Ознака: ДМИ

Тим студената Департмана за математику и информатику Природно-математичког факултета у Новом Саду, као један од најмлађих, освојио је изванредно седмо место у конкуренцији 91 тима из 26 земаља на престижном светском такмичењу. Штавише, у три од седам кола финалне евалуације њихово решење дало је трећи најбољи резултат, па су добили и специјалну захвалницу за резултате на такмичењу које је организовало Одељење за истраживање и напредни развој америчке компаније AMD, једног од највећих произвођача хардвера за извршавање алгоритама вештачке интелигенције.

Тимови су се такмичили у развоју агентских система за оптимизацију токова за распоређивање и повезивање компоненти корисничких кола на такозваним FPGA чиповима. Реч је о посебној класи чипова који на хардверском нивоу могу да мењају намену након што изађу из фабрике, што им омогућава висок степен прилагођавања алгоритму који је потребно извршити. Из тог разлога, FPGA чипови су посебно значајни и погодни за подручја примене у којима је неопходно доношење одлука у реалном времену, попут аутономних возила и хуманоидне роботике.

Успех студената ПМФ-а посебно је значајан уколико имамо у виду да није реч о студентском, већ о истраживачком такмичењу без ограничења у погледу старости и искуства учесника. Док је већина других тимова укључивала и студенте докторских студија, па чак и постдокторске истраживаче и инжењере из компанија попут Qualcomm-а и Baykar-а, са вишегодишњим искуством у области, тим ПМФ-а био је сачињен искључиво од студената друге и треће године основних студија. Чланови нашег тима били су студенти Лука Курешевић, Јован Здравковић, Марјан Мартинов и Лазар Јеромела, уз менторство др Стефана Николића, доцента на Природно-математичком факултету у Новом Саду.

Овај тим остварио је бољи пласман од тимова са реномираних институција попут Суперрачунарског центра у Барселони и Универзитета Калифорније у Берклију, али и од неколико решења која је за потребе поређења развио сам организациони тим AMD-а, што можда и најбоље говори о успеху који су остварили.

Природно-математички факултет поносан је на студенте који су остварили овај значајан резултат, као и на све наше студенте који постижу изузетне резултате на различитим међународним такмичењима.

Пројекат PANDORA (Хоризонт Европа) се фокусира на унапређење вештачке интелигенције и инжењеринга података како би се подстакле индустријске иновације и унапредила економија ЕУ. Бави се изазовима у обради података генерисаних Интернетом ствари (Internet of Things), са циљем стварања јединственог тржишта података за глобалну конкурентност Европе. PANDORA има за циљ да развије оквире вођене вештачком интелигенцијом за припрему и испоруку поузданих скупова података, побољшавајући тачност и одрживост вештачких модела у IoT системима. Мисија PANDORA пројекта је повећање аутономије, поузданости и енергетске ефикасности у управљању скуповима података IoT-а за паметније и брже уређаје у екосистемима паметних окружења. Замолили смо руководиоца пројекта на ПМФ-у, проф. Душана Јаковетића и његов тим, да нам објасне природу ових иновација.

Automated Data Labelling & Annotation Tool (DACL)

Ова иновација омогућава припрему података за тренирање AI модела на основу некомплетних података прикупљених у индустријским окружењима. Иновација обједињује механизме за извођење недостајућих вредности на основу transfer learning техника машинског учења, аутоматско лабелирање парцијално-лабелираних података и њихову аугментацију користећи фундаменталне моделе за табеларне податке, те контролу квалитета базирану на детекцији аутлајера. Иновацију релизовала Душица Кнежевић.

Self-validated, causal, robust, and resilient Continuous Learning (CRV) for Long-Term Autonomy and Intelligence

Ова иновација омогућава континуално тренирање предиктивних AI модела. Кључни иновативни елемент је енергетски-ефикасно ажурирање предиктивних модела у оперативној фази њиховог коришћења у индустријским окружењима, без комплетног, временски захтевног ретренирања модела, а уз очување предиктивних перформанси за променљиве токове тренинг података. За разлику од претходних приступа континуалном учењу који адресирају проблеме класификације, ова иновација се бави проблематиком предвиђања нумеричких варијабли, те тако задовољава реалне потребе индустријских окружења која користе AI технологије за контролу и управљање производним процесима. Иновацију су реализовали Стефан Николић и Душан Симић.

Federated Representational Learning Module (FRLM)

Ова иновација омогућава колективно (федеративно) тренирање модела за редукцију димензионалности података и детекцију аномалија у дистрибуираним индустријским системима заснованим на IoT технологијама. Кључни иновативни елемент је примена меморијских ауто-енкодера адаптираних за дистрибуирана окружења у којима IoT уређаји прикупљају високо-димензионалне податке. Иновацију реализовао Михаило Илић.

Adaptive Federated AI Training Service

Ова иновација комбинује CRV и FRLM иновације у сервис за тренирање разнородних AI модела у AIoT системима. Иновација обезбеђује компатибилност УНСПМФ иновативних приступа континуалном и федеративном учењу у индустријским окружењима са модерним MLOps алатима и праксама. Иновацију су реализовали Михаило Илић, Душан Симић и Стефан Николић.

Иновације Data Summarization and Fusion Component (DRFEC) и Trustworthy Data Generation and Annotation Service су иновације у којима је УНСПМФ давао истраживачку експертизу за друге PANDORA партнере који су били технички реализатори тих иновација.

Честитамо PANDORA тиму са Природно-математичког факултета!

• Откријте шта има ново на Innovation Radar

На недавно одржаном светском финалу Међународног универзитетског такмичења у програмирању (International Collegiate Programming Contest – ICPC) у Бакуу, Азербејџан, тим Универзитета у Новом Саду остварио је историјски успех освајањем бронзане медаље. Ово је уједно и прва медаља за тим из Србије у 49 година дугој историји овог најпрестижнијег светског такмичења у програмирању.

ICPC окупља најбоље студенте са универзитета широм света, а такмичење подразумева решавање сложених алгоритамских задатака у ограниченом времену. Поред знања и техничких вештина, пресудну улогу имају тимски рад, стратегија и способност сналажења под притиском.

Тим Универзитета у Новом Саду чинили су:

• Никола Пешић (ПМФ)
• Виктор Лучић (ПМФ)
• Тадија Шебез (ФТН)
• Марко Савић, тренер (ПМФ).

Да би стигли до светског финала, студенти су претходно морали да прођу кроз регионалне квалификације. Наш тим је изборио пласман освајањем првог места у југоисточној Европи.

Ове године, кроз квалификације и финале, учешће је узело 73 083 студената са 3 424 универзитета из 103 државе. У таквој конкуренцији, освајање 11. места и бронзане медаље представља изванредан резултат којим се Универзитет у Новом Саду сврстао раме уз раме са најпрестижнијим светским универзитетима.

Тим посебно захваљује компанији Databricks на подршци.

• Детаљни резултати