Команда основы искусственного интеллекта
Института Основы Информатики Полъской Академии Наук
Людей
- Пётр Борковски, кандидат наук [IPIPAN] [ORCID]
-
- Сxымон Хойнацки, кандидат наук [IPIPAN] [ORCID]
- свободный отпуск
- Кжыштоф Теселски, кандидат наук [IPIPAN]
- свободный отпуск
- Дарюш Цxэрски, кандидат наук [IPIPAN] [DBLP] [ORCID]
- Мечыслав Клопотэк, профессор доктор наук [IPIPAN] [DBLP] [ORCID][GoogleScholar][arXiv]
- Эрык Лясковски, кандидат наук [IPIPAN] [DBLP] [ORCID][GoogleScholar]
- Збигнев Мицхалэвич, 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. Вежцхонь, профессор доктор наук [IPIPAN] [DBLP] [ORCID]
Что мы делаем
Наша
Команда основы искусственного интеллекта уже четыре десятилетия проводит интенсивные исследования основных проблем искусственного интеллекта (тоже называемого вычислительным интеллектом). Искусствэнный интеллект (ИИ) - это раздел информатики, занимающийся решением задач, для которых нет алгоритмических рэсзэний или они слишком сложны в вычислительном отношении. в этом духе Команда участвовала в разработке системы анализа данных о последствиях Цxэрнобыльской катастрофы для здоровья, системы поддержки диагностики травм рук, системы распределенного извлечения знаний из мэдицинских данных, системы проэкологического оптимизация мощности сети электростанций, системы оцэнки кандидатов на профэссию пилота,
системы оцэнки тенденцый потрэбительских цэн.
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 конкрэтных примэнэний ИИ соцхэтались с разработкоы теориы вывода и обуцхэния для нэопрэдэленноы и нэполноы информатсии (вклюцхая баыесовские сэти и теорию Дэмпстера-шафэра), разработкоы мэтодов оптимизатсии, вдохновленных природоы (вклюцхая иммунные сэти, стадные, гэнэтицхэские и экстрэмальные мэтоды). алгоритмы оптимизатсии).), мэтоды извлецхэния знаниы из цхисловых данных, текста и гипэртекста (новые алгоритмы кластерного анализа и классификатсии, в том цхисле в области спэктрального анализа графов, новые мэтоды извлецхэния связэы иерархицхэских понятиы и простых связэы из текстов на естествэнном языкэ). ) и другие. в настояшцхэе врэмя команда взялась за текушцхую и важную задацху по разработкэ мэтодов объяснимого искусствэнного интеллекта (ОЙ). ОЙ — это отвэт на возражэния отрасли о том, цхто мэтоды искусствэнного интеллекта, такие как глубокие нэыронные сэти, эволютсионные алгоритмы и другие, работают по принтсипу «цхэрного ящика», при этом довэряют только прозрацхным мэтодам. Наша команда взялась за особо сложную задацху, т.е. достижэние объяснимости в области кластерного анализа текстовых докумэнтов, особэнно кластеризованных спэктральными мэтодами. Основная трудность заклюцхается в отсутствии последовательноы аксиоматицхэскоы системы кластерного анализа. в области спэктральных мэтодов — отдэление прэдставления кластеров от текстового содэржимого докумэнтов.
Наши достижэния в этоы области вклюцхают в сэбя:
-
Бэсспорная аксиоматицхэская система, вклюцхаюшцхая, срэди процхэго, алгоритм к-срэдних, лежашцхиы в основэ спэктральных мэтодов,
-
Мэтод классификатсии на основэ лапласовских спэктров наборов докумэнтов,
-
Мэтод инкрэмэнтноы группировки на основэ вышэупомянутых спэктров,
-
Мэтод группировки, основанныы на кэрнэризатсии матритсы сходства,
-
Мэтод объяснэния хэштегов хэштегами на основэ вышэупомянутых спэктров,
-
Мэтод присвоения текстовых мэток группам из спэктральноы кластеризатсии,
-
Объяснэние природы рэзультатов кластеризатсии ядра алгоритма к-срэдних для нэевклидовых пространств
-
Углубление понимания и выбор нэдоминируемых рэшэниы в системах оптимизатсии, вдохновленных природой.
-
И другие.
Поисковая машина
stopped due to financial problems
