Stojantiesiems

VILNIUS TECH mokslininkų sukurti DI įrankiai pritaikyti versle: planuose – analogų neturintis sprendimas

Rugsėjo 13, 2024
Dirbtinio intelekto (DI) technologijos per keletą metų taip įsitvirtino rinkoje, kad be jų nebeįsivaizduojama nei dabartis, nei ateitis – jos keičia ir formuoja švietimą, pramonę, verslą ir kasdienį gyvenimą. Technologijų revoliucijoje svarbų vaidmenį atlieka Vilniaus Gedimino technikos universiteto (VILNIUS TECH) mokslininkai, kurie kuria pažangius DI įrankius ir ruošia naują specialistų kartą.
 
DI įrankiai – klastočių atpažinimui ir 3D modeliams generuoti
 
VILNIUS TECH Elektronikos fakulteto Elektroninių sistemų katedros vedėjas prof. dr. Artūras Serackis su komanda kuria inovatyvų DI sprendimą, kuris leidžia akimirksniu identifikuoti vaizdo klastotes, ypač tas, kurias sugeneravo DI. 
 
Kad šis prototipas aptiktų klastotę, šiuo metu reikia naudoti ilgesnius vaizdo įrašus, kuriuose judėtų žmogaus galva ir veido raumenys. Tai kiek apriboja įrankio taikymą ir verčia ieškoti kompromisų, tačiau profesorius tikina – vaizdo klastočių aptikimo įrankių kūrimas yra nesibaigiantis, iššūkių kupinas procesas, reikalaujantis vis išmanesnių sprendimų.
 
„Tai, kas veikė prieš pusmetį, šiandien jau nebeveikia, tad savo prototipą vis tobuliname. Naudojame naujausius vaizdo klastočių kūrimo įrankius, kad jį „apgautume“, o tuomet ieškome naujų būdų, kaip šios apgaulės išvengti. Stebime, kaip kiti tyrėjai aptinka vaizdo klastotes ir stengiamės savo prototipą papildyti panašiais sprendimais“, – dalijasi prof. dr. Artūras Serackis.
 
Artimiausiu metu jis su kitais VILNIUS TECH mokslininkais ir studentais pradės mokslo projektą, kurio tikslas – sukurti DI sprendimą akinių rėmelių trimačiams modeliams generuoti. „Pradinę koncepciją jau turime, tačiau dar yra nemažai iššūkių, kuriuos išsprendę galėsime girtis sprendimu, neturinčiu analogų pasaulyje“, – sako prof. dr. A. Serackis.
 
DI sprendimai įsitvirtino ir versle
 
VILNIUS TECH mokslininkų sukurtos DI technologijos jau yra pritaikytos ir versle. Fundamentinių mokslų fakulteto (FMF) docentas dr. Pavel Stefanovič ir profesorė dr. Simona Ramanauskaitė sukūrė DI modelį, kuris analizuoja Instagram vartotojų profilio nuotraukas ir pagal tai rekomenduoja jiems tinkamas kelionių kryptis. Joms vartotojai pritarė daugiau nei 95 proc.
 
Kitas versle prigijęs sprendimas – DI funkcijomis modernizuotos finansinės apskaitos sistemos. FMF mokslininkai, bendradarbiaudami su apskaitos sistemų kūrėjais, vienoje sistemoje įdiegė kelias DI funkcijas – automatinį klientų efektyvumo vertinimą, duomenų prognozavimą ir kitas.
 
„Su kolegomis taip pat sukūrėme įrankį, kuris gali nustatyti, ar studentai atsakymus į klausimus parašė patys, ar sugeneravo su ChatGPT, ar perfrazavo DI pateiktus atsakymus. Mūsų sprendimai tai gali nustatyti beveik 90 proc. tikslumu“, – dalijasi prof. dr. S. Ramanauskaitė.
 
Švietimas apie DI prieinamas ir studentams, ir senjorams
 
VILNIUS TECH šiuo metu siūlo dvi bakalauro ir tris magistro studijų programas, susijusias su DI. Anot prof. dr. A. Serackio, šios programos yra labiau orientuotos į taikomąjį DI pobūdį, nei į fundamentinius DI modelių tyrimus, tačiau studentams suteikiami ir reikiami matematikos, informatikos pagrindai bei praplečiamas akiratis.
 
„Tai svarbu, nes DI taikyti tenka labai skirtingose srityse – energetikoje, gamyboje, paslaugų sektoriuje ir kibernetinio saugumo srityje, – dalijasi prof. dr. A. Serackis. Dirbtinio intelekto sistemų dėstytojas priduria, kad šios programos studentai įgyja ne tik informatikos, bet ir elektronikos inžinerijos žinių, o tai praplečia jų karjeros galimybes. – Lietuvoje nemažai stiprių įmonių, kuriuos ne tik gamina, tačiau ir kuria naujus, pasaulyje konkurencingus elektroninius įrenginius.“
 
VILNIUS TECH mokslininkai savo žinias skleidžia ir už universiteto ribų, edukuodami visuomenę apie DI galimybes. Doc. dr. Pavel Stefanovič ir prof. dr. Simona Ramanauskaitė veda mokymus įvairaus amžiaus žmonėms – mokytojams, moksleiviams, įmonių atstovams, senjorams, kurių metų pristato DI istoriją, veikimo principus, taikymo galimybes.
 
„Mokiniams pristatau ir DI grėsmes, pasakoju, kad negalima aklai pasitikėti DI pateiktu turiniu, nes galima skaudžiai nudegti. Mes, suaugę, su tuo susidorojame, tačiau mokiniai DI turinį dažnai priima kaip gryną tiesą“, – tikina doc. dr. Pavel Stefanovič.
 
„DI principų suvokimas yra būtinas visiems. Vykstant technologinei kaitai, žmonių baimė dėl ateities buvo visada – kažkada jie bijojo ir garo mašinų. Čia labai svarbų vaidmenį vaidina švietimo įstaigos, kurios ir turi šviesti visuomenę, suteikti jai žinių ir gebėjimų, kurios padės lengviau prisitaikyti prie naujų technologijų“, – sako  prof. dr. Simona Ramanauskaitė. 
 
Anot jos, žmonės į DI reaguoja skirtingai – vieni piktinasi, kodėl DI nesugeba 100 proc. tikslumu atlikti užduočių, tuo tarpu kiti pasijunta saugiau, labiau didžiuojasi savimi, kad žino ir gali daugiau, nei esami DI sprendimai.

Galerija

Panašios naujienos

Nauja daktaro disertacija
Nauja daktaro disertacija
VILNIUS TECH didžiuojasi savo doktorantų disertacijomis, todėl VILNIUS TECH Biblioteka kviečia sekti skelbiamas naujas apgintas disertacijas. Šiandien pristatoma disertacija „Mašininio mokymo metodų tyrimas ir taikymas migrenos priepuoliui prognozuoti“ („Research and application of machine learning methods for migraine attack prediction“), kurią parengė doktorantė Viroslava Kapustynska. Disertacija rengta 2021–2026 metais Vilniaus Gedimino technikos universitete, vadovas – prof. dr. Šarūnas Paulikas. Disertacija ginama viešame Elektros ir elektronikos inžinerijos mokslo krypties disertacijos gynimo tarybos posėdyje 2026 m. birželio 9 d. 14 val. Vilniaus Gedimino technikos universiteto Aula Doctoralis posėdžių salėje. Migrena yra sudėtingas neurologinis sutrikimas, pasižymintis didele tarpindividualine ir intraindividualine kintamumo variacija, todėl ankstyvas priepuolių prognozavimas remiantis vien klinikiniais stebėjimais yra sudėtingas. Nešiojamieji biosensoriai kartu su mašininio mokymosi metodais suteikia galimybę nustatyti subtilius fiziologinius pokyčius, galinčius pasireikšti prieš migrenos priepuolį, ir kurti individualizuotus prognozavimo metodus. Disertacijoje tiriama migrenos analizė ir kitos dienos migrenos prognozavimas naudojant fiziologinius duomenis, surinktus realiomis gyvenimo sąlygomis. Duomenys buvo registruojami naudojant nešiojamąjį įrenginį Empatica Embrace Plus ir apima elektroderminės odos veiklos, pulso dažnio, odos temperatūros ir judesio signalus. Analizė orientuota į naktinius įrašus, nes nakties laikotarpis pasižymi stabilesnėmis fiziologinėmis sąlygomis ir mažesne išorinių veiksnių įtaka. Naktys buvo standartizuotos taikant miego pagrindu paremtą kontekstinį atrinkimą ir nuoseklias naktų parinkimo taisykles. Eksperimentinė analizė organizuota dviem etapais. Pirmajame etape taikoma lango lygmens dvejetainė klasifikacijos užduotis, siekiant įvertinti, kaip metodiniai sprendimai veikia modelių veikimą. Naktiniai įrašai suskirstomi į analizės langus nuo penkių iki šimto dvidešimties minučių trukmės, apskaičiuojami statistiniai požymiai, o signalų išankstinio apdorojimo ir požymių reprezentacijos įtaka vertinama taikant kelias klasifikatorių šeimas, įskaitant Random Forest, XGBoost, histograminį gradientinį stiprinimą, atraminių vektorių mašinas ir artimiausių kaimynų metodą. Antrajame etape vertinamas kitos dienos migrenos prognozavimas, remiantis visos nakties duomenimis. Šiame etape taikoma griežtesnė validavimo schema, siekiant gauti patikimesnius modelių veikimo įverčius, o analizėje daugiausia dėmesio skiriama laiko agregavimo poveikiui, lyginant tas pačias klasifikatorių šeimas nuoseklioje vertinimo aplinkoje. Rezultatai rodo didelę dalyvių tarpusavio variaciją tiek prognozavimo tikslumo, tiek optimalių modelių konfigūracijų atžvilgiu. Trumpesni analizės langai dažniau išsaugo informatyvius trumpalaikius fiziologinius pokyčius, o ilgesni langai linkę šiuos svyravimus išlyginti. Signalų išankstinis apdorojimas pasižymi nuo lango trukmės priklausančiu poveikiu ir neužtikrina nuoseklaus rezultatų pagerėjimo. Gauti rezultatai pabrėžia laiko rezoliucijos, griežtos validacijos ir individualizuoto modeliavimo svarbą kuriant migrenos prognozavimo sistemas, paremtas nešiojamųjų įrenginių duomenimis. Mokslo darbą galite rasti VILNIUS TECH Virtualiojoje bibliotekoje.
Plačiau
15-oji tarptautinė konferencija "Air Quality, Science and Application“ ir projekto rezultatų viešinimas
15-oji tarptautinė konferencija "Air Quality, Science and Application“ ir projekto rezultatų viešinimas
Projekto vadovas, vyriausiasis mokslo darbuotojas Dr. Aleksandras Chlebnikovas 2026 m. birželio 1–5 d. dalyvavo 15-oje tarptautinėje konferencijoje „Oro kokybė, Mokslas ir taikymas" Prahoje, Čekijoje, kur pristatė pranešimą „Transformation of nanoparticle content in a gas stream under the influence of a low-voltage pulsed electric field“. Konferencija vyko pirmaujančiame šalies Karolio universitete, kuris įeina į geriausių 300 pasaulio universitetų sąrašą. Vizito metu susipažinta su Matematikos ir fizikos fakulteto technine baze, bendrauta su administracija ir pasidalinta patirtimi su mokslininkais ir įmonių atstovais. Projekto tema pristatytas pranešimas sulaukė daug susidomėjimo oro kokybės gerinimo kontekste, tyrimų plėtros ir inovacijos diegimo klausimais. Su konferencijos dalyviais aptartos nagrinėjamos projekto temos potencialas, planuojamas būsimas bendradarbiavimas. Dalyvavimas konferencijoje suteikė platų Projekto viešinimą, praplėtė naujom idėjom vykdomas plėtros kryptis ir leido perteikti informaciją suinteresuotiems asmenims iš pramonės ir akademinės bendruomenės. Kelionė buvo finansuota projekto lėšomis, o konferencijoje oficialiai pristatyti ir aptarti projekto rezultatai, kurie bus integruoti į artimiausius tyrimų etapus. Finansavimą skyrė Lietuvos mokslo taryba (LMTLT), sutarties Nr. [S-MIP-24-88].
Plačiau