Srpski inženjeri stvaraju svet zasnovan na veštačkoj inteligenciji!

Srpski inženjeri stvaraju svet zasnovan na veštačkoj inteligenciji!

Za četiri dana Data Science konferencije koju je posetilo preko 1.000 ljudi, pokriveno je više od 35 tema vezanih za nauku o podacima i veštačku inteligenciju. Donosimo vam intervju sa srpskim učesnicima koji svojim otkrićima menjaju svet.

Prva dva dana DSC Adria konferencije — koja se održala od 21. do 24. maja ove godine u Zagrebu — bila su online gde su inspirativni mentori, veterani oblasti, predstavili svoj iscrpan, dugogodišnji rad.

Uživo program bio je znatno veći nego prošle godine, i obeležila su ga svetska imena kao što su: dr Luc Julia (glavni naučni direktor u Renault Grupi) — Francuska, Luis Seco (direktor master programa matematičkih finansija na Univerzitetu u Torontu) — SAD, Mislav Malenica (izvršni direktor Mindsmiths Inc. i prvi predsednik CroAI) — Hrvatska David Vorih (CIO Siemens Financial Services i član IT odbora Siemens grupe) — Nemačka.

Pored njih, među govornicima bili su i domaći stručnjaci koji su ostvarili bogate karijere kako kod nas, tako i u inostranstvu i to iz oblasti kvantnog računarstva, data nauka, mašinskog učenja i veštačke inteligencije. Upravo njih smo zamolili da nam u intervjuu za Netokraciju opišu na koji način tehnologije kojima se bave pomeraju granice ljudskog delanja, unapređuju ga i menjaju svet.

U tekstu koji sledi, svoju ekspertizu dali su Radovan Baćović, data inženjer iz kompanije GitLab; Marko Pap, inženjer mašinskog učenja u kompaniji NOVELIC; i Petar Korponaić, osnivač kompanije Quantastica.

Veštačka inteligencija menja svet nabolje, ali treba biti oprezan

Radovan Baćović, govorio nam je o transformativnoj ulozi AI tehnologija na radnom mestu.

Kako će veštačka inteligencija transformisati svakodnevne zadatke za programere?

Radovan: Budući da je verovatno prilično teško izbeći ekpanziju veštačke inteligencije ili bilo kakve vesti o ovoj tehnologiji, jasno je da će oblikovati svakodnevne živote programera — bez obzira da li ste front-end, back-end, mobile developer ili data štreber.

Moj pogled na veštačku inteligenciju i našu profesiju je sledeći: dogodiće se saradnja između alata veštačke inteligencije i programera. Veštačka inteligencija će učiti iz iskustva programera, a programeri mogu prikupiti najbolje prakse od veštačke inteligencije. To će povećati kvalitet koda i proizvoda.

Bez sumnje, stopa isporuke gotovog proizvoda biće izuzetno brza. Naravno, kao veliki ljubitelj specifične upotrebe veštačke inteligencije, identifikujem najveće transformacije u ekspertnim slučajevima korišćenja u svakoj fazi životnog ciklusa razvoja softvera. Ne samo u kodiranju, već u vitalnoj podršci u svakom delu našeg posla.

Koji alati za veštačku inteligenciju su najviše poboljšali tvoj rad?

Radovan: Uvek volim da se igram sa kodom i vidim brzu isporuku i poboljšanje koje AI pruža kao rešenje za probleme kodiranja. Takođe, drago mi je da vidim kako je moj kod zaštićen testovima generisanim od veštačke inteligencije, što mi pruža sigornost vezanu za kvalitet i mogućnosti njegovog testiranja.

Uprkos mojoj želji, najuticajnija primena jeste bezbednost (i usklađenost). Verovatno svaki inženjer prezire igranje sa bezbednošću, ali veštačka inteligencija je snažna kada je reč o pomoći vezanoj za sve bezbednosne aspekte, što čini naš proizvod manje ranjivim.

Ovih dana, na našu sreću, postoji mnogo pouzdanih alata u svetu otvorenog koda i na tržištu koji pružaju out of the box zaštitu. Dobro je videti da je većina njih zasnovana na veštačkoj inteligenciji. Bez sumnje, ja sam apsolutno za bezbednost, stoga je moj predlog za sve inženjere je da posvete dodatnu pažnju ovoj oblasti.

Kakvi rizici prate integraciju veštačke inteligencije u programiranje?

Radovan: Kako sam već napomenuo, bezbednost i usaglašenost sa propisima su najveće brige i glavni fokus. Obe strane, i defanzivna i ona koja štiti, usmeriće najviše napora u ovu oblast. Čak i sa jakim zakonodavnim ograničenjima, biće teško održati sve aspekte u legalnom okviru.

Želeo bih da se sva ova uzbuđenost oko AI usmeri ka činenju dobra za ljude. Nažalost, svaki korak donosi cenu, a pitanje je: kakvu cenu će ljudski rod platiti ovoga puta? Verovatno većom ranjivošću i zloupotrebom u domenu AI nego ikada pre…

Mašinsko učenje u unapređenju auto-moto industrije

Zatim, pričali smo sa Markom Papom, koji nam je ovim povodom razjasnio kako to implementacija mašinskog učenja poboljšava detekciju FMCW radara — sistema koji se obično koristi za različite aplikacije kao što su automobilski radar, navigacioni sistemi i praćenje vremenskih uslova tokom vožnje.

Kako implementacija mašinskog učenja poboljšava detekciju FMCW radara?

Marko: Ugrađivanje mašinskog učenja u FMCW radarsku detekciju poboljšava sistem rešavanjem nekoliko ograničenja tradicionalnih radarskih DSP metoda. Modeli mašinskog učenja mogu bolje da se nose sa scenarijima koji uključuju statične i preterano dinamične metepraveći jasnu razliku između njih.

Ovo poboljšanje obezbeđuje pouzdano i stabilno otkrivanje zauzetosti sedišta, prisustva deteta i drugih vitalnih znakova učenjem iz složenih i promenljivih ponašanja cilja tokom vremena. U našem slučaju, u pitanju je postavljanje ML modela on the edge tako što smo ih ugradili na senzorsku ploču, što nam je omogućilo da povećamo performanse i pouzdanost našeg sistema za nadzor u kabini.

Pored preciznog određivanja tipova meta (npr. odrasla osoba, dete) u kabini vozila i dodeljivanja svake otkrivene mete određenom sedištu, naš ML model takođe može razumeti i obraditi interakciju između ciljeva u istom vremenskom okviru kako bi minimizirao lažne pozitivne i negativne efekte u lokalizaciji cilja, i smanjiti pogrešne klasifikacije uzrokovane smetnjama i upravljati dinamikom interakcije cilja u različitim vremenskim okvirima.

Ova sposobnost obezbeđuje stabilnost u donošenju odluka tokom vremena omogućavajući modelu da koristi prethodno prikupljene informacije, što dovodi do doslednijeg i pouzdanijeg učinka u različitim scenarijima. Integracijom ovih mogućnosti mašinskog učenja, naš FMCW radarski sistem može da obavlja složene zadatke detekcije i klasifikacije sa većom preciznošću i efikasnošću, što ga čini robusnim rešenjem za nadzor u kabini.

A, koje tehnike mašinskog učenja se koriste u ovom slučaju?

Marko: Iako ne mogu da otkrijem tačne modele, tehnike i načine primene zbog poverljivosti, mogu da kažem da smo uspešno implementirali široko poznate metode i tehnike “kompjuterskog vida” u naš radarski percepcijski sistem.

Naš portfelj modela obuhvata Rezidualne mreže (ResNets), Rekurentne mreže pažnje (RANs), Vizijske transformatore i Konvolucione mreže. Ovi modeli su dodatno prilagođeni da zadovolje specifične zahteve ugrađene platforme na kojoj će biti implementirani.

Koje su glavne prednosti integracije mašinskog učenja u radarske sisteme za detekciju?

Marko: Povećana preciznost u otkrivanju i klasifikaciji različitih tipova meta (npr. odrasli, deca, ljubimci) u složenim scenarijima. Poboljšane performanse u realnom vremenu, posebno u scenarijima sa statičkim, previše dinamičnim ili blisko pozicioniranim metama. Smanjenje lažno pozitivnih i lažno negativnih detekcija kroz bolje razumevanje i procesiranje interakcija meta.

Sposobnost rada sa minimalnim resursima i manjom potrošnjom energije na ugrađenoj infrastrukturi. Značajno smanjenje potrebnog broja senzora, što vodi ka nižim troškovima proizvodnje i poboljšanoj arhitekturi sistema. Zaštita privatnosti jer radarski senzori ne snimaju detaljne slike prisutnih osoba.

Kvantno računarstvo: Paradigma budućnosti

Petar Korponaić, naveo nam je osnovne postulate kvantnog računarstva —  tehnologije čije vreme tek dolazi i koja će korenito izmeniti tradicionalnu upotrebu kompjuterskih tehnologija.

Koja je razlika između kreiranja kvantnih i klasičnih algoritama za računarstvo?

Petar: Klasično računarstvo, kako ga danas poznajemo, rezultat je skoro jednog veka istraživanja. Polje je dovoljno razvijeno da možemo zaključiti da smo dostigli teorijske granice. Neki od najsloženijih problema s kojima se danas suočavamo verovatno nikada neće biti rešeni korišćenjem klasičnih digitalnih računara. Da bismo nastavili tehnološki napredak, moramo razmišljati o nekonvencionalnim metodama. Kvantno računarstvo je jedan od najperspektivnijih pristupa. Teoretski, kvantni računari će moći da rešavaju teške probleme koji su, i koji će ostati, nerešivi za klasične digitalne računare.

Međutim, kvantno računarstvo je potpuno nova paradigma. Ne samo da je hardver drugačiji, već kvantni softver nije ni sličan klasičnom. Ono što smo naučili o računanju u prošlom veku jednostavno ne važi. Kvantno programiranje uključuje kontrolisanu manipulaciju kvantnim stanjima. Ta stanja se opisuju vektorima, a kvantni programi se grade korišćenjem matrica. Jednostavnije rečeno, koristimo linearne algebre da manipulišemo vektorima unutar složenog vektorskog prostora. Iskorišćavanjem kvantno-mehaničkih efekata, neki računarski problemi mogli bi biti rešeni mnogo brže i uz manju potrošnju energije. Međutim, ovo polje je mlado i neistraženo, i ima mnogo prostora za inovacije.

Koji su ključni izazovi i napretci u kvantnom računarstvu?

Petar: Ono što me najviše uzbuđuje je potencijalna moć kvantnog računarstva. Daje nam nadu da ćemo moći rešiti najveće probleme čovečanstva, na primer, razviti nove lekove za smrtonosne bolesti ili pronaći nove izvore jeftine i čiste energije, itd. Međutim, potencijal kvantnog računarstva još uvek nije oslobođen. Deo problema je što je kvantni hardver nesavršen i bučan. Teško je precizno kontrolisati elementarne čestice i koristiti ih kao računarsku mašinu.

Drugi problem je softver. Moramo pronaći efikasan način da kodiramo klasične informacije u kvantno stanje, da pronađemo kvantni algoritam koji će vršiti proračune u prisustvu smetnje, i da dekodiramo informacije nazad iz kvantnog računara. Ovo je ono što radimo u Quantastici — razvili smo set softverskih alata koji koriste veštačku inteligenciju za automatizaciju razvoja kvantnih algoritama za određene poslovne slučajeve. Trenutno pomažemo kompanijama da procene potencijalne koristi kvantnog računarstva za njihov posao i da budu spremne za kvantno doba.

Otkuda interesovanje za kvantno računarstvo i pokretanje kompanije Quantastice?

Petar: Sve je počelo kao hobi. Nakon više od 25 godina u IT sektoru, kvantno računarstvo postalo je osveženje. Nakon nekoliko godina učenja i doprinosa ovom polju, odlučio sam da ga podignem na viši nivo i 2019. godine u Helsinkiju, Finska, rodila se Quantastica. Uspeo sam da obezbedim početno finansiranje, okupim međunarodni tim kvantnih naučnika i softverskih inženjera, i izgradim proizvode i usluge. Sada mogu reći da preduzetništvo u oblasti dubokih tehnologija nije lako. Ne samo da je kvantno računarstvo izazovno sa tehničke strane, već je izazovno i kao biznis.

Pravimo softver za računare koji su još uvek eksperimentalni i nisu u proizvodnoj upotrebi. Startapi u oblasti dubokih tehnologija zahtevaju drugačiji pristup u poređenju sa “normalnim” tehnološkim startapma. Tržište je veoma različito, imamo drugačiju dinamiku poslovnog razvoja i metrike uspeha. Međutim, poslovni potencijal je ogroman. Kada kvantno računarstvo postane dovoljno zrelo i uđe na tržište, uticaj će biti mnogo veći od uticaja veštačke inteligencije koji danas svedočimo.

Izazovno je, ali najbolje vreme za ulazak i pozicioniranje na ovom novom tržištu je sada. Dozvolite mi da “zloupotrebim” ovaj intervju da pozovem kompanije koje imaju teške računarske probleme da nas kontaktiraju. Hajde da razgovaramo o tome kako kvantno računarstvo može potencijalno pomoći vašem biznisu.

Pravo je vreme da počnete sa pripremama za kvantno doba. Možda se vaša konkurencija već priprema! Živimo u uzbudljivim vremenima, na pragu druge kvantne revolucije. Ona će značajno promeniti naše živote. Pozitivno, nadam se.


Želiš da podeliš svoje mišljenje o ovoj temi? Komentari su otvoreni na našoj Facebook i LinkedIn stranici!

Popularno

Karijere

Na koji ćeš faks? Poseti Metaverse sajam obrazovanja koji je okupio 128.000 studenata

Predstavljamo vam virtuelni 3D sajam obrazovanja zasnovan na Metaverse tehnologiji, koji mladima u Srbiji i regionu značajno olakšava potragu za idealnim izborom fakulteta i budućim zaposlenjem!

Karijere

Miloš Čučulović iz Srbije direktor je u švajcarskom MDPI-u sa više od 6.500 zaposlenih širom sveta

U švajcarskoj kompaniji koja je jedan od lidera u naučnom izdavaštvu, razvija najsavremenije alate zasnovane na generativnoj veštačkoj inteligenciji. A kako je izgledao njegov karijerni put? Pročitajte u intervjuu koji je pred vama!

Office Talks Podcast

Besplatna pravna dokumenta za sve startape

U 194. epizodi Office Talks podkasta razgovarali smo o 'Open Source Documentation' projektu koji je proizašao iz Tenderly Garaže a koji je namenjen da pomogne startapima kada je reč o pravnim dokumentima.

Propustili ste

Karijere

Miloš Čučulović iz Srbije direktor je u švajcarskom MDPI-u sa više od 6.500 zaposlenih širom sveta

U švajcarskoj kompaniji koja je jedan od lidera u naučnom izdavaštvu, razvija najsavremenije alate zasnovane na generativnoj veštačkoj inteligenciji. A kako je izgledao njegov karijerni put? Pročitajte u intervjuu koji je pred vama!

Office Talks Podcast

Besplatna pravna dokumenta za sve startape

U 194. epizodi Office Talks podkasta razgovarali smo o 'Open Source Documentation' projektu koji je proizašao iz Tenderly Garaže a koji je namenjen da pomogne startapima kada je reč o pravnim dokumentima.

Startapi i poslovanje

Native Teams: Kako doći do i na šta potrošiti €6,3 miliona investicije?

Kompanija Native Teams, koja je zakonski poslodavac za frilensere, podigla je višemilionsku investiciju od grupe fondova. Evo u šta će uložiti dobijen novac.

Tehnologija

Domaće softverske kompanije mogu da spasu srpsku privredu, ako im se pruži šansa

Dok IT industrija inovira, tradicionalne privredne grane tapkaju u mestu, jedan je od zaključaka Foruma naprednih tehnologija održanog 12. i 13. juna u Nišu.

Gaming

Potpuno nova Tetris video igra napravljena je u Srbiji

Beogradski studio za razvoj video igara Playstudios Europe, objavio je igru Tetris Block Puzzle namenjenu za igranje na mobilnim telefonima.

Startapi i poslovanje

ICT Hub: Osmislite najbolje rešenje za inovacije u pravosuđu i osvojite vredne nagrade

ICT Hub je lansirao novi projekat 'Inovacije u Pravosuđu' koji ima za cilj da unapredi pristup pravdi za osetljive i marginalizovane grupe u Srbiji kroz razvoj inovativnih digitalnih alata.