A A+ A++

 

Priorytetowy Obszar Badawczy
„Sztuczna Inteligencja i Przetwarzanie Danych”

Wraz ze zwiększającą się liczbą użytkowanych urządzeń elektronicznych przybywa danych przez nie produkowanych.  Zgodnie z szacunkami IDC (International Data Corporation) w samym tylko roku 2020 zostało wyprodukowanych 59 zetabajów danych.

Z tego powodu umiejętność przetwarzania i analizy tych danych staje się jednym z najważniejszych  wyzwań współczesności. Istnieje wiele znanych od lat metod i algorytmów pozwalających na tworzenie modeli klasyfikujących czy regresyjnych umożliwiających wydobycie z surowych danych dodatkowych informacji (tzw. Data Mining).  Jednak wraz ze zwiększeniem ilości dostępnych danych oraz zwiększającymi się wymaganiami rośnie potrzeba rozwijania nowych metod.

W ciągu ostatnich kilku lat można było zaobserwować szybki rozwój metod odpowiedzialnych za szeroko rozumiany Data Mining, szczególnie jeśli chodzi o tak zwane głębokie sieci neuronowe (deep neural networks). Rozwój ten spowodowany jest przez rosnący dostęp do bardzo dużych zbiorów danych oraz rosnące możliwości techniczne współczesnych komputerów. Oba te aspekty pozwoliły na tworzenie modeli, które pozostawały poza zasięgiem jeszcze 10 lat temu. Dzięki nim współczesne komputery potrafią klasyfikować obrazy, rozumieją ludzką mowę czy rozpoznają ludzi. Dzięki tym możliwościom coraz bardziej uprawnione staje się określanie tych modeli nazwą „sztuczna inteligencja”.

Oprócz pojawiających się coraz częściej prób zastąpienia człowieka w dziedzinach, w których był on dotychczas niezastąpiony (np. prowadzenie samochodu), coraz więcej jest też zastosowań do tej pory zupełnie niedostępnych dla człowieka z powodu konieczności przetwarzania ogromnych zbiorów danych. Jako przykłady podać można sekwencjonowanie białek, analizę zdjęć kosmosu, przewidywanie uszkodzeń urządzeń czy wykrywanie anomalii w sieciach komputerowych (jako ważny element zwiększania cyberbezpieczeństwa) . Dzięki metodom sztucznej inteligencji obserwujemy także duży postęp w medycynie i rozumieniu sposobu działania ludzkiego ciała. Maszyny nie zastąpią raczej lekarzy, jednak mogą stać się dla nich nieodzownym narzędziem wspomagającym ich w pracy.

Politechnika Śląska bierze czynny udział w badaniach nad rozwojem metod sztucznej inteligencji. Wystarczy nadmienić, że prowadzenie badań związanych z tym obszarem zadeklarowało około 150 naukowców i zespołów z prawie wszystkich wydziałów naszej uczelni. Badania dotyczą nie tylko rozwoju samych metod ale także (a może przede wszystkim) poszukiwań nowych zastosowań sztucznej inteligencji w dziedzinach takich jak medycyna, cyberbezpieczeństwo,  budownictwo, architektura, chemia i różnorodne przemysłowe procesy technologiczne.

Ze względu na bardzo szeroki zakres prac prowadzonych w tym zakresie na Politechnice Śląskiej w ramach Priorytetowego Obszaru Badawczego Sztuczna Inteligencja i Przetwarzanie Danych zdefiniowano kilka podobszarów.

Podobszar: Obraz cyfrowy

Podobszar: Dźwięk i wibracje

Podobszar: Rozwój metod sztucznej inteligencji oraz inżynieria wiedzy

Podobszar: Cyberbezpieczeństwo

Podobszar: Bioinformatyka i medycyna

Podobszar: Serie czasowe

Podobszar: Urządzenia, procesy technologiczne i sieci komputerowe

Podobszar: Aspekty społeczne i etyczne sztucznej inteligencji

Eureca-Pro logo

© Politechnika Śląska

Ogólna klauzula informacyjna o przetwarzaniu danych osobowych przez Politechnikę Śląską

Całkowitą odpowiedzialność za poprawność, aktualność i zgodność z przepisami prawa materiałów publikowanych za pośrednictwem serwisu internetowego Politechniki Śląskiej ponoszą ich autorzy - jednostki organizacyjne, w których materiały informacyjne wytworzono. Prowadzenie: Centrum Informatyczne Politechniki Śląskiej (www@polsl.pl)

Zasady wykorzystywania „ciasteczek” (ang. cookies) w serwisach internetowych Politechniki Śląskiej

Deklaracja dostępności

„E-Politechnika Śląska - utworzenie platformy elektronicznych usług publicznych Politechniki Śląskiej”

Fundusze Europejskie
Fundusze Europejskie
Fundusze Europejskie
Fundusze Europejskie