Horizontalno področje AI, HPC & Big Data


Opis fokusnega področja / tehnologije


Umetna inteligenca vedno bolj vstopa v vsakodnevno življenje ljudi in vedno močneje vpliva tudi na gospodarstvo. V Sloveniji imamo dobro razvito raziskovalno sfero na področju umetne inteligence, potrebno pa je narediti korak naprej pri uporabi umetne inteligence v gospodarstvu tako pri podpori poslovnih in proizvodnih procesov kot pri nadgradnji proizvodov in storitev. Slovenija je mednarodno prepoznana na področju raziskav in razvoja s področja umetne inteligence opaziti pa je, da uvajanje le te v poslovne procese tako gospodarstva kot državne uprave teče še počasi. Prinaša neizmerne priložnosti za optimizacijo in razvoj na vseh področjih države, družbe in gospodarstva. Uporaba tehnologij umetne inteligence omogočajo nove, hitre uvide v dogajanje, izjemno skrajšuje razvojne cikle, omogoča strojno preverjanje kakovosti, tudi tam, kjer so za človeka razmere neugodne, predvsem pa naj prispeva k višanju kakovosti življenja nasploh. 

V okviru horizontale se bomo zavzemali za hitrejši prenos 40 letnih izkušenj in izsledkov raziskav v delovne procese predvsem gospodarstva, saj analize kažejo, da bo imela že v bližnji prihodnosti UI odločilen vpliv na konkurenčnost in produktivnost podjetij in se zavzemali za izvajanje nacionalnega programa za razvoj in uvajanje umetne inteligence.  Za namen ozaveščanje in gradnje zaupanja bomo izvajali spletne seminarje, dogodke in izobraževanja. Z domenskimi področji SRIP bomo identificirali področja za nove potencialne skupne produkte. V zadnjem desetletju je nastalo vrsto podjetij, ki imajo umetno inteligenco bodisi za osrednjo dejavnost, bodisi jo uporabljajo v vsakodnevnem poslovanju. Gradili bomo na izhodiščih dosedanjih produktnih smeri  HPC in BigData, saj se je fokus iz infrastrukture (HPC in BigData) usmeril predvsem na širše področje uporabe le teh, s pomočjo metod umetne inteligence.

Za hitrejši prenos umetne inteligence v prakso v okviru horizontale AI & Bigdata deluje iniciativa AI4SI (AI za Slovenijo), ki je povezovalni člen med ponudniki rešitev in raziskovalcev s področja umetne inteligence in podjetji, ki želijo umetno inteligenco uporabljati v pri svojem delovanju in vključuje tudi pomembne deležnike, ki ne morejo biti člani SRIP a so za razvoj področja ključni.

Utemeljitev perspektivnosti fokusnega področja / tehnologije

 

Obeti umetne inteligence so zelo veliki, saj njena zmožnost zaznavanja in napovedovanja vzorcev iz velikanskih količin podatkov zdaleč presega zmožnosti ljudi, predstavlja izjemne priložnosti na področju napovedovanja, podpore odločanju, avtomatizacije operacij, optimizacije izdelkov, novih poslovnih modelov, ciljanih storitev, zagotavljanja uporabniških izkušenj ter celo na področju varovanja okolja in javnega zdravja. Umetna inteligenca že spreminja tudi način, kako se sporazumevamo z računalniškimi sistemi. Pri družbi Accenture so analizirali 12 razvitih gospodarstev in ugotovili, da ima umetna inteligenca potencial, da podvoji njihove letne stopnje gospodarske rasti do leta 2035. Pri svetovalnem podjetju PwC napovedujejo, da bo zaradi umetne inteligence svetovni BDP leta 2030 višji za 14 odstotkov oziroma 15,7 trilijona ameriških dolarjev – več kot znaša BDP Kitajske in Indije skupaj.

HPC oz. visokozmogljivo računalništvo pospešuje razvoj industrije, jo spodbuja, da hitreje in učinkoviteje inovira produkte in storitve preko uporabe super hitrih računalnikov, orodij za modeliranje in simulacij in omogoča dodatni zagon panogam, ki nudijo storitve in produkte. Področje »Big Data« nudi pristope in tehnologije, namenjene upravljanju in podatkovni analitiki ter podpori odločanja. Podatki, ki jih obravnava, so lahko različnih velikosti, od manjših do zelo obsežnih, za katere potrebujemo posebno visokozmogljivo oblačno infrastrukturo, HPC ali HTC. Podatkovni viri so lahko statični in zapisani v podatkovnih bazah, ali pa jih pridobivamo v realnem času iz senzorjev ali spletnih virov ter obdelujemo sproti.

Tu predvsem lahko poudarimo konkurenčne prednosti Slovenije pri: (1) modeliranju in simulaciji kompleksnih inženirskih problemov (npr. modeliranje zdravil, potresna analiza); (2) razvoju novih prilagojenih sistemskih programij za orkestracijo aplikacij, optimalno izkoriščanje računskih virov, doseganje zanesljivosti, visoke stopnje dostopnosti, pogodbe na ravni-storitev itd.; (3) tehnologijah računalništva v oblaku, ki so zlasti primerne za aplikacije za delo z velikimi porazdeljenimi shrambami za podatke in za časovno kritične aplikacije. Slovenija se lahko pohvali tudi z odlično IKT infrastrukturo (npr. ARNES, ARCTUR, vključenost v program PRACE, EGI ipd.), ki vključuje tudi razvito mrežno IKT infrastrukturo (npr. optično omrežje ob avtocestah v Sloveniji), ki je podlaga za razvoj novih visokoporazdeljenih pametnih aplikacij. 

Na področju »vele-podatkov« (»Big Data«) je v Sloveniji veliko obstoječega znanja in inženirskih veščin, na nekaterih področjih (npr. tekstovne tehnologije, analiza slik in računalniški vid, zlivanje podatkov, orodja za poučevanje) pa smo v samem svetovnem vrhu. Visoka stopnja znanja izvira iz že omenjene podstave s področja umetne inteligence. Slovenska šola strojnega učenja zaradi navezave na umetno inteligenco še posebej spodbuja razumevanje podatkov in razvoj intuitivnih uporabniških vmesnikov, kar lahko predstavlja bistveno konkurenčno prednost na področju poslovne inteligence in tehnologij podpore odločanja.

Z namenom osredotočanja produktnih smeri, pa tudi odziva na aktualne razmere in usmeritve nacionalnih in EU politik in ukrepov ter pričakovanih razvojnih vzpodbud, se bo partnerstvo osredotočalo na sledeče produktne smeri in se povezovalo z ostalimi horizontalami in domenskimi področji za doseganje zastavljenih ciljev:

PS1 AI rešitve za področje jezikovnih tehnologij

Če želimo povečati uporabniško izkušnjo pri uporabi digitalnih produktov in storitev, je ključno izboljšati interakcijo s pametnimi napravami z uporabo večmodalnih uporabniških vmesnikov. Med najbolj naravne načine interakcije sodi govor. Za uspešen razvoj in uporabo govorno podprtih aplikacij je potrebno zagotoviti učinkovite in visoko kakovostne komponente sistema govornega dialoga, to je uspešnost avtomatskega razpoznavanja govora in kvalitetno, razumljivo in naravno zvenečo sintezo govora, ki omogoča samodejno tvorjenje govornega signala na podlagi vhodnega besedila. Pri tem hitro naletimo na razkorak med tehnološko »podprtimi« in »nepodprtimi« jeziki, ki se v svetu čedalje bolj poglablja; se pravi med jeziki, kjer uporabniki lahko uporabljajo napredne govorne in jezikovne tehnološke rešitve, in tistimi, ki so za te namene bolj ali manj »neuporabni«.  V sklopu projekta, ki vključuje največje izobraževalne in raziskovalne organizacije v Sloveniji, bo vzpostavljena osrednja infrastruktura za jezikovne vire in tehnologije za slovenski jezik. Projekt, ki ga sofinancirata Republika Slovenija in Evropska unija iz Evropskega sklada za regionalni razvoj, traja od maja 2020 do avgusta 2022. Na osnovi identificiranih potreb po manjkajočih računalniških izdelkih in storitvah s področja jezikovnih tehnologij je cilj projekta vzpostavitev infrastrukture za jezikovne vire in tehnologije z odprtim dostopom do rezultatov raziskovalnega dela, ki bodo javno objavljeni in dostopni pod licenco Creative Commons (CC). Na ta način bodo raziskovalcem in znanstveno-raziskovalnim organizacijam, zagonskim in drugim podjetjem ter širši mednarodni skupnosti omogočeni nadgradnja organiziranega skladiščenja, vzdrževanje ter distribucija virov in tehnologij. Slednje zagotavlja tudi enakopravnejše sodelovanje slovenskega raziskovalnega prostora z evropskimi pobudami za izmenjavo digitalnih virov in orodij.  Današnji veliki jezikovni modeli tipa BERT in GPT-3 iz velikih zbirk besedil zajamejo znanje o jeziku in ga uporabijo za različne naloge. To lahko uspešno počno tudi za več jezikov hkrati in trenutno dosegajo najboljše rezultate npr. pri povzemanju besedil, klasifikaciji sentimenta in odgovorih na vprašanja. Ta razvoj ni obšel niti slovenščine.

PS2 AI rešitve za področje pametna mesta in skupnosti

AI v pametnih mestih bo imela pomembno vlogo pri pametnejši urbanizaciji s ciljem trajnostne rasti in izboljšanju ekonomskih in življenjskih razmer. Veliki podatki in umetna inteligenca (AI) so medsebojno povezani. AI lahko učinkovito obdela velike količine velikih podatkov in ustvari napovedi in stroškovno učinkovite rešitve. Pomagala bo reševati izzive, kot so zastoji v prometu, varnostni nadzor, upravljanje parkirišč, preprečevanje kriminala, zaznavanje nesreč, avtonomni letalniki, ravnanje z viri ( energija, voda, smeti…), digitalni dvojčki mest, izboljšanje vodenja in načrtovanja, dekarbonizacija, optimizacija mobilnosti, javna varnost. Osredotočali se bomo predvsem na razvoj in implementacijo rešitev na področju zdravja, oskrbe z viri, mobilnosti in javne varnosti, pa tudi z zagotavljanjem gradnikov AI tehnologij. Rešitve se bodo povezovale preko urbane odprte podatkovne platforme. Razvoj bo temeljil na obdelavi in izrabi podatkov mest in skupnosti, razvoju AI gradnika za odprto urbano podatkovno platformo in definicijo podatkovnih standardov.

PS3 AI rešitve za prehod v krožno gospodarstvo

Prehod v krožno gospodarstvo v velikem obsegu bo možen le z uporabo digitalne tehnologije in uvedbo novih, trajnostnih poslovnih modelov. Poglobljena spoznanja, pridobljena z analizo velikih podatkov, pridobljenih iz varno povezanih sistemov interneta stvari, avtomatizacija in robotizacija, tehnologije umetne inteligence bodo srce te preobrazbe in velika priložnost za optimizacijo uporabe virov in procesov.  Ogromne količine podatkov, ki jih zajemajo naprave in drugi sistemi predstavljajo nesluten potencial za prehod v krožno gospodarstvo. UI lahko izboljša in pospeši razvoj novih izdelkov, komponent in materialov s pomočjo iterativnih postopkov strojnega učenja, ki omogočajo hitro prototipiranje in testiranje. S pomočjo UI lahko preko simulacij iščemo trajnostne krožne poslovne modele ter preverjamo scenarije kako lahko ponudba storitev in zakup naprav, namesto nakupa, poveča konkurenčnost podjetja. S kombiniranjem podatkov zbranih v realnem času z zgodovinskimi podatki lahko napovedujemo porabo sredstev, predlagamo optimalne cene, predvidevamo povpraševanje, sprožimo preventivno vzdrževanje in pametno upravljamo zaloge.

PS4 AI rešitve za področje trajnostne pridelave in predelave hrane

Zagotavljanje trajnostne varne hrane od polja do mize bo odvisno od izmenjave podatkov. Tehnologije umetne inteligence omogočajo povečanje kmetijske produktivnosti s pametno kmetijsko opremo in stroji, prilagodljivo raba energije za hlajenje, optimizacijo oskrbne verige, optimizacija poti, kontrolo kvalitete, izboljšanje procesov, avtomatizacija proizvodnje in zmanjševanje zavržene hrane. S prepoznavanjem stanja razvoja škodljivcev omogoča optimizacijo porabe škropiv. Modeli napovedovanja vremena omogočajo načrtovanje kmetijskih opravil.

PS5 Geoprostorska AI (GeoAI)

Umetna inteligenca (AI) je bila na čelu večine tehnoloških sprememb na področju prostorske informatike. Z uporabo inteligentnih algoritmov, razvrščanjem in prepoznavanjem prostorskih podatkov podatkov iz različnih virov in uporabo napovedne analize, strojno učenje, ki temelji na geografskih komponentah so priložnosti uporabo v številnih sektorjih.  Strojni vid, nevronske mreže in globoko učenje spreminjajo sedanje sisteme in aplikacije in omogočajo nove in hitre modele uporabe. Z uporabo namenskih gradnikov, ki jih bomo razvili za odprto podatkovno platformo bomo tehnologije umetne inteligence uporabili za obdelavo podatkov in boljše razumevanje sveta okoli nas.

PS6 AI rešitve za okrepitev varnosti z uporabo UI

Varnostni analitiki preiskujejo grožnje tako, da najdejo vzorce, oblikujejo hipoteze, sklepajo in svoje ugotovitve delijo z ostalimi podjetji. To so delovno intenzivni koraki, ki ne zahtevajo le časa, temveč tudi leta usposabljanja in strokovnega znanja. Ko se operativna tehnologija (OT) še naprej integrira s korporacijskim omrežjem in ko akterji groženj še naprej napredujejo v svojih napadalnih metodah, postaja vse bolj očiten pojav vrzeli v kibernetski varnosti v svetu OT. Hiter napredek na področju interneta in komunikacij je dodatno povzročil hitro povečanje velikosti omrežij in količine ustreznih podatkov. Posledično nastane veliko novih napadov, ki predstavljajo dodaten varnostni izziv za omrežja, saj je hitro in natančno odkrivanje vdorov vedno zahtevnejše.  AI sistemi, ki so uporabljeni v slovenskih podjetjih za zagotavljanje varnosti, so trenutno brez izjeme uvoženi tuji produkti. Logika, na kateri temeljijo mehanizmi odločanja med tem, kaj je grožnja in kaj ne, so nam nevidni, neznani in zasnovani v tujini. Želja je, da se uporabi slovensko znanje in izkušnje za izdelavo AI sistema, ki bi bil sposoben vsaj delno nadomestiti zdaj uporabljene tuje izdelke.

Kljub izjemnim prizadevanjem raziskovalcev se ti sistemi še vedno soočajo z izzivi pri izboljšanju hitrosti in natančnosti zaznavanja incidentov ob hkratnem zmanjšanju stopnje lažnih alarmov in pri odkrivanju novih vdorov. V zadnjem času se kot potencialne rešitve uvajajo sistemi na osnovi globokega učenja (GU) za učinkovito odkrivanje varnostnih incidentov. Člani so zasnovali rešitev, ki bo za sposobna zaznavati nekaj vrst kibernetskih incidentov. Prototip je zasnovan na način, da se mu kasneje lahko modularno doda sposobnost zaznave tudi drugih vrst incidentov. Prototipna rešitev zajema podatke iz omrežja, jih v realnem času obdela in v primeru zaznanega incidenta, opozori nanje. Na osnovi zaznanega incidenta varnostni inženir izvede primerno akcijo. Glavni cilji rešitve so povečati hitrost zaznavanja kibernetskih incidentov, zvišati natančnost zaznavanja kibernetskih incidentov, zmanjšati stopnjo lažnih alarmov, zmožnost odkrivanja novih kibernetskih incidentov in zagotoviti Sloveniji lastne visokozmogljive tehnologije za kibernetsko varnost.

PS7 AI rešitve za zdravje in medicino

Ključno za večjo uporabo tehnologij umetne inteligence v zdravstvu in medicini je ozaveščanje o zmožnostih,  pravočasna etična načela in regulativa, transparentnost in s tem zaupanje vseh uporabnikov.  Z napredkom umetne inteligence (UI) bi lahko preprečili marsikatero napačno diagnozo in zdravljenje simptomov namesto vzrokov bolezni. Ogromne količine podatkov, vključno z rezultati laboratorijskih testov, EKG in rentgenskimi slikami, ki se zbirajo in shranjujejo v elektronskih zdravstvenih evidencah, omogočajo uporabo UI in visoko zmogljive medicine, temelječe na podatkih. UI že spreminja način, kako zdravniki in raziskovalci pristopajo k reševanju kliničnih problemov. Nekateri algoritmi se lahko kosajo z zdravniki, še vedno pa jih ni mogoče popolnoma samostojno vključiti v vsakodnevno zdravstveno prakso. So pa vedno bolj v vlogi pomočnika zdravniku. Čeprav ti algoritmi pomembno vplivajo na učinkovitost zdravljenja in zdravstvenih posegov, obstajajo še nekatera regulativna in etična vprašanja, na katere je potrebno predhodno poiskati jasne odgovore. V zdravstvu gre namreč za življenja in v takih primerih je potrebna izjemna skrbnost pri uvajanju novih tehnologij. Pri UI v medicini in zdravstvu gre za uporabo algoritmov strojnega učenja za posnemanje človeške kognitivne funkcije pri analizi, tolmačenju in razumevanju zapletenih medicinskih in zdravstvenih podatkov. Vedno večja dostopnost zdravstvenih podatkov in hiter napredek analitičnih tehnik omogoča uporabo UI običajno pri zgodnjem odkrivanju bolezni, postavljanju diagnoze, zdravljenju bolnikov in napovedovanja izida, omogoča pa tudi uporabo UI na ostalih povezanih področjih, kot so npr. iskanje varnih in učinkovitih kombinacij zdravil. Ima pa UI tudi pomembno vlogo pri spopadanju s pandemijo COVID-19. Člani bodo razvijali rešitve in storitve za  učinkovito in varno uporabo zdravil, posamezniku prilagojeno odmerjanje zdravil, zaznavanje bolezni, kot npr demenca, na področju radioterapije in mešane resničnosti. Sodelovali bomo pri definiranju skupnih podatkovnih prostorov na področju zdravstvenih podatkov in s tem ustvarili pogoje za zaupanja vredno,  etično in varno pouporabo podatkov.

PS8 Razvoj in implementacija AI v poslovnih procesih

Obseg razpoložljivih podatkov se je v zadnjih letih eksponencialno povečal, raziskovalci so razvili bolj izpopolnjene algoritme strojnega in globokega učenja, računska moč in kapaciteta shranjevanja podatkov pa sta se nenehno povečevala. Konvergenca teh trendov spodbuja hiter tehnološki napredek in skokovite spremembe v ekonomiji in družbi. Vse te tehnologije in algoritmi so dostopne vsem organizacijam. Tehnologije UI danes ne zahtevajo visokih investicij, dostopne so celo kot storitev za najem. Analitske hiše napovedujejo, da bo imela umetna inteligenca že v bližnji prihodnosti odločilen vpliv na konkurenčnost in produktivnost podjetij, že danes pa uspešna podjetja izkoriščajo njene prednosti. Uspešna podjetja na tem področju pretežno pozornost in energijo usmerjajo v izkoriščanje UI za ustvarjanje dodane vrednosti. Pri tem so ključni ljudje in procesi, tehnologija pa zgolj sredstvo.  V Sloveniji imamo dobro razvito raziskovalno sfero na področju umetne inteligence, potrebno pa je narediti korak naprej pri uporabi umetne inteligence v gospodarstvu tako pri podpori poslovnih in proizvodnih procesov kot pri nadgradnji samih proizvodov in storitev. Osredotočali se bomo na razvoj in implementacijo AI v poslovnih procesih organizacij. Razvijali bomo rešitve in storitve napovedne analitika za prodajo in trženje ( personalizacija in predvidevanje), sisteme za podporo odločanju, optimizacijo virov, optimizacijo poslovnih procesov, avtomatizacijo poslovnih procesov, kontroling, optimizacija cen, zaznavanje anomalij in zaznavanje sentimenta potrošnikov.

Sodelovali bomo pri definiranju skupnih podatkovnih prostorov, podatkovnih modelov in ustvarili pogoje za zaupanja vredno, etično in varno pouporabo podatkov.

 

Iniciative AI4SI

 

  Skupina AI4SI (AI for Slovenia) se bo zavzemala za hitrejši prenos izsledkov raziskav v delovne procese predvsem gospodarstva, saj analize kažejo, da bo imela že v bližnji prihodnosti UI odločilen vpliv na konkurenčnost in produktivnost podjetij. Skupina bo vključevala predstavnike gospodarstva, državne uprave in predstavnike razvojno raziskovalnih organizacij, ki so aktivne na področju umetne inteligence ter druge deležnike.

Vabljeni na spletno stran iniciative AI4SI, https://ai4si.gzs.si/. Spremljajte tudi LinkedIn profil. 

 


Kontaktne osebe

Janko Burgar, janko.burgar@cosylab.com

Mirjana Kljajić Borštnar, Mirjana.Kljajic@fov.uni-mb.si

Mitja Trampuž, mitja.trampuz@creapro.si