Kritikus tömeg az MI területén

A Mesterséges Intelligencia Nemzeti Laboratórium (MILAB) lehetőséget biztosít arra, hogy a korábban széttöredezett kutatói csoportokat egységbe tömörítve, felhelyezze Magyarországot az európai térképre – érzékeltette a laborban rejlő lehetőségeket Benczúr András szakmai vezető, akivel a jelenleg is folyó megbízásokról és a piaci partnerekkel kapcsolatos tapasztalatokról beszélgettünk.


Benczúr András, a SZTAKI Informatikai Kutatólaborató­riumának vezetője

A MILAB tizenegy egyetemi, kutatóhelyi és közigazgatá­si partnerrel működik, a szak­mai munkát a Számítás­­tech­nikai és Automatizálási Kutatóintézet (SZTAKI) vezeti, ezen belül az alapkutatási témákat a Rényi Alfréd Matematikai Kutató­intézet koordinálja. „Az MI az elmúlt időszak egyik legfelkapottabb témája lett, ráadásul a korona­vírus-járvány csak tovább növelte a technológia megfelelő kihasználásának fontosságát. Alkalmazási területe a jármű­gyártástól kezdődően az orvos- és társadalom­tudomá­nyon keresztül egészen az agráriu­mig mindenhol hasznosítható, ennek meg­felelően szinte minden egyetem és kutató­intézet indított kutatásokat, a labor elsődleges célja pedig az volt, hogy ezeket a szakmai munká­kat össze­­fogja” – jegyezte meg Benczúr András. Mint folytatta, a labor meg­­alakulá­sá­­val ezek a kutató­­csoportok már nem egymással versenyeznek a pályázati forrásokért, hanem alulról építkezve hálózatos működésre tértek át, és egységes képet mutatva, az országot képviselve jelennek meg a nemzetközi színtéren is. Véleménye szerint munkájuk egyik legnagyobb hozadéka, hogy mára a hazai kutatók kritikus tömegben dolgoznak együtt a MILAB égisze alatt. A MILAB mintegy száz kutatót tömörít, és fő kutatási területei között a mélytanulás (deep learning) matema­tikai alapjai; a természetes­nyelv-fel­dolgozás; a gépi érzékelés; az orvosi, egész­ségügyi és biológiai alkalmazás; a biometriai alkalmazások, a személyes adatok védelmét biztosító adat­feldolgozó technológiák; az agrár- és élelmiszer­ipar; a közlekedés; a fel­dolgozó­ipar és a távközlés szerepelnek.

Mesterséges intelligencia támogatású gyártósor­optimalizáció modellezése a SZTAKI-ban.

Mindezek alapján, és összhangban a Mesterséges Intelligencia Nemzeti Stratégia törekvéseivel, tavaly szeptemberben hat nagyobb alprojektet definiáltak. Ezek közül az egyik például a szenzor/IoT/távközlés elnevezést kapta, és ennek keretében elsősorban arra keresnek vá­laszt, hogyan lehet a mérésekből származó gyártási folyamatokat leíró ada­tokból minél hatékonyabban előrejelzéseket adni, például a termék élettarta­mára vagy a folyamat optimalizálására.

A nyelvtechnológia alprojekt nem kisebb célt tűzött ki maga elé, mint hogy olyan, magyar nyelven könnyen elér­hető technológiai modulokat fejlesszen ki és tegye a közösség számára haszno­sít­hatóvá, amelyeket ipari és üzleti alkalmazásokban lehet használni. „Mind­erre el­ső­sorban azért volt szükség, mert a magyar nyelv ilyen típusú támogatá­sát mástól nem várhatjuk el” – mondta Benc­zúr András. Jelen esetben nem új tudományos eredményekre kell számítani, elsősorban a más nyelvek által elért szintre szeretnénk mi is eljutni. A Google fordítója egyértelműen megmutatja: minél elterjedtebb egy nyelv, minél több digitális szövegállomány áll rendelkezésre, annál precízebb modellt lehet rá építeni.

A gépi látás és érzékelés témakörében a többi között az orvosi kép­feldol­gozó alkalmazá­sok­kal kapcsolatos ku­ta­tásokra koncentrálnak, míg a bizton­ság és személyes adatok védelme al­pro­jektben az ezeket biztosító adatfeldolgozó technológiák kutatására fókuszálnak. Az orvosdiagnosztika területe is rendkívül népszerű, ugyanis a mesterséges intelligencia és a hálózatba kapcsolt mű­ködés komoly lehetőséget kínál az egészség­ügyi szektorban is. A hatodik al­pro­jekt, a matematikai elméleti alapkutatások során pedig arra koncentrálnak, hogy milyen optimalizáló eljárásokat lehet használni, hogy még pontosabb előre­jelzése­ket lehessen adni.

MRI-vizsgálat a Városmajori Szívklinikán. A mesterséges intelligencia egyre nagyobb hangsúlyt kap az egészségügyi képalkotás kiértékelésében.

A szakmai vezető kitért arra is, hogy az MI rendkívül gyorsan változó terület, ezért a kutatási irányokat nem lehet hosszú távon tervezni, így minden évben felülvizsgálják, mik az aktualitások, merre érdemes helyezni a jövőben a hangsúlyokat.

Benczúr András a laboratóriumban folyó kutatásokkal kapcsolatban arra hívta fel a figyelmet, hogy megrendelői körükhöz a piaci szereplők mellett az állam is szervesen kapcsolódik. Jelenleg az Audi, a Bosch, a Nokia és az Ericsson is különböző feladatokkal bízza meg a MILAB kutatóit, akik ezzel párhuzamosan a két közigazgatási partner – a Nemzetbiztonsági Szakszolgálat és a Magyar Államkincstár – megbízásain is dolgoznak. „Az általános szakértői vélemény szerint az adat az új olaj, és láthatóan egyre élesebb a verseny, mivel az adatok birtoklása kompetitív előnyt jelent” – mutatott rá egy újabb fontos területre a szakmai vezető.

A digitális kormányzás egyik fontos eleme lesz az úgy­nevezett Adat­tárca projekt, amelynek eredménye­ként hamarosan kialakul a jogi és közgazda­sági keret­rendszer, amelyben az ügyfelek személyes adataikat értelmezhetik, és akár befektetés gyanánt, például egy pénzügyi szolgáltató rendelkezé­sére bocsáthatják. De nem ez az egyetlen állami meg­bízása a laboratóriumnak, jelenleg is zajlik az ügyfél­szolgálatok digitalizálása és mester­sé­ges intelligenciával való támogatása. Ennek alapján létrejöhet Magyar­országon egy olyan szolgáltató állam, amely a polgárainak 21. századi minőségű szolgáltatá­sokat tud nyújtani. Benczúr András a piaci szereplőkkel folytatott közös munka kapcsán azt emelte ki, hogy az a szervezeti keret és biztos anyagi háttér, amelyet a MILAB képvisel, a nagy multikat is bátrabbá tette, ezért lényegesen több közös kutatás indult el a labor meg­alakulása óta, mint korábban.

A robotika és a mesterséges intelligencia meghatározzák a jövőt, a két terület találkozásával is foglalkozik a MILAB.

A szakmai vezető komoly kihívásnak nevezte a nemzet­közi projektekben való megjelenést. Személyes kapcsolatainak köszönhetően elsősorban a német és skandináv országok MI kutató­intézeteivel alakult ki szorosabb együtt­működésük, és mint mondta, kapcsolati tőke nélkül lehetetlen kutatásokhoz csatlakozni. Benczúr András a V4-ek tekintetében lát még előre­lépési lehetőséget, véleménye szerint közösen jóval sikeresebben tudnának kijutni az európai porondra. A nemzet­közi mozgás­teret illetően azt is megjegyezte, hogy folyama­to­san monitorozzák, mely szervezetek munkájához tudnának bekapcsolódni, és az elmúlt időszak eredményei alapján az MI-adat­­kutatások­kal foglalkozó Big Data Value Association az egyik ilyen intézmény.•


 
Archívum
 2011  2012  2013  2014  2015  2016  2017  2018  2019  2020  2021
Címkék

Innotéka