Magyar kutatások az agygráfoktól a mélytanulásig

Az ELTE TTK Mesterséges intelligencia, nagy hálózatok, adatbiztonság: matematikai megalapozás és alkalmazások című Tématerületi Kiválósági Programja a mesterséges intelligencia, különösen a gépi és mélytanulás matematikai eszközeivel és elméletével foglalkozik. A kutatás egyrészt a matematikai elméletet kapcsolja össze a gépi tanulás alkalmazási területeivel, másrészt interdiszciplináris kísérleti projektekkel igyekszik demonstrálni az elméleti kutatások gyakorlati alkalmazhatóságát. 

A kutatók január 31-én rendezték meg szokásos félévzáró worskhopjukat. A kutatócsoportok 19 előadást tartottak a mesterséges intelligencia és a matematika kapcsolódó témáiban elért új eredményeikről, bemutatva számos alkalmazást is.

A bioinformatikai kutatócsoport elkezdte az OASIS3 adatbázis feldolgozását, ebben több mint 1000 páciens agyi MRI félvételei találhatóak. Az agygráfok elemzése olyan kérdésekre adhat választ, mint az Alzheimer-kór kialakulásának kockázata.

A mély tanulás kutatócsoport nagy nyelvi modelleket ötvözött kisebbekkel, és így sikerült költséghatékonyan az eddigi legjobb teljesítményeket meghaladni szentiment elemzésben. A bemutatott megközelítés a legkülönfélébb feladatok esetében ad lehetőséget arra, hogy a kisebb erőforrással rendelkező felhasználók nagy adathalmazok esetében is ki tudják használni a legújabb nyelvi modellek képességeit.

Az előadások képet adtak arról, hogy a neurális hálózatokat milyen sok tudományterületen alkalmazzák eredményesen kutatóink a differenciálegyenletektől a pénzügyi modelleken át az anyagtudományig.