Autor Halyna Hyryavets

Výzva

Moderné továrne a stovky kilometrov potrubí, ktoré križujú našu krajinu, sú doslova prešpikované senzormi. Tie nepretržite chrlia tisíce údajov o tlaku, teplote či vibráciách. Problémom je, že týchto informácií je také obrovské množstvo a sú také zložité, že ich bežné počítače nedokážu efektívne spracovať. Často sa tak stáva, že dôležité varovné signály o blížiacej sa poruche zostanú nepovšimnuté, až kým nie je neskoro.

Riešenie

Tím odborníkov z Fakulty prírodných vied a informatiky UKF v Nitre sa rozhodol tento problém vyriešiť pomocou umelej inteligencie (AI).Ich cieľom bolo vytvoriť inteligentné modely, ktoré fungujú ako skúsený revízny technik,  až na to, že dokážu sledovať tisíce parametrov naraz a v reálnom čase.

Aby tento „digitálny mozog“ vytrénovali, potrebovali obrovský výkon. Ten našli v superpočítači LUMI, jednom z najvýkonnejších systémov na svete. Na tomto digitálnom obrovi testovali tisíce rôznych scenárov a kombinácií, aby našli ten najpresnejší spôsob, ako odhaliť aj ten najmenší únik v potrubí.

Prínos

Využitie superpočítača prinieslo výsledky, ktoré by boli na bežnom kancelárskom PC nedosiahnuteľné:

• Neuveriteľná rýchlosť: To, čo by bežnému počítaču trvalo celé mesiace až roky, zvládol superpočítač vďaka svojej „surovej sile“ za pár týždňov.
• Presnosť nadovšetko: Vedci mieria na viac ako 92-percentnú úspešnosť pri odhaľovaní porúch priamo v teréne, čím chcú prekonať aj tradičné fyzikálne výpočty.
• Záchranná sieť pre prírodu: Včasná detekcia úniku ropy či iných látok znamená, že sa k havárii dostanú technici skôr, než stihne kontaminovať pôdu alebo vodu.
• Slovenské riešenie pre Európu: Vyvinuté postupy už teraz pomáhajú súkromným firmám a iným vedcom v strednej Európe pri modernizácii ich prevádzok.

Pohľad do budúcna

Týmto úspechom sa práca nekončí. Nitriansky tím plánuje svoje modely ďalej zdokonaľovať a nasadiť ich do ostrej prevádzky vo forme inteligentných aplikácií. Tie budú v budúcnosti strážiť nielen priemyselné potrubia, ale aj efektivitu výroby, aby bola zelenšia, bezpečnejšia a konkurencieschopnejšia.

Najväčším prínosom pre vedcov bola obrovská sila systému, vďaka ktorej nenarazili na žiadne limity. Spolu s rýchlou technickou podporou sa mohli naplno sústrediť na to podstatné – ako urobiť priemysel inteligentnejším.

Výzva

Keď milióny ľudí hrajú mobilné hry, vzniká dátový chaos. Väčšina hráčov len tak „blúdi“ svetom, ale len malé percento urobí niečo dôležité, napríklad si kúpi vylepšenie alebo hru nahnevane vypne. Pre bežné počítače je hľadanie týchto kľúčových momentov v mori nudy neriešiteľný problém, pretože dôležité udalosti sú v obrovskom datasete zastúpené len minimálne. Je to ako snažiť sa nájsť jednu konkrétnu tvár v rozmazanom dave na štadióne bez poriadneho ďalekohľadu.

Riešenie

Nitriansky tím si na pomoc zavolal superpočítač Leonardo. Ten disponuje tisíckami grafických kariet, ktoré dokážu „premýšľať“ násobne rýchlejšie než bežný notebook. Vedci pracovali s rozsiahlym organickým balíkom dát o veľkosti 9 GB a využili pokročilé technológie, ktoré fungujú ako simulátory správania.

Vďaka tejto sile mohli odborníci na hry zapracovávať spätnú väzbu od expertov takmer okamžite. Namiesto toho, aby sa vedci týždne trápili s analýzou a hľadaním správnych skupín hráčov, superpočítač im dával presné odpovede v priebehu pár dní.

Prínos

Využitie superpočítačovej infraštruktúry prinieslo výsledky, ktoré pomôžu nielen hráčom, ale aj celému digitálnemu priemyslu:

• Koniec hádaniu: Vedci vyvinuli presný metodický postup, ako si poradiť s extrémne nevyváženými dátami, čo je využiteľné aj pri odhaľovaní podvodov v bankách či v medicíne.
• Hry, ktoré vám rozumejú: Vznikol prototyp modelu, ktorý dokáže odhadnúť potreby hráča už v ranných štádiách hry, takže zážitok môže byť ušitý na mieru.
• Rýchlosť, ktorá mení pravidlá: To, čo by predtým trvalo týždne, zvládli Slováci vďaka HPC za pár dní.
• Univerzálny návod: Hoci sa výskum robil na konkrétnej hre, vytvorený postup je „hackom“, ktorý môže použiť akýkoľvek programátor na svete pre akúkoľvek hernú platformu.

Pohľad do budúcna

Získané poznatky tím z Fakulty prírodných vied UKF v Nitre teraz plánuje overiť v reálnej prevádzke. Slováci tak potvrdili, že slovensky výskum vie byť svetový, ak má k dispozícii tie správne nástroje na prekonávanie digitálnych bariér.

Výzva: Milióny mikrolokalít v digitálnom svete

Plánovať mesto podľa potrieb ľudí znamená rozumieť priestoru. Koncept „15-minútového mesta“ hovorí, že všetko dôležité by sme mali mať dostupné pešo. Aby však umelá inteligencia (AI) dokázala mestu poradiť, musí najprv spracovať obrovské množstvo dát o každej ulici, chodníku a existujúcej službe.

Slovenský tím pracoval s dátami v rozsahu stoviek gigabajtov, ktoré zahŕňali mapové podklady z OpenStreetMap, digitálne mapy reliéfu a databázy s tisíckami objektov občianskej vybavenosti. Výzvou bolo premeniť tieto dáta na zložité matematické matice peších vzdialeností. 

“V úvodnej fáze projektu sme potrebovali v rýchlych iteráciách vychytať slabé miesta nášho procesu a rýchlo sa dostať k výsledkom, pochopiť ich a znova prenastaviť vstupné parametre. Už v tomto štádiu sme potrebovali spracovať značné množstva dát, v ktorých mohla neurónová sieť nájsť signifikantné vzorce. Bežnému počítaču by to trvalo týždne. Bez extrémneho výkonu by nebolo možné dosiahnuť prvé zmysluplné výsledky v tak krátkom čase” uvádza vedúci výskumného týmu NextUseAI Róbert Pollák. 

Riešenie: Sila superpočítača MeluXina

Zlom nastal vďaka prístupu k európskemu superpočítaču MeluXina v Luxembursku, konkrétne k jeho časti určenej pre umelú inteligenciu (AI Factory). Slovenskí experti tu dostali k dispozícii výkonné grafické akcelerátory, ktoré dokážu spracovať tisíce operácií naraz.

V tomto prostredí tím vybudoval a otestoval pokročilé neurónové siete. Tie sa „učili“ rozpoznávať vzťahy medzi budovami, službami a ich okolím v rôznych mestých. “Superpočítač nám umožnil experimentovať s rôznymi nastaveniami a rýchlo opravovať chyby, čo by v bežných podmienkach nebolo možné. Vďaka tomu sme dokázali v krátkom čase vygenerovať spôsob tvorby priestorových odporúčaní pre dve najväčšie slovenské mestá – Bratislavu a Košice a to tak, že modely sa môžu učiť z priestorového usporiadania jedného alebo viacerých miest a dávať odporúčania pre iné mesto.” dopĺňa Timotej Kendereš, dátový analytik CIKE zodpovedný za prácu so superpočítačom MeluXina.

Výsledky: Dáta v službách ľudí

Výsledkom nie je len suchá tabuľka čísel. AI model má za cieľ navrhnúť mestským plánovačom a stratégom konkrétne funkcie pre nevyužité v meste tak, aby sa zlepšila občianska vybavenosť a pešia dostupnosť v susedstvách. NextUseAI bude následne vyhodnocovať priestorové odporúčania v kontexte potrieb obyvateľov a stratégií mesta spolu s dôvodovou správou. 

Hoci sú výsledky nateraz v experimentálnej fáze a slúžia na kalibráciu celého systému, ukázali dôležitú vec: umelá inteligencia dokáže vidieť súvislosti, ktoré môžu človeku uniknúť. Systém napríklad dokáže identifikovať „hluché miesta“ v meste, kde chýba konkrétna služba, a navrhnúť jej umiestnenie do nevyužívanej budovy v blízkosti.

Dopad a potenciál do budúcnosti

Next Use AI nekončí v laboratóriu. Ambíciou je vytvoriť praktický nástroj, ktorý pomôže vedeniu miest robiť rozhodnutia podložené dátami, nie intuíciou.

Pre obyvateľov to v budúcnosti znamená:

• Efektívnejšia samospráva: Verejné peniaze budú investované do budov s jasným účelom a prínosom.
• Menej času v aute: Služby budú tam, kde ľudia skutočne žijú.
• Krajšie prostredie: Opustené budovy dostanú novú šancu a nebudú chátrať.

Využitie európskych superpočítačov tak prináša slovenskému urbanizmu technologický skok. Ukazuje, že AI nemusí byť len abstraktným pojmom, ale užitočným susedom, ktorý nám pomôže budovať mestá, v ktorých sa nám bude žiť lepšie a zdravšie.

Slovenský výskumný tím zo Žilinskej univerzity spojil medicínu, AI a európske superpočítače do spoločného projektu s jasným cieľom: zlepšiť presnosť detekcie rakoviny prsníka a podporiť lekárov pri interpretácii mamografických snímok.

Výzva

Mamografia produkuje obrovské objemy obrazových dát. Jediný projekt môže pracovať so stovkami tisíc snímok v extrémne vysokom rozlíšení. Slovenský tím zo Žilinskej univerzity pracoval s viac než 434 000 mamogramami, čo predstavuje dáta v rozsahu niekoľkých terabajtov.

Zároveň sa rozhodol použiť model typu foundation model – obrovskú neurónovú sieť s takmer miliardou parametrov, pôvodne vyvinutú pre všeobecnú analýzu obrazov. Takýto model má obrovský potenciál, no kladie extrémne nároky na výpočtový výkon, pamäť aj rýchlosť práce s dátami.

Rýchlo sa ukázalo, že bežná výskumná infraštruktúra na takýto objem výpočtov jednoducho nestačí. Bez superpočítača by projekt nemohol pokračovať.

Riešenie

Zlom nastal v momente, keď projekt získal prístup k AI Factory VEGA v Slovinsku, ktorá je súčasťou európskej iniciatívy EuroHPC. Po prvý raz dostal slovenský medicínsky AI výskum možnosť pracovať na infraštruktúre s výkonom, aký dovtedy nemal k dispozícii.

Na tejto platforme boli k dispozícii najmodernejšie grafické akcelerátory NVIDIA H100, určené špeciálne pre umelú inteligenciu. Výskumníci tu vytvorili celý technologický reťazec od spracovania mamografických snímok až po samotný tréning modelu.

Dáta sa najskôr museli očistiť, optimalizovať a pripraviť tak, aby ich bolo možné efektívne načítavať počas výpočtov. Následne sa spustil proces adaptácie veľkého AI modelu, ktorý sa „učil“ rozumieť jemným detailom mamografie. Nešlo o jednorazový výpočet. Bol to postupný proces, počas ktorého sa model krok za krokom zlepšoval.

Superpočítač sa tak nestal len výkonným nástrojom, ale kľúčovým partnerom výskumu. Umožnil robiť to, čo bolo predtým prakticky nemožné, trénovať obrovský medicínsky AI model naraz z obrovského množstva dát.

Výsledky

Výskumníci ukázali, že umelá inteligencia sa dokáže učiť z mamografických snímok tak, aby postupne rozoznávala rozdiel medzi zdravým tkanivom a zmenami, ktoré môžu signalizovať problém. Inými slovami, systém sa začal učiť „pozerať sa“ na snímky podobným spôsobom ako lekár. Hľadať jemné detaily a malé odchýlky, ktoré môžu byť pre ľudské oko veľmi nenápadné.

Tento pokrok je dôležitý najmä preto, že ide o prvý krok k tomu, aby umelá inteligencia mohla v budúcnosti upozorniť na zmeny, ktoré by si človek nemusel všimnúť na prvý pohľad. Nejde o náhradu lekára, ale o pomocnú ruku, ktorá mu môže pomôcť rozhodovať sa s väčšou istotou, najmä v hraničných a nejednoznačných prípadoch.

Dopad a potenciál do budúcnosti

Ak sa tento výskum podarí ďalej rozvíjať, umelá inteligencia by sa mohla stať tichým pomocníkom pri preventívnych vyšetreniach. Môže zrýchliť vyhodnocovanie snímok, znížiť riziko prehliadnutia drobných zmien a pomôcť zachytiť ochorenie v štádiu, keď je ešte dobre liečiteľné.

Pre ženy to v praxi znamená väčšiu šancu na včasné odhalenie rakoviny a tým aj vyššiu nádej na úplné uzdravenie. Pri negatívnych nálezoch môžu dostať ženy nezávislý a objektívny doplnkový názor a tým si znížia neistotu po skríningu.  Hoci je pred vedcami ešte ďalšia práca, už dnes je jasné, že smer, ktorým sa výskum uberá, má veľký zmysel. Cieľ je jednoduchý, ale silný. Využiť moderné technológie tak, aby pomáhali chrániť zdravie a životy žien.