Projekti / Programi
01. januar 2022
- 31. december 2027
| Koda |
Veda |
Področje |
Podpodročje |
| 2.07.00 |
Tehnika |
Računalništvo in informatika |
|
| 6.05.00 |
Humanistika |
Jezikoslovje |
|
| Koda |
Veda |
Področje |
| 1.02 |
Naravoslovne vede |
Računalništvo in informatika |
| 6.02 |
Humanistične vede |
Jeziki in književnost |
strojno učenje, umetna inteligenca, kompleksni podatki, učenje s prenosom, rudarjenje teksta, analiza omrežij, podpora odločanju, jezikovne tehnologije, obdelava naravnega jezika, digitalna humanistika, računalniško znanstveno odkrivanje, ontologije, semantične tehnologije, odprta znanost
Podatki za zadnjih 5 let (citati za zadnjih 10 let) na dan
25. april 2024;
A3 za obdobje
2018-2022
| Baza |
Povezani zapisi |
Citati |
Čisti citati |
Povprečje čistih citatov |
| WoS |
835 |
15.855 |
14.078 |
16,86 |
| Scopus |
1.217 |
26.144 |
23.046 |
18,94 |
Raziskovalci (38)
Organizacije (2)
Povzetek
Tehnologije znanja (TZ) so informacijske tehnologije, ki podpirajo pridobivanje, upravljanje, modeliranje in uporabo znanja in podatkov ter tako omogočajo na znanju temelječo družbo. TZ pokriva številna področja umetne inteligence (UI), kot so strojno učenje (SU) in jezikovne tehnologije (JT) (vključno z obdelavo naravnega jezika, ONJ), vključuje pa tudi druga področja, kot so podpora odločanju (PO, tesno povezano z operativnimi raziskavami in analizo odločitev). Naš raziskovalni program TZ bo obravnaval zahtevne raziskovalne teme na tem področju, oblikoval in uvedel nove in izboljšane metode ter uporabil pristope TZ za reševanje praktično pomembnih problemov znanosti in družbe. Obsegal bo pet stebrov: SU, PO in UI, UI za znanost, JT in digitalna humanistika (DH) ter TZ za družbo. Na podlagi naših prejšnjih dosežkov na področju SU iz kompleksnih podatkov (ki vključujejo učinkovite metode za hkratno predvidevanje več ciljev (PVC), tudi na podatkovnih tokovih in semantično rudarjenje podatkov (z uporabo ontologij)) bomo razvili metode za SU iz zelo kompleksnih podatkov. Ukvarjali se bomo z večciljnim napovedovanjem iz relacijskih podatkov, zaznavanjem in prilagajanjem spremembam pri PVC na časovno spreminjajočih se podatkovnih tokovih in nevro-simbolnim učenjem na semantično obogatenih heterogenih podatkih, pri čemer bomo izkoristili prednosti sodobnih vložitev z nevronskimi mrežami in klasičnih metod za učenje razložljivih modelov. Razložljiva umetna inteligenca bo preučevana v stebru PO&UI v kontekstu SU in PO, skupaj z obravnavo zaupanja vredne umetne inteligence (glede na pravičnost, robustnost in trajnost). V PO bodo sedanje metode modeliranja odločitev razširjene na uporabo bolj zapletenih alternativ odločanja in uporabljene tudi za večkriterijsko ocenjevanje napovednih modelov. Razvite bodo tudi metode za predlaganje novih alternativ odločanja, ki minimalno spreminjajo obstoječe, vendar bolj ustrezajo merilom odločitve. Orodja JT bodo razvita za jezike z manj viri, na osnovi odprtih jezikovnih virov (tudi za slovenščino), pri čemer bodo izkoriščeni nevronski pristopi učenja s prenosom: slednji bodo uporabljeni tudi za analizo besedilnih in omrežnih informacij v socialnih omrežjih. Naše raziskave DH bodo obravnavale nove vrste kulturne dediščine, kot sta dediščina svile in vonjev, s ciljem izboljšanja njihovega razumevanja in zaščite. V stebru UI za znanost bomo razvili semantične tehnologije za odprto znanost (npr. ontologije za predstavitev znanja v znanosti) in avtomatizirali znanstveno modeliranje ter podprli sodelovanje in odprto znanost v različnih znanstvenih disciplinah. TZ, zlasti SU, bomo uporabili za (podatke) različnih znanosti in preučili sinergije SU in kvantnega računalništva. Prikazali bomo tudi uporabnost in družbeni vpliv TZ na različnih področjih, od trajnostnega kmetijstva do personalizirane medicine / zdravstva, medijev, izobraževanja in umetnosti ter različnih industrijskih sektorjev (energija, promet, vesolje).
Pomen za razvoj znanosti
Tehnologije znanja (TZ) doživljajo hiter znanstveni razvoj na področjih strojnega učenja (SU), podpore odločanju (PO), umetne inteligence (UI) in jezikovnih tehnologij (JT), pa tudi velik porast uporabe v praksi in sočasno povečanje industrijskega in javnega interesa. Raziskave, izvedene v okviru predlaganega programa TZ, bodo prispevale k razvoju znanosti, tehnologij in inovacij na vseh zgoraj navedenih področjih, ki približno ustrezajo raziskovalnim stebrom programa. V SU bomo prispevali k analizi kompleksnih podatkov na področjih še nerešenih problemov, kot so večciljno napovedovanje iz relacijskih podatkov in odkrivanje/prilagajanje spremembam za večciljno napovedovanje na podatkovnih tokovih, ki se spreminjajo v času. V zelo novi raziskovalni smeri bomo preučevali nevro-simbolno učenje na semantično obogatenih heterogenih podatkih, ki bo združevalo standardne učne pristope in nevronske mreže / vložitve, v želji da bi z združenim pristopom presegli ene in druge. Pristopi nevronskega prenesenega učenja bodo uporabljeni za razvoj orodij JT za jezike z manj viri, pa tudi za analizo besedilnih in omrežnih informacij v socialnih omrežjih. V PO bodo sedanje metode modeliranja odločitev razširjene tako, da bodo omogočale obravnavo bolj zapletenih alternativ odločanja in uporabljene tudi za večkriterijsko ocenjevanje napovednih modelov. Eden od stebrov našega programa je povezan z umetno inteligenco za znanost, pri čemer predvidevamo uporabo semantičnih tehnologij za odprto znanost (npr. ontologije za formalno predstavitev znanja v znanosti). Trdimo, da morajo ustrezati principom FAIR (na voljo za odkrivanje, dostopni, interoperabilni, večkrat uporabni) ne le znanstveni podatki, ampak tudi drugi rezultati znanstvenega procesa (npr. znanstveni modeli), in da je potrebno razvijati pristope, ki to podpirajo. Predlagamo tudi metode za avtomatizacijo znanstvenega modeliranja in tako prispevamo k razvoju sodelovalne in odprte znanosti v različnih znanstvenih disciplinah. Ker bomo tehnologije znanja, zlasti SU, uporabljali za (podatke značilne za) različne znanosti, ne bomo prispevali le k razvoju računalništva, ampak tudi k razvoju drugih znanstvenih področij. Najnovejše raziskovalno področje vključuje kvantne tehnologije in zlasti kvantno računalništvo, kjer bomo upoštevali sinergijo obeh področij (kvantno računalništvo in SU). Druge pomembne teme vključujejo vede o materialih, znanosti o življenju in ekologijo / znanosti o okolju. Naše raziskave na področju JT in digitalne humanistike ter analitika besedil in omrežij bodo prispevale tudi k razvoju humanističnih in družbenih ved (npr. s preučevanjem človeških interakcij v okviru družbenih omrežij). Da bi kar najbolj povečali vpliv na razvoj znanosti, bomo še naprej objavljali v prestižnih revijah z visokimi faktorji vpliva, tako na splošnem področju UI / TZ (JAIR, AIJ, KBS) kot v revijah, značilnih za podpodročja (JMLR , MLJ, DAMI za SU; CK, LREV za JT). Prispevke bomo predstavili tudi na najboljših konferencah, npr. IJCAI, ECAI, ICML, NeurIPS, ECML / PKDD, NAACL, LREC. Kadar bo mogoče, bomo pri objavi sledili načelom FAIR. Naše publikacije, razvita programska oprema in zbirke podatkov bodo javno dostopni in objavljeni v javnih zbirkah programske opreme in podatkov, kot so Zenodo, CLARIN.SI in GitHub. Poleg tega bodo razvite metodologije, ki se izvajajo kot delovni postopki obdelave podatkov in vključujejo algoritme za učenje predstavitev in algoritme strojnega učenja, javno dostopne. Izkoristili bomo tudi naša omrežja partnerskih sodelovanj in nadaljevali z vodenjem in sodelovanjem v mednarodnih znanstvenoraziskovalnih projektih, s čimer bomo še okrepili svojo ključno vlogo na raziskovalnih področjih TZ (kar dokazuje naše uspešno sodelovanje v mednarodnih projektih, vključno z 71 EU projekti v obdobju financiranja programa 2015-2021, od katerih smo pet projektov mi koordinirali).
Pomen za razvoj Slovenije
Prek številnih načrtovanih aplikacij tehnologij znanja (TZ) bo raziskovalni program močno vplival na družbo na številnih področjih. Naše delo na jezikovnih tehnologijah, zlasti na odprtih jezikovnih virih, prispeva k dostopnosti slovenskega jezika, kulturnega stebra Slovenije. Podatki v slovenskem jeziku, posredovani prek infrastrukture CLARIN.SI, že podpirajo poučevanje in raziskovanje slovenskega jezika na univerzah in raziskovalnih inštitutih v Sloveniji, delo slovenskih leksikologov in prevajalcev ter razvoj jezikovno zavedne programske opreme. To se bo nadaljevalo tudi v predlaganem programu. Naše raziskave obdelovanja naravnega jezika (ONJ) se osredotočajo na najsodobnejše metode za učinkovito učenje s prenosom, vključno z medjezikovnimi metodami. To omogoča jezikom, ki nimajo zelo bogatih digitalnih virov, vključno s slovenščino, da izkoriščajo orodja, razvita za jezike z več viri. Koristi od načrtovanih aplikacij ONJ bodo imele različne entitete, vključno z medijskim sektorjem (z orodji za analizo novic za pridobivanje ključnih besed, moderiranjem komentarjev), terminologi in prevajalskimi podjetji (prek aplikacij za upravljanje terminologije). Naše raziskave na področju analize besedil in jezikovnih tehnologij bodo pomagale spremljati in razumeti dinamiko družbe na določenih področjih, kot je naprimer zaposlovanje, kjer se besedila (objave delovnih mest) redno objavljajo. Naše raziskave na področju digitalne humanistike in kulturne dediščine bodo potencialno vplivale na naraščajočo zavest o kulturi, krepitev razumevanja naše kulturne dediščine ter zagotavljanje izobraževalnih in raziskovalnih virov. Zagotovile bodo tudi vire za modno in kreativno industrijo na področju dediščine svile in vonjev ter za tekstilno industrijo in industrijo dišav. Na področju dediščine vonjev bomo prispevali priporočila za ohranitev / zaščito pretekle in prihodnje dediščine te vrste. Z aplikacijami strojnega učenja (SU) in zlasti s podporo odločanju pri okoljskih problemih bomo vplivali na varstvo naravne dediščine. Naše delo v zvezi z vplivi kmetijstva na okolje, varstvom okolja in trajnostnim razvojem bo podprlo evropsko skupno kmetijsko politiko, kjer je digitalizacija kmetijstva in prehod na trajnostni kmetijsko-živilski sektor eden glavnih ciljev. Naš vpliv na razvoj skupne kmetijske politike bo vplival tudi na izvajanje agende za trajnostni razvoj do leta 2030, ki jo spremljajo različni cilji trajnostnega razvoja. TZ, zlasti SU in odločitveno modeliranje, uporabljamo za različne probleme na področju zdravja in dobrega počutja. To vključuje uporabo SU za razvoj zdravil, zlasti za bolezni, ki se pojavljajo ali postajajo vse pogostejše. Vključuje tudi uporabo SU na področju personalizirane medicine, npr. za priporočanje kombiniranih terapij, prilagojenih posameznim rakavim bolnikom. Uporabo SU za izboljšanje našega razumevanja vzrokov in mehanizmov, na katerih temelji zdravje, združujemo z razvojem modelov odločanja. Tako nastajajo sistemi za podporo odločanju, ki pomagajo pri preprečevanju, odkrivanju, zdravljenju in obvladovanju bolezni ter podpirajo starejše, da ostanejo aktivni in zdravi. Na splošno to vodi k izboljšanju zdravja in dobrega počutja prebivalstva. Da bi razširili vpliv raziskav, organiziramo znanstvene in izobraževalne dogodke, tako nacionalne kot mednarodne. Med njimi so najpomembnejši dogodki na področjih strojnega učenja (ECML PKDD), podpore odločanju (IFIP WG DSS) in semantičnih tehnologij (The Web Conference). Vključujejo tudi poletne šole in specializirane izobraževalne dogodke za posamezna področja. S tem se povečuje tudi mednarodna prepoznavnost Slovenije, ki je znana po visoki kakovosti svojih raziskav umetne inteligence in raziskovalcev na tem področju, ki uživajo visok ugled v mednarodni znanstveni skupnosti. Znanje, ki ga ustvarjamo na področju raziskav, prenašamo tudi na mlajše generacije v procesu podiplomskega izobraževanja. Člani naše skupine poučujejo podiplomske predmete na številnih slovenskih visokošolskih ustanovah (na Univerzi v Ljubljani, Univerzi v Novi Gorici, Mednarodni podiplomski šoli Jožefa Stefana v Ljubljani, Fakulteti za informacijske študije v Novem mestu, itd.). Pokrivajo teme s področja TZ (vključno s SU, ONJ in podporo odločanju) in področij uporabe (npr. ekološko modeliranje in njegova uporaba za kmetijske ekosisteme). Skozi proces podiplomskega izobraževanja, predvsem pa z mentorstvi magistrom in doktorandom, razvijamo odlične mlade raziskovalce in strokovnjake na področjih tehnologij znanja in umetne inteligence. Ti so zelo iskani in imajo visoko vrednost na domačem in mednarodnem trgu dela (vsi naši doktorski diplomanti iz obdobja financiranja 2015-2021 so zaposleni, 8 v raziskovalnem/visokošolskem izobraževanju, 12 v poslovnem sektorju in 12 v tujini). Na ta način razvijamo izjemno dragocene človeške vire na področju, kjer je očitno prisotno veliko in naraščajoče povpraševanje po usposobljenih raziskovalcih/strokovnjakih.
