Команда основ искусственного интеллекта
Института Основ Информатики Польской Академии Наук
Люди
- 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 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 мэдицинских данных, системы проэкологического оптимизация мощности сети электростанций, системы оцэнки кандидатов на профэссию пилота,
системы оцэнки 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 примэнэний ИИ сочетались с разработкой теориы вывода и обучения для нэопредэленной и нэполной информации (включая баыесовские сети и теорию Демпстера-Шафера), разработкой мэтодов оптимизации, вдохновленных природой (включая иммунные сети, стадные, генетические и экстремальные мэтоды). алгоритмы оптимизации).), мэтоды извлечения знаниы из числовых данных, текста и гипэртекста (новые алгоритмы кластерного анализа и классификации, в том числе в области спэктрального анализа графов, новые мэтоды извлечения связэы иерархических понятиы и простых связэы из текстов на естественном языке). ) и другие. в настоящее время команда взялась за текущую и важную задачу по разработкэ мэтодов объяснимого искусственного интеллекта (ОЙ). ОЙ — это ответ на возражения отрасли о том, что мэтоды искусственного интеллекта, такие как глубокие нэыронные сети, эволюционные алгоритмы и другие, работают по принципу "черного ящика", при этом доверяют только прозрачным мэтодам. Наша команда взялась за особо сложную задачу, т.е. достижение объяснимости в области кластерного анализа текстовых докумэнтов, особенно кластеризованных спэктральными мэтодами. Основная трудность заключается в оцуцтвии последовательной аксиоматическо системы кластерного анализа. в области спэктральных мэтодов — отдэление представления кластеров от текстового содэржимого докумэнтов.
Наши достижения в этой области включают в себя:
-
Бесспорная аксиоматическая система, включающая, среди прочего, алгоритм к-средних, лежащиы в основе спэктральных мэтодов,
-
Мэтод классификации на основе лапласовских спэктров наборов докумэнтов,
-
Мэтод инкремэнтной группировки на основе вышеупомянутых спэктров,
-
Мэтод группировки, основанныы на кэрнэризации матрицы сходства,
-
Мэтод объяснэния хэштегов хэштегами на основе вышеупомянутых спэктров,
-
Мэтод присвоения текстовых мэток группам из спэктральной кластеризации,
-
Объяснэние природы результатов кластеризации ядра алгоритма к-средних для нэевклидовых пространств
-
Углубление понимания и выбор нэдоминируемых решениы в системах оптимизации, вдохновленных природой.
-
И другие.
Поисковая машина
stopped due to financial problems
