Mednarodni projekti
Zanesljivi enotni robusti inteligentni generativni sistemi (TURING)
umetna inteligenca, fizikalni sistemi, robustni modeli, generativno učenje, strojno učenje, večmodalni modeli, znanstveno računalništvo
Organizacije (2)
, Raziskovalci (4)
2784 Fakulteta za informacijske študije v Novem mestu
| št. |
Evidenčna št. |
Ime in priimek |
Razisk. področje |
Vloga |
Obdobje |
Štev. publikacijŠtev. publikacij |
| 1. |
36836 |
dr. Biljana Mileva Boshkoska |
Računalništvo in informatika |
Raziskovalec |
2025 |
171 |
| 2. |
57773 |
dr. Srđan Škrbić |
Računalništvo in informatika |
Vodja |
2025 |
27 |
8678 Rudolfovo - Znanstveno in tehnološko središče Novo mesto
| št. |
Evidenčna št. |
Ime in priimek |
Razisk. področje |
Vloga |
Obdobje |
Štev. publikacijŠtev. publikacij |
| 1. |
19441 |
dr. Simon Muhič |
Energetika |
Raziskovalec |
2025 |
403 |
| 2. |
39230 |
dr. Jelena Topić Božič |
Kemija |
Raziskovalec |
2025 |
69 |
Povzetek
Projekt TURING je evropska raziskovalno-inovacijska pobuda v okviru programa Horizon Europe (razpis HORIZON-CL4-2024-HUMAN-03-02 – Explainable and Robust AI), namenjena razvoju razložljivih, zanesljivih in trajnostnih rešitev umetne inteligence (UI). Glavni cilj projekta je izboljšati robustnost, razložljivost in zaupanje v generativne modele umetne inteligence (genAI) z uporabo metod, ki so matematično in fizično utemeljene.
Projekt razvija t. i. »TURING modele« – generativne in multimodalne temeljne modele, sposobne natančnega modeliranja kompleksnih fizikalnih pojavov. Ti modeli bodo del »TURING okvira«, odprtokodne platforme, ki omogoča interakcijo uporabnikov z modeli, njihovo validacijo in ustvarjanje novih aplikacij. Projekt združuje raziskave s področij strojnega učenja, fizike, računalništva in podatkovnih znanosti.
TURING naslavlja ključne izzive sodobne umetne inteligence, kot so zanesljivost modelov v realnih pogojih, skladnost z zakonodajo (GDPR, AI Act), energetska učinkovitost, pojasnljivost odločitev in preprečevanje pristranskosti. Sistem uporablja fizikalno obogatene omejitve, metodologije meta-učenja, federativno učenje in distribucijsko računalništvo za izboljšanje robustnosti modelov.
Rezultati bodo uporabljeni v treh visokotehnoloških domenah: jedrska energija, fizika delcev in meteorologija. Projekt bo omogočil validacijo modelov na realnih podatkih, izboljšal napovedno natančnost, zmanjšal stroške simulacij ter pospešil razvoj inovacij.
Družbeni in gospodarski učinki vključujejo demokratizacijo dostopa do naprednih AI orodij, večjo konkurenčnost evropskih podjetij (zlasti MSP), podporo etičnemu in človeku osredotočenemu razvoju digitalnih tehnologij ter krepitev vodilne vloge EU na področju umetne inteligence. Projekt bo z odprtokodnimi rešitvami, objavami, standardizacijo in sodelovanjem z organizacijami, kot so ADRA, ELLIS in CLAIRE, prispeval k razvoju zaupanja vredne umetne inteligence v Evropi.
Konzorcij projekta vključuje vodilne evropske raziskovalne institucije (npr. CERN, ETH Zürich, FORTH) ter industrijske partnerje (npr. NEC, Bull, AEGIS). TURING bo v treh letih (36 mesecev) vzpostavil odprto, uporabniku prijazno platformo in razvijal nove metode, ki bodo omogočale razložljivo, varno in učinkovito uporabo generativne umetne inteligence v realnem okolju.
Pomen za razvoj znanosti
Projekt TURING razvija nove pristope k umetni inteligenci, ki omogočajo robustno modeliranje kompleksnih fizikalnih sistemov. Povezuje računalništvo, fiziko, inženirstvo in družboslovje za razvoj generativnih večmodalnih modelov, ki temeljijo na fizikalnih zakonitostih. S tem prispeva k napredku v znanstvenem računalništvu in odpira nove možnosti za razumevanje naravnih pojavov in inženirskih procesov.
Pomen za razvoj Slovenije
Projekt omogoča slovenskim raziskovalcem sodelovanje v vrhunski evropski mreži na področju umetne inteligence in znanstvenega računalništva. Povečuje dostop do novih metod modeliranja in orodij, krepi digitalne kompetence in prispeva k razvoju robustnih tehnologij, uporabnih v industriji, energetiki in meteorologiji.