Mówi: | dr hab. inż. Tomasz Trzciński |
Funkcja: | adiunkt na Wydziale Elektroniki i Technik Informacyjnych |
Firma: | Politechnika Warszawska |
Polscy naukowcy chcą odkryć zasady funkcjonowania Wszechświata. W pracy wspierają ich algorytmy sztucznej inteligencji i uczenie maszynowe
Zespół polskich naukowców w ramach eksperymentu ALICE w Wielkim Zderzaczu Hadronów w CERN bada algorytmy sztucznej inteligencji wyspecjalizowane w analizie nieuporządkowanych zbiorów Big Data. W ten sposób badacze chcą nie tylko poznać zasady funkcjonowania Wszechświata w skali kwantowej, lecz także usprawnić procesy analizy informacji giełdowych oraz przetwarzanie szerokiego zasobu danych na potrzeby sektora medycznego.
– Badanie oddziaływań między silnie działającymi na siebie cząstkami oparte na korelacji i uczeniu maszynowym to projekt w ramach eksperymentu ALICE w Wielkim Zderzaczu Hadronów w CERN. We współpracy między wieloma jednostkami badawczymi analizowane są kwarki, podstawowe cząstki budujące materię. Nasza grupa stara się odgadnąć i odpowiedzieć na fundamentalne pytania dotyczące tego, z czego powstał Wszechświat, jak po Wielkim Wybuchu wyglądały oddziaływania między ciężkimi kwarkami i jak one ze sobą rozmawiały, tworząc w efekcie wielu przemian dzisiejszą Ziemię w takim stanie, w jakim ona jest – mówi agencji informacyjnej Newseria Innowacje dr hab. inż. Tomasz Trzciński, adiunkt na Wydziale Elektroniki i Technik Informacyjnych Politechniki Warszawskiej.
Choć nadrzędnym celem projektu „Badanie fundamentalnych własności materii jądrowej w eksperymencie ALICE na Wielkim Zderzaczu Hadronów LHC w CERN” było pozyskanie wiedzy na temat procesów fizycznych zachodzących we wnętrzach gwiazd neutronowych, doświadczenia przeprowadzane w ramach tego programu pozwolą usprawnić proces przetwarzania i analizy dużych, chaotycznych zbiorów informacji.
Eksperymenty przeprowadzone przez polski zespół dowiodły, że zastosowanie narzędzi z zakresu uczenia maszynowego pozwala algorytmom sztucznej inteligencji sprawniej wyszukiwać błędne informacje w obszernych zasobach Big Data. Tym samym dane pozyskane i przetworzone przy wykorzystaniu technologii modelowania generatywnego charakteryzują się wyższą precyzją niż te analizowane za pośrednictwem klasycznych narzędzi badawczych.
– W ramach grantu zajmujemy się wykorzystaniem i rozwojem metod uczenia maszynowego takich jak sieci neuronowe. Eksperyment daje jako rezultaty terabajty danych, które są zbierane podczas zderzeń dwóch wiązek pod ziemią. Kiedy zbieramy te dane w ramach detektorów rejestrujących pole magnetyczne, okazuje się, że część z nich jest nieprawidłowa, wykazuje jakieś anomalie. Standardowym podejściem jest modelowanie tych procesów przy użyciu symulacji takich jak Monte Carlo, ale te symulacje są obciążające, dlatego staramy się wykorzystać modele generatywne, żeby ten proces przyspieszyć – tłumaczy ekspert.
W trakcie projektu zapoczątkowanego w 2017 roku udało się opublikować szereg prac naukowych przybliżających wykorzystanie algorytmów sztucznej inteligencji do katalogowania danych, wychwytywania anomalii oraz nieregularności w zasobach Big Data. Praca Polaków doprowadziła m.in. do upowszechnienia modeli generatywnych w algorytmach wykorzystywanych przez fizyków w procesie analizy rezultatów badań na potrzeby publikacji w takich magazynach naukowych jak „Nature”. Technologię tę wykorzystano m.in. w trakcie prac nad artykułem poświęconym dziwnym kwarkom oraz oddziaływań, jakie zachodzą między nimi.
O potędze algorytmów uczenia maszynowego w procesie analizy Big Data przekonani są także naukowcy z Uniwersytetu Waszyngtońskiego, którzy we współpracy z zespołem Microsoft Research eksperymentują z wykorzystaniem ich w procesach predykcyjnych prognozy pogody. Na bazie archiwalnych danych pogodowych z ostatnich 40 lat opracowali mechanizm przewidywania zmian atmosferycznych z dużą dokładnością przy wykorzystaniu okrojonej liczby informacji. Eksperymentalny algorytm błyskawicznie generuje modele predykcyjne oparte na ściśle wyselekcjonowanych danych. Dzięki temu zużywa w procesie prognozowania aż 7 tys. razy mniej mocy niż klasyczne narzędzia predykcyjne.
Z praktycznych narzędzi do wykrywania anomalii w strumieniu danych korzysta już Elektrownia Łagisza należąca do firmy Tauron. Oprogramowanie analizuje informacje pozyskiwane z czujników przemysłowych i za pośrednictwem algorytmów sztucznej inteligencji poszukuje błędów, które mogą świadczyć o nieprawidłowym działaniu systemu. Narzędzie potrafi także analizować dane historyczne, aby stworzyć modele predykcyjne eksploatacji poszczególnych urządzeń funkcjonujących w sieci.
– Badanie anomalii czy nieregularności w zbiorach danych jest stosowane nie tylko w fizyce wysokich energii. Natomiast fizyka wysokich energii ma swoje specyficzne atrybuty, takie jak parametry fizyczne czy też ich złożoność obliczeniową, które wymagają dostosowania algorytmów. Zastosowanie samych metod można rozszerzyć np. na analizę danych medycznych czy analizę ciągów czasowych, np. podczas badania zachowań na giełdzie czy też w innych miejscach, gdzie szereg czasowy wskazuje jakieś punkty w czasie i anomalie w nim występujące są istotne, żeby je wychwycić – wyjaśnia dr hab. inż. Tomasz Trzciński.
Czytaj także
- 2025-06-10: Polska może dołączyć do globalnych liderów sztucznej inteligencji. Jednym z warunków jest wsparcie od sektora publicznego
- 2025-06-12: Nowe technologie mogą wspierać samoleczenie. Szczególnie pomocne są dane zbierane przez aplikacje i urządzenia mobilne
- 2025-05-27: SUV-y dominują rynek motoryzacyjny. Hyundai wprowadzi latem do sprzedaży nowy siedmioosobowy model
- 2025-05-28: Interakcja z firmą jest dla klientów równie ważna jak jej produkty. Biznes wykorzystuje do tego AI
- 2025-04-14: Nowe technologie podstawą w reformowaniu administracji. Będą też kluczowe w procesie deregulacji
- 2025-04-15: Obciążenia regulacyjne uderzają w branżę nowych technologii i start-upy. To może hamować innowacje
- 2025-04-16: Sztuczna inteligencja napędza innowacje, ale pochłania ogromne ilości prądu. Rośnie potrzeba bardziej energooszczędnych rozwiązań
- 2025-03-03: Unia Europejska spóźniona w wyścigu AI. Eksperci apelują o szybsze inwestycje i zaprzestanie regulacji
- 2025-03-13: Inwestycje w sztuczną inteligencję na bardzo niskim poziomie. Potencjał polskich kadr nie jest wykorzystywany
- 2025-05-06: Czterech na 10 Polaków miało do czynienia z deepfake’ami. Cyberprzęstępcy coraz skuteczniej wykorzystują manipulowane treści
Więcej ważnych informacji
Jedynka Newserii

Konsument

GUS chce walczyć z fake newsami. Współpraca z sektorem prywatnym ma pomóc ograniczyć chaos informacyjny
Tradycyjna statystyka, oparta wyłącznie na cyklicznych badaniach i danych administracyjnych, przestaje wystarczać, by analizować dynamiczne zmiany w czasie rzeczywistym. Z tego powodu Główny Urząd Statystyczny stawia na nowoczesne podejście oparte na integracji danych, budowie spójnej struktury informacyjnej państwa oraz współpracy z sektorem prywatnym. – Jesteśmy na dobrej drodze do budowy infrastruktury informacyjnej państwa po to, żeby uniknąć halucynacji sztucznej inteligencji, chaosu czy dezinformacji – podkreśla Marek Cierpiał-Wolan, prezes Głównego Urzędu Statystycznego.
Ochrona środowiska
Wyśrubowane cele polityki klimatycznej krytykowane przez sektor rolnictwa i producentów żywności. Za mało środków i za dużo obciążeń

Rolnictwo może odegrać znaczącą rolę w niwelowaniu skutków zmian klimatu, jednak potrzebuje na to więcej środków i wsparcia – oceniają eksperci i przedstawiciele producentów żywności. Stawiane dzisiaj rolnikom cele związane z polityką klimatyczną pozostają szeroko negowane w różnych krajach UE jako te, które przyczyniają się do wzrostu kosztów i spadku konkurencyjności. Komisja Europejska w ramach trwającego procesu upraszczania prawa proponuje złagodzenie części obciążeń i przejście na elastyczniejsze wdrażanie wspólnej polityki rolnej, ale nie oznacza to rezygnacji z ambitnych celów.
Konsument
Rynek gier mobilnych w Polsce może być wart prawie 0,5 mld dol. do 2030 roku. Za tym idzie rozwój smartfonów dla graczy

W 2030 roku liczba użytkowników gier mobilnych w Polsce może przekroczyć 7,1 mln, a przychody z rynku będą bliskie 470 mln dol. – wynika z danych Statista. Wraz ze wzrostem liczby graczy rozwija się także rynek urządzeń do gamingu mobilnego. Zdaniem przedstawicieli ZTE Polska, producentów smartfonów nubia, których dwa nowe modele miały właśnie swoją premierę w Polsce, ten segment krajowego rynku wciąż jest słabo zagospodarowany, a do tej pory dominowały na nim głównie urządzenia zaawansowane i drogie. Dużą rolę w udoskonalaniu sprzętu dla graczy odgrywa sztuczna inteligencja.
Szkolenia

Akademia Newserii
Akademia Newserii to projekt, w ramach którego najlepsi polscy dziennikarze biznesowi, giełdowi oraz lifestylowi, a także szkoleniowcy z wieloletnim doświadczeniem dzielą się swoją wiedzą nt. pracy z mediami.