Команда основ искусственного интеллекта
Института Основ Информатики Польской Академии Наук
Люди
- Пётр Борковски, кандидат наук [IPIPAN] [ORCID]
-
- Шымон Хойнацки, кандидат наук [IPIPAN] [ORCID]
- свободный отпуск
- Кжыштоф Теселски, кандидат наук [IPIPAN]
- свободный отпуск
- Дарюш Черски, кандидат наук [IPIPAN] [DBLP] [ORCID]
- Мечыслав Клопотэк, профессор доктор наук [IPIPAN] [DBLP] [ORCID][GoogleScholar][arXiv]
- Эрык Лясковски, кандидат наук [IPIPAN] [DBLP] [ORCID][GoogleScholar]
- Збигнев Михалевич, профессор доктор наук [IPIPAN] [DBLP] [ORCID]
- свободный отпуск
- Робэрт Ронкоски, [IPIPAN]
- свободный отпуск
- Бартломей Староста, кандидат наук [IPIPAN] [DBLP] [ORCID]
- Мартин Сыдов, доктор наук [IPIPAN] [ORCID]
- свободный отпуск
- Славомир Т. Вежхонь, профессор доктор наук [IPIPAN] [DBLP] [ORCID]
Что мы делаем
Наша
Команда основ искусственного интеллекта уже четыре десятилетия проводит интенсивные исследования основных проблем искусственного интеллекта (тоже называемого вычислительным интеллектом). Искусственный интеллект (ИИ) - это раздел информатики, занимающийся решением задач, для которых нет алгоритмических решений или они слишком сложны в вычислительном отношении. в этом духе Команда участвовала в разработке системы анализа данных о последствиях Чернобыльской катастрофы для здоровья, системы поддержки диагностики травм рук, системы распределенного извлечения знаний из медицинских данных, системы проэкологического оптимизация мощности сети электростанций, системы оценки кандидатов на профессию пилота,
системы оценки тенденцый потребительских цен.
Мы построили и развиваем первую польскую семантическую поисковую систему, у нас миллиард документов.
Мы работали на многих других проектах.
Мы занимаемся глубинным анализом данных, текстов и гипертекстов.
Исследования конкретных применений ИИ сочетались с разработкой теории вывода и обучения для неопределенной и неполной информации (включая байесовские сети и теорию Демпстера-Шафера), разработкой методов оптимизации, вдохновленных природой (включая иммунные сети, стадные, генетические и экстремальные методы), другие алгоритмы оптимизации), методы извлечения знании из числовых данных, текста и гипертекста (новые алгоритмы кластерного анализа и классификации, в том числе в области спектрального анализа графов, новые методы извлечения связей иерархических понятии и простых связей из текстов на естественном языке) и другие. в настоящее время команда взялась за текущую и важную задачу по разработке методов объяснимого искусственного интеллекта (ОИИ). ОИИ — это ответ на возражения отрасли о том, что методы искусственного интеллекта, такие как глубокие нейронные сети, эволюционные алгоритмы и другие, работают по принципу "черного ящика", при этом доверяют только прозрачным методам. Наша команда взялась за особо сложную задачу, т.е. достижение объяснимости в области кластерного анализа текстовых документов, особенно кластеризованных спектральными методами. Основная трудность заключается в
отсутствии последовательной аксиоматической системы кластерного анализа. в области спектральных методов — отделение представления кластеров от текстового содержимого документов.
Наши достижения в этой области включают в себя:
-
Непротиворечивая
аксиоматическая система, включающая, среди прочего, алгоритм к-средних, каторая лежит в основе спектральных методов,
-
Метод классификации на основе лапласовских спектров наборов документов,
-
Метод инкрементной группировки на основе вышеупомянутых спектров,
-
Метод группировки, основанный на кернеризации матрицы сходства,
-
Метод объяснения хэштегов хэштегами на основе вышеупомянутых спектров,
-
Метод присвоения текстовых меток группам из спектральной кластеризации,
-
Объяснение природы результатов кластеризации ядра алгоритма к-средних для неевклидовых пространств
-
Углубление понимания и выбор недоминируемых решении в системах оптимизации, вдохновленных природой.
-
И другие.
Поисковая машина
stopped due to financial problems
