Prof. Sankowski: Nie miałem momentów zwątpienia (#10)
O dynamicznym rozwoju Instytutu Badawczego IDEAS, oraz budowaniu AI w Polsce opowiada dr hab. Piotr Sankowski, prof. Uniwersytetu Warszawskiego.
Michał Podlewski, Kamil Pawlik: Panie Profesorze, minęło właśnie 8 miesięcy, odkąd Instytut Badawczy IDEAS oficjalnie zaczął działać. Udało wam się powołać 15 zespołów i grup badawczych oraz zatrudnić ponad 100 pracowników. Z czego jest Pan osobiście najbardziej dumny w tym okresie „rozruchu”? Czy udało się zrealizować wszystko, co Pan zakładał na ten pierwszy etap?
Dr hab. Piotr Sankowski, prof. UW: Udało nam się zaprosić do współpracy doskonałych naukowców, którzy od momentu powstania Instytutu intensywnie pracują. Zaowocowało to zarówno pierwszymi pracami naukowymi z afiliacją IDEAS - wydaje mi się, że 20 z nich to prace, które zostały przyjęte na konferencje A* - czyli te najbardziej prestiżowe. Grupy i zespoły pracują również intensywnie nad projektami, które realizujemy z administracją państwową lub na zlecenie Ministerstwa Obrony Narodowej.
Ważnym krokiem było przeniesienie ELLIS Unit do Instytutu i organizacja ELLIS Doctoral Symposium, które przyciągnęło do Warszawy blisko 200 naukowców z całego świata. Co w praktyce obecność ELLIS Unit zmienia dla polskiego badacza? Czy to jest nasza przepustka do pierwszej ligi europejskiej AI?
Sieć ELLIS to paneuropejska organizacja, która skupia się na prowadzeniu badań naukowych w AI. Łączy prężnie działające ośrodki, co sprzyja wymianie doświadczeń i wiedzy. Wydaje mi się, że w tym momencie jest to już sieć 40 instytucji. Daje nam to wielkie możliwości: uczestnictwo w organizowanych przez poszczególne oddziały - tzw. unity - wydarzeniach. Wymianę wiedzy. To też możliwość współtworzenia międzynarodowych konsorcjów, które ubiegają się o wysokie granty. Dzięki członkostwu w takiej organizacji, stajemy się rozpoznawalną instytucją nie tylko w Polsce, ale również w Europie.
Uruchomiliście kilka ciekawych współprac z instytucjami publicznymi. W jakich obszarach administracja państwowa szuka dziś u Was wsparcia?
Dobrym przykładem jest projekt realizowany przez Zespół Przetwarzanie Języka Naturalnego, którego liderem jest dr inż. Piotr Andruszkiewicz. Celem projektu ExtrAct jest stworzenie rozwiązania wykorzystującego sztuczną inteligencję, duże modele językowe, do wydobywania informacji z dokumentów jednostek administracji lokalnej. Narzędzie testowane jest aktualnie przez Urząd Miasta Międzyzdroje, pozwala na analizę i ekstrakcję informacji z aktów notarialnych, ksiąg wieczystych, raportów z rejestrów gruntów, budynków i lokali w celu usprawnienia zadań realizowanych przez Urząd, m.in. wyliczania podatku od nieruchomości. Rozwiązanie pozwala na przyspieszenie procesu analizy wspomnianych dokumentów i skrócenie czasu oczekiwania na ich przeprocesowanie.
Pracujecie nad technologiami podwójnego zastosowania we współpracy z Ministerstwem Obrony Narodowej. Żyjemy w niespokojnych czasach i dobrze, że takie projekty są tworzone w Polsce. W jakich konkretnie obszarach sztuczna inteligencja może zapewnić nam przewagę na polu walki przyszłości?
Wykorzystanie różnych źródeł informacji o obszarze potencjalnie prowadzonych działań wzmacnia świadomość sytuacyjną oraz zwiększa skuteczność. AI wraz z nowoczesną teledetekcją dostarcza niezbędnych informacji i wspiera podejmowanie optymalnych decyzji na bazie aktualnych danych sytuacyjnych.
W kontekście militarnym ważnym obszarem jest także cyberprzestrzeń, którą uważa się za piąty wymiar pola walki. W tym obszarze także realizujemy rozwiązania wykorzystujące technologie AI, które np. poprawią wykrywalność luk w oprogramowaniu czy też wspomogą w wykrywaniu dezinformacji oraz baniek informacyjnych.
Widzimy także duży potencjał w zastosowaniach AI do przewagi informacyjnej: automatycznej analizy komunikacji, wczesnej detekcji zagrożeń i ochrony danych oraz filtracji dezinformacji - czyli technologiach, które na polu walki decydują o szybkości reakcji i bezpieczeństwie operacyjnym, a w zastosowaniach cywilnych - o odporności infrastruktury państwa, bezpieczeństwie komunikacji instytucji publicznych oraz ochronie obywateli przed kampaniami dezinformacyjnymi.
Prowadzicie projekty od wykrywania „floty cieni” na morzach, przez „cyfrowy las”, aż po wsparcie rolnictwa. Gdyby miał Pan wskazać które wdrożenia mają największy potencjał komercyjny w najbliższym czasie i które moglibyśmy wesprzeć większymi nakładami finansowymi – co by to było?
Infrastruktura i systemy wspierania decyzji w zakresie działań dronów.
“Obserwując polskie start-upy AI, osobiście największy potencjał widzę w ochronie zdrowia – mamy MIM Fertility (doceniony w Australii), Medicalgorithmics (który rozwija algorytmy w kardiologii) czy polski model medyczny Eskulap (oraz wiele innych). Czy biorąc pod uwagę nasze zasoby danych i kadry, to właśnie medyczne AI powinno stać się naszym towarem eksportowym? I jak w tym kontekście wygląda działalność IDEAS?
Rozwój metod i algorytmów wspierających ekspertów medycznych (w różnych zadaniach) jest kluczowy. Widoczny jest trend związany z cyfryzacją w ochronie zdrowia. Ze względu na ograniczoną liczbę lekarzy, starzejące się społeczeństwo oraz rozwój metod diagnostycznych, potrzebne są narzędzia wspomagające ich pracę. Takie algorytmy mogą usprawnić procesy diagnostyczne oraz pomóc w detekcji nowych biomarkerów. Ze względu na kapitał intelektualny, jaki posiadamy w naszym kraju, mamy podstawy do wypracowywania konkurencyjnych rozwiązań dla dobrze zdefiniowanych zadań. Istotnym ograniczeniem pozostaje jednak aspekt regulacji, współpracy z jednostkami medycznymi oraz dostępu do danych medycznych.
W IDEAS powstała grupa zajmująca się analizą danych medycznych, która w swoich pracach skupia się na możliwości wykorzystania metod AI do wspomagania diagnostyki histopatologicznej, m.in. w możliwości automatycznej oceny określonych przypadków histopatologicznych.
Wspominał Pan niedawno o planach powoływania kolejnych zespołów badawczych. Jakich kluczowych obszarów AI brakuje jeszcze – Pana zdaniem – w obecnej strukturze IDEAS? Ciekawi mnie szczególnie, czy w Państwa strategii jest miejsce na technologie wspierające tak wrażliwy obszar, jak zdrowie psychiczne?
Obszarem tym zajmuje się w IDEAS zespół Psychiatria i Fenomenologia Komputacyjna, który aktualnie testuje użyteczność modeli językowych w diagnostyce zaburzeń osobowości. Ma to szczególne znaczenie w kontekście problemów w ochronie zdrowia psychicznego. Choć przed nami jeszcze długa droga, to implementacja narzędzi opartych na sztucznej inteligencji powinna przełożyć się na skrócenie czasu podejmowania decyzji przez ekspertów, obniżenie ich kosztów, jak również niwelowanie strat społecznych związanych ze stereotypizacją i stygmatyzacją osób.
Jeżeli chodzi natomiast o powołanie kolejnych zespołów to planujemy otworzenie konkursów na początku przyszłego roku. Tutaj jesteśmy otwarci na tematy, bo szukamy po prostu jak najlepszych badaczy.
Jakiś czas temu przeprowadziłem ważną rozmowę z dr Marcinem Rządeczką (UMCS), który odbył staż w IDEAS NCBR, między innymi o czatbotach terapeutycznych. Dotknęliśmy też problemu tworzenia przez ludzi głębokich relacji emocjonalnych z maszynami. Czy polska nauka powinna głębiej badać, jak takie relacje wpływają na naszą psychikę? Czy IDEAS prowadzi takie badania?
IDEAS już działa w tym obszarze. Wspomniany zespół, w którym pracował dr Rządeczka, zajmuje się także zagadnieniem antropomorfizacji modeli językowych przez użytkowników, czyli właśnie źródłem ich potencjalnej użyteczności w cyfrowej psychoterapii. Z licznych badań wiemy, że czatboty mogą wywierać korzystny wpływ na psychikę użytkowników, a zarazem popełniać katastrofalne w skutkach błędy. Dlatego tak ważne jest kompleksowe spojrzenie na ten problem, także pod kątem etycznym, a nie wyłącznie kognitywnym, w tym prowadzenie badań interdyscyplinarnych z udziałem ludzi, czym się także zajmujemy.
Wybrał Pan trudniejszą drogę – budowanie instytucji tu, w Polsce, zamiast lukratywnej pracy za granicą. Obserwując spadające nakłady na naukę wspomniał Pan niedawno, że czuje się w pewnym sensie oszukany. Czy w ciągu ostatnich miesięcy, walcząc o przyszłość IDEAS, miał Pan momenty zwątpienia? Nie chciał Pan tego – kolokwialnie mówiąc – „rzucić w cholerę”?
Nie miałem momentów zwątpienia. Zbudowaliśmy bardzo szybko bardzo dobrze działającą instytucję naukową i nie mogę się doczekać jej dalszego skutecznego rozwoju. To rzeczywiście daje siłę do dalszej pracy. Natomiast sytuacja polskiej nauki w całości jest bardzo trudna, bo nakłady na naukę w stosunku do PKB nieustannie spadają - to nie napawa optymizmem.
Porusza Pan głośno temat „luki pokoleniowej” na uczelniach. Mamy paradoks: stypendium doktoranckie jest niższe od płacy minimalnej, podczas gdy przemysł na start oferuje wielokrotność tej kwoty. Jakie będą skutki tego zjawiska za 5–10 lat, jeśli nie zareagujemy teraz? Kto ukształtuje przyszłe kadry, skoro – jak sam Pan zauważył – nauczycieli informatyki brakuje już na każdym szczeblu edukacji?
Trudno powiedzieć co się wydarzy. Pewne jest to, że już od jakiegoś czasu zmagamy się z luką pokoleniową i niedoborem kadry na uczelniach wyższych - to oznacza, że nie możemy chociażby kształcić takiej liczby młodych ludzi jaka jest potrzebna np. w takich obszarach jak matematyka czy informatyka. Kluczowym elementem gdzie tracimy najwięcej talentów jest właśnie początek studiów doktoranckich i tutaj musimy stworzyć kompleksową ofertę, np. ogólnopolski program doktorski w AI.
Krzysztof Rojek wygrał olimpiadę AI, Adam Gąsienica-Samek zajął drugie miejsce na Olimpiadzie Informatycznej. Napisał Pan wprost: „raczej nie zaczną kariery naukowej w Polsce”. Co konkretnie – poza pieniędzmi – musiałoby się stać, żeby tacy ludzie chcieli robić doktoraty w Polsce?
Ważna jest stabilność - pewność, że niezależnie od wpływów politycznych praca i posada będą. Swoboda naukowa - możliwość realizowania projektów badawczych, które wpisują się w zainteresowania młodych ludzi. Stworzenie im możliwości wymiany zagranicznej, networkingu na międzynarodowych konferencjach. To są niezwykle istotne elementy rozwoju kariery naukowej.
To, co będzie użyteczne za 5–10 lat, będzie czymś kompletnie innym, niż sobie teraz wyobrażamy. Jak zatem projektować dziś system edukacji? Czego uczyć dzieci, skoro w gruncie rzeczy nie wiemy, do czego je przygotowujemy?
Na pewno musimy nauczyć dzieci się uczyć i przystosowywać do nowych narzędzi oraz rozwiązań. Dużo ważniejsze niż wiedza encyklopedyczna będzie umiejętność rozwiązywania problemów oraz umiejętność współpracy.
Porównuje Pan AI do „maszyny parowej dla zadań intelektualnych”. Gdzie ta cyfrowa maszyna parowa ma szansę ruszyć w Polsce najszybciej? Które sektory naszej gospodarki są najbliżej tej rewolucji?
To na razie bardzo trudno przewidzieć, choć mamy dziedziny, gdzie moglibyśmy powalczyć o pozycję lidera. Uważam, że powinniśmy inwestować w rozwój AI tam gdzie mamy już silny przemysł - tutaj przychodzą mi do głowy np. rolnictwo, czy leśnictwo. Co więcej mam nadzieję, że zaczniemy być coraz bardziej aktywni w zastosowaniu AI w obronności. W technologiach podwójnego zastosowania upatruję ogromną przyszłość i szansę dla Polski.
Stawia Pan odważną tezę, że matematyka będzie pierwszą dziedziną, w której AI osiągnie możliwości nadludzkie. Czy to oznacza zmierzch tradycyjnej roli matematyków i informatyków? Czy naukowcy staną się jedynie „operatorami” AI?
Myślę, że rzeczywiście drastycznie zmieni się praca matematyka, czy szerzej mówiąc praca w dziedzinach teoretycznych jak fizyka teoretyczna, czy informatyka teoretyczna. Badacze pracujący w tych dziedzinach będą musieli oswoić się z myślą, że nowe odkrycia będą rodzić się w ścisłej współpracy z algorytmami. Jednak bycie takim “operatorem” AI będzie wymagało nadal ogromnej wiedzy i na pewno doświadczenia.
Punktem zwrotnym będzie moment, w którym do tworzenia nowych modeli będą wykorzystywane badania przeprowadzone przez poprzednie modele. Jak daleko jesteśmy od tego momentu? Czy to kwestia lat, czy dekady?
To się dzieje już teraz, bo duże modele językowe bardzo mocno wspierają proces programowania. Ocenia się, że zwiększają produktywność programistów o około 100%. Natomiast, na wsparcie w tworzeniu tych modeli musimy poczekać na rozwiązania podobne do tych, które są planowane do wspierania badań naukowych. Rozwiązania te nie mają być „inteligentnym kalkulatorem”, lecz współbadaczem, który potrafi zaproponować temat badań, sformułować hipotezę, zaplanować eksperyment i sprawdzić jego wynik. Ta idea zmaterializowała się w postaci dwóch projektów: AI co-scientist Google Research i The AI Scientist firmy Sakana AI.
Gdyby miał Pan dziś pełną swobodę decyzyjną i nieograniczony budżet – jaki krok podjąłby Pan natychmiast, jutro rano, aby w ciągu 3 lat uczynić z Polski regionalnego lidera AI?
Myślę, że uruchomiłbym odpowiednik amerykańskiej misji “Genesis”, która ma być zorganizowanym i spójnym wysiłkiem o zasięgu ogólnokrajowym, którego celem jest otwarcie nowej ery innowacji i odkryć napędzanych sztuczną inteligencją, zdolnych do rozwiązania najpoważniejszych wyzwań XXI wieku.
Wokół IDEAS zgromadziła się wyjątkowo silna i zaangażowana społeczność, co udowodniła fala wsparcia, jaką otrzymaliście w trudnych chwilach. W jaki sposób te osoby mogą Was wspierać na tym nowym etapie?
Przede wszystkim zachęcam do śledzenia naszej działalności na LinkedIn, zapraszam do uczestniczenia w organizowanych przez nas wydarzeniach, np. seminariach naukowych.
Mimo wszystkich trudności – spadających nakładów, luki pokoleniowej, odpływu talentów czuję się Pan zmotywowany, by walczyć o sztuczną inteligencję w Polsce. Skąd czerpie Pan tę siłę do dalszego działania? Co Pana napędza?
Przede wszystkim wierzę, że w Polsce możemy stworzyć atrakcyjne warunki pracy dla najzdolniejszych młodych badaczy. To nie jest tak, że jak my mieliśmy trudno, to kolejne pokolenie też musi mieć trudno. Poza tym nasze działania w IDEAS NCBR, a teraz w Instytucie Badawczym IDEAS spotkały się z niesamowitym poparciem nie tylko ekspertów, ale też całego społeczeństwa. Za to poparcie bardzo dziękuję, ale też jest to bardzo dużą motywacją do dalszej pracy.
***
Grupy badawcze i zespoły w Instytucie Badawczym IDEAS (LinkedIn):
Grupa Widzenia Maszynowego - lider: dr inż. Bartłomiej Twardowski (LinkedIn)
Grupa zajmuje się nowoczesnymi metodami widzenia maszynowego opartymi na głębokim uczeniu. Pracuje nad różnymi zadaniami, takimi jak klasyfikacja obrazów, detekcja obiektów, segmentacja, generowanie obrazów oraz analiza z użyciem dużych modeli wizyjno-językowych. W badaniach skupia się na wyzwaniach związanych z adaptacją i transferem wiedzy, odpornością modeli, kontrolą generatywnych systemów oraz łączeniem informacji z różnych modalności.
Grupa Kryptografii - lider: prof. dr hab. Stefan Dziembowski (LinkedIn)
Grupa zajmuje się zapewnieniem prywatności i bezpieczeństwa w uczeniu maszynowym, wykorzystując techniki kryptograficzne (np. homomorficzne szyfrowanie, bezpieczne obliczenia wielostronne) oraz mechanizmy prywatności różnicowej.
Zespół Cyberbezpieczeństwa - lider: prof. dr hab. inż. Wojciech Mazurczyk (LinkedIn)
Zespół zajmuje się prowadzeniem badań związanych z analizą istniejących i potencjalnych przyszłych cyber zagrożeń, monitorowaniem ich trendów rozwojowych oraz opracowuje nowatorskie sposoby im przeciwdziałania. Do tego celu wykorzystywane są nowoczesne technologie i algorytmy w tym metody sztucznej inteligencji. Wśród realizowanych rozwiązań są inteligentne sposoby wykrywania podatności w oprogramowaniu oraz systemach teleinformatycznych, detekcji dezinformacji czy przeciwdziałania technikom ukrytej komunikacji.
Zespół Przetwarzania Języka Naturalnego - lider: dr inż. Piotr Andruszkiewicz (LinkedIn)
Zespół zajmuje się dużymi modelami językowymi (LLM), ich efektywnym trenowaniem i dostrajaniem. Badane są możliwości wykorzystania wieloagentowego podejścia do rozwiązywania zadań, zoptymalizowanego tworzenia agentów oraz wykorzystania danych innych modalności, czyli obrazu i dźwięku. Istotnym elementem jest zapewnienie mechanizmów wprowadzania wielojęzyczności do modeli językowych. Zespół pracuje także nad ekstrakcją informacji z danych multimodalnych i ich analizą semantyczną przy wykorzystaniu modeli językowych.
Zespół Analizy obrazowych danych medycznych - lider: dr hab. inż. Żaneta Świderska-Chadaj (LinkedIn)
Zespół zajmuje się zastosowaniem metod sztucznej inteligencji do opracowania narzędzi wspomagających diagnostykę medyczną, bazujących na danych obrazowych (np. radiologicznych, histopatologicznych itp.). Jednym z głównych obszarów badań jest opracowanie algorytmu wspomagającego diagnostykę histopatologiczną chłoniaka. Techniczne kwestie obejmują zadania, takie jak: klasyfikacja (np. komórka nowotworowa vs komórka zdrowa), segmentacja (np. obszar nowotworu) oraz modelowanie określonych procesów (np. procesu różnicowania się komórek).
Zespół AI StrategyLab - lider: dr hab. Tomasz Michalak (LinkedIn)
Zespół opracowuje algorytmy AI do analizy pola walki oraz wspierające podejmowanie decyzji w starciu z przeciwnikiem. Budujemy unikalne kompetencje wykorzystujące algorytmy sztucznej inteligencji do zwiększenia możliwości systemów BMS (tj. systemów zarządzania polem walki). Pracujemy nad zaawansowanymi techniki analizy danych, uczenia maszynowego, optymalizacji i teorii gier aby wykorzystać je do usprawnienia procesu podejmowania decyzji dowódczych zarówno na poziomie taktycznym jak i operacyjnym. Naszym celem jest uzyskanie statystycznie znacznie wyższej średniej skuteczności decyzyjnej w porównaniu z operatorem ludzkim, przy jednoczesnym minimalizowaniu ryzyka wystąpienia zdarzeń niepożądanych.
Zespół AI Cyfrowy Las/Rozpoznania - lider: prof. dr hab. Krzysztof Stereńczak (LinkedIn)
W celu budowy rozwiązań wspierających działania w obszarze strategicznym i operacyjnym niezbędne jest dokładne zmapowanie i opisanie obszaru potencjalnych operacji, ze szczególnym uwzględnieniem obszarów niezurbanizowanych i leśnych. Zespół opracuje algorytmy AI do analizy pola walki i jego opisu analitycznego w przestrzenie od 2 do 3D. Zbudujemy unikalne rozwiązania m. in. cyfrowych bliźniaków, wykorzystujące algorytmy sztucznej inteligencji do zwiększenia możliwości systemów zarządzania polem walki (BMS). Zaawansowane techniki analizy danych i uczenia maszynowego, wraz z szeroką wiedzą leśną pozwolą na usprawnienie procesu podejmowania decyzji zarówno na poziomie taktycznym jak i operacyjnym, szczególnie w obszarach niezurbanizowanych i leśnych
Zespół Grafiki Komputerowej - lider: dr hab. Przemysław Spurek (LinkedIn)
Zespół pracuje nad nowoczesnymi technikami tworzenia obrazów 3D, szczególnie skupiając się na metodach NeRF i Gaussian Splatting. NeRF to sposób, który wykorzystuje sztuczną inteligencję do tworzenia realistycznych modeli 3D ze zdjęć. Działa dobrze, ale jego działanie jest powolne i wymaga dużo czasu. Z kolei Gaussian Splatting to nowsza metoda, która zamiast sieci neuronowych używa rozkładów (tzw. Gaussów) do opisania sceny. Dzięki temu działa dużo szybciej i łatwiej można edytować obiekty. Pozwala to na interaktywne zmiany podobne do tych, jakie wykonuje się na klasycznych modelach 3D. Zespół bada też, jak połączyć Gaussian Splatting z generatywnymi modelami AI, by mieć większą kontrolę nad wyglądem i jakością scen 3D.
Zespół Uczenia w Sterowaniu, Grafach i Sieciach - lider: dr hab. inż. Paweł Wawrzyński (LinkedIn)
W ramach badań nad grafowymi sieciami neuronowymi zespół rozwija architektury neuronowe kompresujące grafy do postaci wektorów liczb oraz syntezujące grafy. Metody te znajdują zastosowanie w chemii i farmacji, do modelowania relacji między związkami chemicznymi i generowania hipotetycznych związków chemicznych.
W ramach badań nad wieloagentowym uczeniem ze wzmocnieniem zespół rozwija metody komunikacji w środowisku wieloagentowym. Metody te znajdują zastosowanie w optymalizacji sterowania systemami rozproszonymi, jak sieć energetyczna czy rój dronów.
Zespół ds. Robotyki - lider: dr inż. Krzysztof Walas (LinkedIn)
W naszych badaniach chcemy, żeby roboty nie unikały dotyku, lecz wykorzystywały go do lepszego działania i rozumienia otoczenia. Skupiamy się na połączeniu wzroku i dotyku, by roboty mogły uczyć się fizyki świata, np. jak mocno coś chwycić czy jak chodzić po śliskiej powierzchni. Używamy do tego nowoczesnych technologii, takich jak uczenie maszynowe, wizja komputerowa i zaawansowane przetwarzanie sygnałów. Nasze rozwiązania implementujemy na fizycznych robotach.
Zespół ds. Dronów - lider: dr inż. Przemysław Kornatowski (LinkedIn)
Zespół badawczy zajmuje się projektowaniem, budową oraz testowaniem zaawansowanych systemów dronowych, zarówno pod kątem sprzętowym, jak i programowym. Skupiamy się na rozwiązaniach wykorzystujących heterogeniczne roje dronów, przeznaczonych do realizacji zdywersyfikowanych zadań. W naszych systemach implementujemy nowoczesne algorytmy sztucznej inteligencji, ze szczególnym uwzględnieniem technologii rzeczywistości wirtualnej i rozszerzonej, co znacząco ułatwia bezpieczną i intuicyjną interakcję człowiek–dron. Tworzone rozwiązania mają na celu rozwój efektywnych, autonomicznych systemów wspierających użytkowników w codziennych sytuacjach, ze szczególnym naciskiem na zastosowania poszukiwawczo-ratownicze oraz monitorowanie infrastruktury krytycznej.
Zespół ds. Analizy Prywatności i Zgodności Danych - lider: dr Hubert Niewiadomski (LinkedIn)
Zespół badawczy zajmuje się prowadzeniem badań nad metodami automatycznej analizy danych oraz klasyfikacji treści w kontekście ochrony prywatności i zgodności z regulacjami prawnymi. W szczególności, badamy zastosowanie technik przetwarzania języka naturalnego (NLP) oraz innych metod do identyfikacji informacji wrażliwych oraz oceny ryzyka ich nieuprawnionego ujawnienia lub niewłaściwego wykorzystania.
Kluczowe obszary badawcze grupy obejmują rozwój algorytmów do precyzyjnego wykrywania treści chronionych, analizę semantyczną dokumentów w celu określenia ich poziomu poufności oraz dostosowywanie procesów klasyfikacyjnych do zmieniających się regulacji.
Zespół Fenomenologii i Psychiatrii Komputacyjnej - lider: dr hab Marcin Moskalewicz (LinkedIn)
Zespół zajmuje się prowadzeniem badań związanych z zastosowaniem sztucznej inteligencji w obszarze zdrowia psychicznego, w szczególności służących zrozumieniu doświadczeń neuronatypowych (m.in. osób z autyzmem) w oparciu o dane pierwszoosobowe. Zespół pracuje także nad wykorzystaniem dużych modeli językowych w terapii, badając interakcje agentów z człowiekiem pod kątem bioetycznym.
***
Dr hab. Piotr Sankowski, prof. UW – Jeden z najbardziej rozpoznawalnych polskich naukowców w dziedzinie informatyki i sztucznej inteligencji. Profesor w Instytucie Informatyki na Wydziale Matematyki, Informatyki i Mechaniki Uniwersytetu Warszawskiego oraz założyciel i lider Instytutu Badawczego IDEAS. Jako jedyny polski naukowiec zdobył cztery granty European Research Council: Starting Grant (2010), Proof of Concept Grant (2015 i 2023) i Consolidator Grant (2017). Współzałożyciel spółek technologicznych (m.in. MIM Solutions), aktywnie łączy świat nauki z biznesem.
Linki:
Wszystkie rozmowy na trajektorie.pl:
#10 Dr hab. Piotr Sankowski (Prof. Uniwersytetu Warszawskiego) o Instytucie Badawczym IDEAS
#9 Dr Paweł Gora (Uniwersytet Jagielloński, Warsaw.ai) o tym, że dziś sam kod to za mało
#8 Sebastian Kondracki (Fundacja SpeakLeash, Bielik.ai) o rozwoju Bielika i polskiej AI
#7 Dr inż. Bartosz Ptak (Politechnika Poznańska) o robotyce kosmicznej i projekcie PUT-ISS
#6 dr hab. Agata Starosta (Prof. IBB PAN), dr hab. Artur Obłuski (Prof. UW), dr hab. Kinga Kamieniarz-Gdula (Prof. UAM), dr hab. Michał R. Gdula (UAM), dr Joanna Karolina Malinowska (UAM) o nauce jako polskiej racji stanu
#5 Dr inż. Anna Sztyber-Betley (Politechnika Warszawska) o bezpieczeństwie AI i alignmencie
#4 Dr Wiktoria Mieleszczenko-Kowszewicz (Politechnika Wrocławska) o manipulacjach i efektywnej współpracy z AI
#3 Dr Bartosz Naskręcki (UAM) o benchmarku FrontierMath i przyszłości matematyki w dobie AI
#2 Dr Marcin Rządeczka (UMCS) o iluzji relacji z maszyną i chatbotach terapeutycznych
#1 Aleksander Obuchowski (Politechnika Gdańska, TheLion.ai) o AI w ochronie zdrowia i polskim modelu AI Eskulap