Data dodania: 2020-05-29
Grant PRELUDIUM 18 dla doktorantki z Wydziału Elektrotechniki i Automatyki
W najnowszym konkursie Narodowego Centrum Nauki PRELUDIUM 18, przeznaczonym dla młodych naukowców bez stopnia naukowego doktora, dofinansowanie uzyskał projekt mgr inż. Agnieszki Mikołajczyk z Katedry Elektrotechniki, Systemów Sterowania i Informatyki.
Trzyletni projekt badawczy Wykrywanie i zmniejszanie wpływu tendencyjności danych za pomocą objaśnialnej sztucznej inteligencji, będzie kontynuacją dotychczasowych badań doktorantki, która od czasu swojej pracy inżynierskiej zajmuje się wykorzystaniem metod sztucznej inteligencji, w szczególności sieci neuronowych. Badania w ramach projektu poświęcone będą problematyce tendencyjności danych w zbiorach, na których bazuje uczenie sieci neuronowych.
Sztuczne sieci neuronowe uczone są na dużych zbiorach specjalnie przygotowanych danych, których jakość ma ogromny wpływ na skuteczność wykorzystujących je modeli wnioskujących. Często spotykanym problemem jest tendencyjność danych (ang. bias), których dobór jest niewystarczająco reprezentatywny. Aby oszacować możliwe błędy modeli wnioskujących związane z tendencyjnością danych niezbędna jest dogłębna analiza modeli, do czego wykorzystuje się techniki z zakresu tzw. Objaśnialnej Sztucznej Inteligencji (ang. Explainable Artificial Intelligence – XAI).
W ramach projektu, którego dofinansowanie wyniesie 138 240 złotych, planowane jest opracowanie metod umożliwiających wykrywanie tendencyjności danych, a także, co ważniejsze, eliminację ich wpływu na proces uczenia sieci neuronowych i działanie modeli wnioskujących. Projekt przewiduje integrację metod XAI z istniejącymi oraz nowymi systemami sztucznej inteligencji, w szczególności z głębokimi sieciami neuronowymi. Opracowane metody mają być testowane w zastosowaniach z zakresu komputerowej analizy obrazu.
Promotorem w przewodzie doktorskim mgr inż. Agnieszki Mikołajczyk jest dr hab. inż. Kazimierz Duzinkiewicz, prof. uczelni, a promotorem pomocniczym dr hab. inż. Michał Grochowski.