Hírfolyam
Akadémiai „világítótornyok” tudásmegosztása a BME-n
2024. 03. 28.A mesterséges intelligencia prominens akadémiai szakértőit hallgathatta meg a közönség a téma másfél éve szárnyaló műegyetemi előadássorozatának legújabb epizódján.
„Kivételes találkozónak lehetett részese, aki ellátogatott a mesterséges intelligencia (MI) témájában tartott rendezvénysorozatunkra márciusban. Az MI területének legjelentősebb hazai akadémiai szakértőit sikerült időben és térben is összehoznunk, akik személyes jelenlét mellett tartottak érdekfeszítő bemutatókat a legújabb trendekről, eredményekről, és picit betekinthettünk abba is, hová tart a világ a mesterséges intelligencia egyre szélesedő gyakorlati alkalmazásával” – fogalmazott a rendezvény házigazdájaként és levezető elnökeként Varga Pál, a BME Villamosmérnöki és Informatikai Kar (BME VIK) Távközlési és Médiainformatikai Tanszék (TMIT) tanszékvezető egyetemi docense. Az „M.I. fénycsóvák az akadéMIai világítótornyokból” című szakmai délutánt 2024. március 12-én rendezték meg a BME Informatikai épületében.
A szervezők örömmel tapasztalták, hogy a szokásosnál is hosszabb program (4 gondolatébresztő és ismeretterjesztő előadás, majd 4 mélyebb szakmai bemutató) mellett újból teltház volt az eseményen, sőt, néhányan még azt is vállalták, hogy az előadóterem lépcsőin ülve követik végig a prezentációkat.
A szakmai délután teljes felvétele a BME VIK TMIT YouTube-csatornáján visszanézhető.
(videofelvétel és vágás: Mandácskó Zoltán)
Az eseményt Charaf Hassan, a BME VIK dékánja, a Mesterséges Intelligencia Koalíció elnökségi tagja nyitotta meg. Köszöntötte az érdeklődőket, köztük egyetemi hallgatókat, oktatókat, külsős érdeklődőket és a mesterséges intelligencia témakörének akadémiai grémiumát, a rendezvény előadóit. Beszédében egyebek mellett kiemelte, hogy a hazai felsőoktatási intézmények összefogására van szükség a mesterséges intelligenciához kötődő oktatásban és kutatásban. Az egyetemek között megvan ugyan a versengés a legjobb hallgatókért, ám ezen túlmenően partnerként összefogva szükséges fellépniük, hogy az intézményekben koncentrálódó tudással az ország érdekét szolgálják és erősítsék a nemzetgazdaságot. A BME VIK TMIT rendezvénye ennek a szükséges összefogásnak egy jó és követendő példája.
A szakmai bemutatókból számos éppen zajló kutatást, a legfrissebb eredményeket és több MI felhasználási alternatívát is megismerhetett a közönség.
Kovács László dandártábornok, a Nemzeti Közszolgálati Egyetem (NKE) tudományos rektorhelyettese és egyetemi tanára figyelemfelkeltő előadásában a mesterséges intelligencia mellett a kvantum computing lehetőségeit mutatta be a katonai kiberműveletekben. Az új, úttörő technológia hasznos lehet egyebek mellett az adatgyűjtésben és az információk gyors rendszerezésében, vagy akár a döntéshozatali folyamatok automatizációjában. A katonai műveleteknél az MI-nek ígéretes jövője van többek között a felderítésben (hadszíntér felderítő előkészítés), a műveleteket támogató önszerveződő, intelligens hálózatok kialakításában, amelyben az egyes rendszerek képesek az egymás közti kommunikációra. Fontos MI felhasználási terület lehet a prediktív analitika (wargaming), így például az ellenség mozgásának, tevékenységének megfigyelése, és az ehhez kapcsolódó stratégiai döntéshozatal. Hasznát vehetik az AI-nak a kiképzések során is, főként szimulációk vagy eseményvezérelt gyakorlatok támogatásához.
Kifejezetten magyar nyelvi aktualitásokról hallhatott a közönség Váradi Tamás, a HUN-REN Nyelvtudományi Kutatóközpont Nyelvtechnológiai és Alkalmazott Nyelvészeti Intézet főigazgató-helyettese bemutatójában. Többek között az intézetben kifejlesztett „magyar ChatGPT”, a Puli szoftver kulisszáiról osztott meg részleteket. Bemutatta az NYTK PULI modellcsalád legújabb tagját, a PULI LlumiX 32K modellt, a llama2 modell magyar nyelvű finomhangolt változatát, amely 32K méretű kontextusablakkal rendelkezik.
Hajdu András, a Debreceni Egyetem (DE) Informatikai Kar dékánja, az Adattudomány és Vizualizáció Tanszék tanszékvezető egyetemi tanára az összetett (ensemble-based) mélytanuló eljárások klinikai nyelvi adatfeldolgozásban és szűrőrendszerekben betöltött szerepét ismertette. Többek között egy olyan citológiai szűrőrendszer prototípusának tervét mutatta be, amely képes elemezni az ún. Papanicolaou kenetek digitalizált képeiből létrejött adatbázist, a kinyert és feldolgozott információk alapján pedig előkészíti a sejtek szegmentálásának, kimetszésének és manuális osztályozásának folyamatát.
Érdekfeszítő bemutatót tartott Botzheim János, az Eötvös Loránd Tudományegyetem (ELTE) Informatikai Kar Mesterséges Intelligencia Tanszék tanszékvezető egyetemi docense is, aki fuzzy rendszerekkel (bonyolult, hagyományos vizsgálati módszerekkel nehezen megfogalmazható problémák egyszerű megoldására szolgáló modell), evolúciós és gradiens alapú tanuló algoritmusokkal és a bakteriális programozással (bakteriális memetikus algoritmus) hozta összefüggésbe a mesterséges intelligencia tág fogalomkörét.
Jelasity Márk, a Szegedi Tudományegyetem (SZTE) Számítógépes Algoritmusok es Mesterséges Intelligencia Tanszék tanszékvezetője a mesterséges neuronhálók sérülékenységére hívta fel a figyelmet. Számos példát mutatott arra is, miszerint a bemeneti információkban végbemenő egészen apró változtatás komoly hatással lehet a végeredményre.
Ónozó Lívia, a Magyar Nemzeti Bank (MNB) Digitalizációs technológia főosztályának vezetője előadásának központi kérdése az volt, hogyan befolyásolják a híroldalakon megjelenő szövegek a jegybank szakértőinek munkáját. Többek között kitért arra is, hogy a GDP-hez hasonló fontos gazdasági változók becslése azért is fontos, mert a KSH adatai kis frekvencián – havonta vagy ritkábban - állnak rendelkezésre, így a közbeeső időben a minél pontosabb előrejelzés segíti szükséges döntések meghozatalát.
Antal Péter, a BME VIK Méréstechnika és Információs Rendszerek Tanszék egyetemi docense, a Mesterséges Intelligencia Csoport vezetője előadásában egy aktuálisan érdekes területről, az az alapmodellekbeli transzfer tanulás jellemzési módszereiről beszélt. Egy gyógyszerkutatási feladaton demonstrálta, hogyan használhatók ezek a modellek a tudományos felfedezési folyamatok során.
Gyires-Tóth Bálint, a BME VIK TMIT egyetemi docense visszatérő előadója a mesterséges intelligencia előadássorozatnak. Ezúttal a deep learning rendszerek skálázásába kalauzolta el a közönséget. Bemutatta a gépi tanulási folyamatok vezérlésének (Machine Learning Operations, MLOps) különböző szintjeit, például a modellek automatizált létrehozásának és üzembe helyezésének folyamatát. Előadásában kitért egy speciális területre, a neurális hálózatok tanításának skálázására, e folyamat fázisaira és a művelethez bevethető szoftvereszközökre is (pl. Microsoft DeepSpeed, PyTorch FSDP, FairScale, FlexFlow).
Áprilisban jön a folytatás!
A BME VIK TMIT rendezvénysorozata tovább folytatódik áprilisban: a mesterséges intelligencia és a felsőoktatás kapcsolatáról lesz szó az „Én egész népemet fogom… tanít a MI” című eseményen.
A szakmai délutánt megnyitja Levendovszky János, a BME tudományos és innovációs rektorhelyettese. Varga Pál tanszékvezető a BME VIK-en zajló Prompt Engineering és alkalmazott MI oktatással kapcsolatos tapasztalatait osztja meg, míg a panelbeszélgetés vendégei lesznek:
- Charaf Hassan, a BME VIK dékánja, a BME VIK Automatizálási és Alkalmazott Informatikai Tanszék tanszékvezető egyetemi tanára, a Mesterséges Intelligencia Koalíció elnökségi tagja,
- Dorner Helga, az ELTE Pedagógiai és Pszichológiai Kar Felnőttképzés-kutatási és Tudásmenedzsment Intézet intézetigazgatója, habilitált egyetemi docens,
- Héder Mihály, a BME Gazdaság- és Társadalomtudományi Kar (BME GTK) Filozófia és Tudománytörténet Tanszék tanszékvezető habilitált egyetemi docense,
- Nagy Imre, a Colossyan, vagyis a szintetikus, deepfake videókat etikus célra gyártó startup műszaki igazgatója.
Időpont: 2024. április 11. (csütörtök) 15:00-16:45
Helyszín: BME „I” épület - IB 027 terem
A rendezvényen való részvétel ingyenes, ám regisztrációhoz kötött (regisztrációs link).
A szervezők minden érdeklődőt szeretettel várnak!
TZS-KJ
Fotók: Geberle B., SPOT