O Centrum Uczenia Maszynowego

Misją Centrum Uczenia Maszynowego jest zapewnienie grupom badawczym na Uniwersytecie Warszawskim  wsparcia doświadczonych specjalistów Machine Learningu.

Centrum wspiera zespoły badawcze reprezentujące różne dziedziny nauki, pomagając im w doborze i praktycznym wykorzystaniu narzędzi informatycznych, analizie danych oraz wdrażaniu metod uczenia maszynowego. O specyfice działalności Centrum, jego roli w rozwoju badań interdyscyplinarnych, realizowanych projektach oraz planach na przyszłość z prof. dr. hab. Arturem Kalinowskim, kierownikiem Centrum Uczenia Maszynowego, rozmawiała mgr Patrycja Chuchała. 

Skąd pomysł utworzenia Centrum Uczenia Maszynowego? 

Utworzenie Centrum Uczenia Maszynowego było jednym z działań realizowanych w ramach programu „Inicjatywa Doskonałości – Uczelnia Badawcza” (IDUB). Pomysł powstał w odpowiedzi na potrzebę zapewnienia środowisku naukowemu dostępu do specjalistycznych kompetencji informatycznych i narzędzi, które mogą znacząco usprawnić proces badawczy.

Jakie potrzeby środowiska naukowego ma zaspokajać Centrum Uczenia Maszynowego? 

Współczesne narzędzia informatyczne pozwalają znacznie usprawnić prowadzenie badań, jednak ich wykorzystanie często wymaga specjalistycznej wiedzy i odpowiedniego zaplecza technicznego. Nie wszystkie zespoły badawcze dysponują takimi kompetencjami. Centrum zapewnia więc wsparcie specjalistów posiadających wiedzę z zakresu programowania, analizy danych i uczenia maszynowego, którzy pomagają naukowcom w praktycznym wykorzystaniu dostępnych technologii. 

Czym wyróżnia się Centrum Uczenia Maszynowego na Uniwersytecie Warszawskim na tle innych inicjatyw wykorzystujących sztuczną inteligencję? 

Specyfiką Centrum jest centralny model organizacji i finansowania specjalistycznego wsparcia. Zatrudnieni w Centrum specjaliści mogą współpracować z wieloma zespołami badawczymi, a ich kompetencje i doświadczenie pozostają dostępne dla kolejnych projektów. Pozwala to uniknąć sytuacji, w której każda grupa badawcza musi samodzielnie zatrudniać specjalistę do realizacji konkretnego zadania. Wiedza zdobyta podczas pracy nad poszczególnymi projektami może być następnie wykorzystywana w kolejnych przedsięwzięciach. 

Jak wygląda współpraca Centrum z zespołami badawczymi? 

Zespoły badawcze mogą zgłaszać się do Centrum z konkretnymi problemami wymagającymi wykorzystania narzędzi informatycznych lub metod analizy danych. Po zapoznaniu się z potrzebami zespołu specjaliści Centrum wspólnie z badaczami określają zakres prac, dobierają odpowiednie rozwiązania i przygotowują narzędzia niezbędne do realizacji danego zadania. 

Jakiego rodzaju wsparcie otrzymują badacze? 

Wsparcie obejmuje przede wszystkim analizę i przetwarzanie danych. W praktyce może polegać na opracowaniu kodu komputerowego, który pozwala przekształcić dane wejściowe w wyniki potrzebne do realizacji określonego problemu badawczego. Centrum pomaga również w konfiguracji odpowiedniego środowiska obliczeniowego oraz doborze narzędzi analitycznych. 

Jakie dziedziny wspiera Centrum Uczenia Maszynowego? 

Centrum jest otwarte na współpracę z przedstawicielami wszystkich dziedzin nauki. Dotychczas realizowano projekty m.in. we współpracy z Wydziałem Biologii, Centrum Studiów Latynoamerykańskich oraz Wydziałem Archeologii. Różnorodność tych projektów pokazuje, że narzędzia uczenia maszynowego i analizy danych mogą znaleźć zastosowanie w bardzo różnych obszarach badań. 

Czy obserwowany jest wzrost zainteresowania uczeniem maszynowym w naukach humanistycznych i społecznych? 

Zainteresowanie jest bardzo duże. W wielu przypadkach wykorzystanie uczenia maszynowego oznacza przede wszystkim automatyzację procesów, które wcześniej wymagały czasochłonnej pracy manualnej. Obecnie realizacja takich zadań jest znacznie łatwiejsza dzięki dostępności nowoczesnych narzędzi informatycznych. 

Przykładem może być współpraca z Centrum Studiów Latynoamerykańskich, w ramach której analizowano zeskanowane źródła historyczne. Materiał obejmował około tysiąca stron, a zadaniem było odnalezienie określonych wyrazów i fraz. Zastosowanie odpowiednich narzędzi pozwoliło znacznie usprawnić wyszukiwanie informacji w obszernym zbiorze dokumentów. 

Czy w projektach wykorzystywane są modele sztucznej inteligencji, w tym modele językowe? 

Tak, jednak głównym obszarem zainteresowania Centrum jest obecnie analiza obrazów. Wykorzystywane są dostępne narzędzia służące do analizy materiałów graficznych, które następnie są odpowiednio konfigurowane i dostosowywane do potrzeb konkretnego projektu badawczego. 

Jakie kompetencje powinien posiadać naukowiec, który chciałby rozpocząć współpracę z Centrum? 

Nie są wymagane zaawansowane kompetencje informatyczne. Najważniejsze jest precyzyjne określenie problemu badawczego oraz wskazanie danych, które mają zostać poddane analizie. Centrum pomaga następnie określić, jakie rozwiązanie technologiczne może być zastosowane. 

Warto jednak pamiętać, że sztuczna inteligencja nie jest narzędziem, które automatycznie rozwiązuje każdy problem badawczy. W przypadku modeli uczenia maszynowego kluczowe znaczenie ma odpowiednia ilość i jakość danych, w tym danych właściwie oznaczonych. Ich przygotowanie często stanowi jedno z najważniejszych ograniczeń w realizacji takich projektów. 

Czy Centrum prowadzi szkolenia lub inne formy kształcenia? 

Wcześniej Centrum organizowało krótkie, jedno- lub dwudniowe szkolenia odbywające się dwa razy w roku. Ze względów organizacyjnych formuła ta nie była jednak kontynuowana. 

Obecnie rozważane jest przygotowanie bardziej ukierunkowanych działań edukacyjnych, organizowanych we współpracy z konkretnymi wydziałami i jednostkami badawczymi. 

Taka formuła pozwoliłaby najpierw rozpoznać potrzeby danego środowiska, a następnie przygotować szkolenie odpowiadające konkretnym problemom i zainteresowaniom badaczy.