Lezárult az a hároméves kutatási program, aminek a célja az volt, hogy új lendületet adjon Magyarország gép tanulási ismereteinek és technológiáinak. A programban három év alatt összesen 79 tudományos cikk, egy szabadalom, és egy prototípus készült el.
Bár a program felénél kitört a covidjárvány, de így is jelentős eredmények születtek a reprezentációtanulás, az interpretálhatóság és a statisztikus gépi tanulás területén, amelyekről a SZTAKI kutatóintézet számolt be a Forbes.hu-nak küldött közleményében.
A Rényi Alfréd Matematikai Kutatóintézet és a MedInnoScan Kft. együttműködésében a mesterséges intelligencia gyakorlati alkalmazása volt a középpontban. Egy olyan orvosi alkalmazást fejlesztettek ki, amely segíti a krónikus sebekkel élő beteg ellátását. Magyarországon körülbelül kétszázezer ilyen beteg él, ők folyamatos kezelésre szorulnak, hiszen átlagosan kétnaponta kell kötözni a sebet, és ha a seb állapota változik, a kötőanyagnak is változnia kell.
A Covid-járvány szinte lehetetlenné tette a krónikus sebek kutatásához a fényképek elkészítését, viszont a fejlesztett technológiát felhasználva ‒ a bőrgyógyászok és a betegek segítségére ‒ nagyon rövid idő alkalmassá lehetett tenni bőrgyógyászai távdiagnosztikára.
A beteg maga készít néhány fényképet a kérdéses területről, azokat elküldi az orvosnak, aki felállítja a diagnózist, terápiát javasol, és a szükséges recepteket is fel tudja tölteni a felhőbe
– anélkül, hogy a páciensek ki kellene tennie a lábát a lakásából.
Erre építettek egy alkalmazást, aminek a tudása mesterséges intelligenciára épül. Ahhoz, hogy elegendő képanyaggal tudják megtanítani a mesterséges intelligenciát, 5500 beteg sebeiről készített kétszázhúszezer fotót több száz egészségügyi intézmény. Az applikáció a klinikai tesztelés fázisában jár, úgy tervezik, jövőre lesz elérhető a szakápoló személyzet számára.
Áldozatfelkutató rendszer, algoritmussérülékenység
Az ELTE Matematikai Intézete a projekt keretében a gépi tanulás több területét, valamint ezek alkalmazott matematikában való felhasználását kutatta. A gépi látás területén a mély neurális hálók tanítását és ennek több alkalmazási területen (például orvosi képek vagy műholdfelvételek feldolgozásában) megjelenő sajátosságait vizsgálta. A matematikai modellezés alkalmazási területein a gyakorlatban már használt algoritmusok, eljárások hatékonyságának javítását vizsgálták.
A Pázmány Egyetem Információs Technológiai és Bionika Karán vizsgálták a neurális hálózatok támadhatóságát, valamint a támadások megfordíthatóságát. A kar eredményei között van egy beadott szabadalom is, melynek ötletét a tragikusan elsüllyedt Hableány kirándulóhajó katasztrófája motiválta.
A szabadalom célja egy olyan, gépi tanulást alkalmazó rendszer megvalósítása, ami az áldozatok felkutatását és mentését jelentősen megkönnyíti, és nehéz körülmények között is lehetővé teszi.
A Szegedi Tudományegyetem elsősorban a mesterséges intelligencia algoritmusainak interpretálhatóságát és sérülékenységét vizsgálta, de részt vett a sebgyógyító alkalmazás kutatásaiban is. A mesterséges intelligencia algoritmusainak érzékenységével kapcsolatban eddig nem ismert sérülékenységeket sikerült kimutatni a formális verifikáció terén, valamint több mesterséges neuronháló szimultán támadásának a korlátait vizsgálták. Az eredményeiket rangos nemzetközi fórumokon is bemutatták.
Fotó: Irwan / Unsplash