ELLIS (The European Laboratory for Learning and Intelligent Systems) powiększył swoją sieć o nowy oddział w Warszawie. Jednostka powstanie w ramach IDEAS NCBR, ośrodka badawczo-rozwojowego działającego w obszarze sztucznej inteligencji.

To 41 oddział w ramach sieci ELLIS Society, która obejmuje centra badań nad AI, zlokalizowane m.in. w Cambridge, Oxfordzie, ETH Zurich, Instytucie Maxa Plancka. W Warszawie naukowcy skorzystają z wydajnej infrastruktury obliczeniowej, szkoleń, nowych kontaktów biznesowych i networkingu.

ELLIS działa od 2018 r. Celem inicjatywy jest budowa instytutów badawczych, które mają stanowić rdzeń lokalnego ekosystemu sztucznej inteligencji.

„Warto, by Europa rozwijała własne rozwiązania z obszaru uczenia maszynowego i AI, a nie była skazana na import narzędzi, które nie są w pełni zgodne z naszym systemem prawnym czy wartościami” – podkreśla Piotr Sankowski, prof. UW, prezes IDEAS NCBR.

Połączy badania z biznesem

„Nowa jednostka w Warszawie nie tylko przyczyni się do dalszego udoskonalania badań nad AI w Europie, ale także będzie promować silne powiązania między badaniami akademickimi a rynkiem” – zapowiada członek zarządu ELLIS, Serge Belongie.

Jak zapewnia Tomasz Trzciński, profesor PW i UJ, dyrektor ELLIS Unit Warsaw i lider grupy badawczej w IDEAS NCBR, nowy ośrodek wypełni lukę między środowiskiem akademickim, a biznesem w Polsce.

Czym zajmie się nowa jednostka ELLIS Society w Polsce? 

Działalność badawcza nowego oddziału ELLIS Society w Polsce będzie skupiona na sześciu obszarach:

  1. Intelligent Algorithms and Learned Data Structures koncentruje się na wyjaśnialnych algorytmach, uczących się strukturach danych i narzędziach algorytmicznych dla Data Science i ML.
  2. Efficient and Sustainable Machine Learning focused on Computer Vision pracuje nad wydajnymi algorytmami uczenia maszynowego dla widzenia komputerowego, w szczególności nad warunkowaniem obliczeń sieciowych, wykorzystywaniem częściowych informacji do szybszego wnioskowania i gromadzeniem wiedzy w modelach ciągłego uczenia się.
  3. Machine Learning and Sequential Decision-Making rozwija metody, które można zastosować w sterowaniu, aby uzyskać modele inteligentnych agentów i wdrożyć je w rzeczywistości.
  4. W ramach Algorithmic Game Theory in Security opracowywane są: wielopoziomowe systemy zarządzania mające chronić infrastrukturę krytyczną, a także systemy zabezpieczające kluczowe usługi publiczne.
  5. Obszar Interpretable Artificial Intelligence koncentruje się na opracowywaniu modeli uczenia maszynowego, które gwarantują wiarygodne i zrozumiałe wyjaśnienia dotyczące działania złożonych modeli sztucznej inteligencji.
  6. Autonomous Agents and Alignment of Language Models ma na celu opracowanie protokołów uczenia, które umożliwią inteligentnym systemom zbieranie najistotniejszych danych i stosowanie tych protokołów do tworzenia dopasowanych modeli językowych.

    Duża część wymienionych obszarów już jest rozwijana w grupach badawczych IDEAS NCBR: „Inteligentne Algorytmy i Struktury Danych”, „Zero-waste Machine Learning in Computer Vision”, „Bezpieczeństwo systemów i prywatność danych”.

    IDEAS NCBR to sp. z o.o. powołana przez Narodowe Centrum Badań i Rozwoju. Należy do Grupy NCBR.