologije, ekonomije, ali i u tehnologiji i industriji, npr. prediktivnoj anlizi energetskih, telekomunikacionih i transportnih mreža, obrazovanju, npr. analitici zasnovanoj na podacima iz sistema za elektronsko učenje, i društvu uopšte, npr. poboljšanju/novim uslugama sajtova društvenih mreža, ili čak novim vrstama društvenog umrežavanja koje ranije nisu bile moguće – objašnjava dr Radovanović.
Na projektu će se raditi dve godine, predviđen buyet iznosi više 120 hiljada evra. Tim koji radi na projektu sačinjen je od iskusnih ali i mladih istraživača Prirodno-matematičkog fakulteta, s akcentom na istraživače u ranoj fazi karijere. Svi su zaposleni na Departmanu za matematiku i informatiku, na Katedri za računarske nauke i Katedri za informacione tehnologije i sisteme. Uz rukovodioca projekta dr Miloša Radovanovića, u timu su i dr Mirjana Ivanović, dr Vladimir Kurbalija, dr Miloš Savić, Brankica Bratić, Nemanja Milošević, Dušica Knežević i Aleksandar Tomčić.
V. C.
