Hrvatski AI startup “airt”, koji su osnovali Hajdi Ćenan i Davor Runje, predstavio je novi algoritam za učenje i predviđanje ponašanja iz strukturiranih podataka kakvi se najčešće koriste u poslovnom svijetu te aplicirao patent za njegovu globalnu zaštitu.
Kako su pojasnili “airt” gradi platformu za izradu prediktivnih modela na strukturiranim podacima kakvi, primjerice, postoje u bankama ili kod pružatelja komunikacijskih usluga, i za obradu tih podataka interno su razvili vlastite tehnike dubokog učenja inspirirane metodologijama koja se koriste u obradi jezika (NLP/Natural Language Processing). Iskustvo rada na konkretnim problemima iz financijskog sektora upotrijebili su kako bi izgradili potpuno automatiziranu platformu za pripremu transakcijskih podataka te automatiziranu izgradnju modela za konkretne poslovne probleme.
Kako bi usporedili kvalitetu platforme, odlučili su je, pojašnjavaju nadalje, testirati i usporediti s TabFormerom, sustavom iste namjene koje je razvio IBM i za koji je javno objavio sintetički skup podataka za njegovo testiranje. Već je inicijalni test, ističu, pokazao da airtov model nadmašuje IBM-ov (F1-score 0.90 vs. 0.86). Međutim, iako je točnost predikcije modela bitna, ona im, naglašavaju, ipak nije najbitnija stavka.
-Vjerujemo da možemo i bolje od ovog rezultata u smislu točnosti, ali naš primarni fokus nije na izradi najtočnijeg i najpreciznijeg modela, već na smanjenju resursa koji su potrebni da bi se jedan takav model automatski izgradio. Najveći uspjesi tehnika dubokog učenja postignuti su u područjima obrade slike i teksta, a za izradu jednog samo jednog takvog vrhunskih modela potrebne su tisuće ili čak deseci tisuća dolara za električnu energiju potrošenu za njihovu izradu – kazao je Davor Runje.
Dodaje kako za takve primjene to nije veliki problem jer je dovoljan jedan model za svaki jezik, međutim, kada se govori o (mnogobrojnim) modelima koji se koriste u poslovanju, jasno je da je malo tvrtki koje bi si tako nešto mogle priuštiti.
-Naš cilj je da postignemo gotovo identične rezultate kao i ovi skupi modeli, ali za puno manje novaca kako bi naše rješenje bilo dostupno svima, od najmanjeg web shopa do najvećih financijskih ustanova- istaknuo je Runje.
Ovim pristupom “airt” je, navode, ušao u ‘deep tech’ domenu, jer se rješenje koje razvijaju bazira na znatnim znanstvenim, ali i inženjerskim izazovima.
-Intenzivno se bavimo istraživanjem i razvijamo vlastite pristupe i tehnike. Upravo smo, uz svesrdnu pomoć Mladena Vukmira i Williama Župančića iz Vukmir & Associates, predali naš prvi patent koji prvo ide u EPO (European Patent Office), a zatim i u SAD, za vlastite tehnike dubokog učenja na strukturiranim podacima. To je samo početak jer ne stajemo s inoviranjem, dapače - kazala je Hajdi Ćenan.
Suosnivači “airta” reći će također kako tim svojim pristupom i inovacijama pokušavaju poboljšati i stranu dubokog učenja o kojoj se još previše ne govori, a to je utjecaj na okoliš.
Kažu kako moderni AI modeli troše iznimno veliku količinu energije. Računalni resursi potrebni za izradu najboljih modela eksponencijalno se povećavaju udvostručujući se svako 3,4 mjeseca, odnosno, drugim riječima, u periodu od 2012. do 2018. godine povećali su se čak 300 tisuća puta.
-Svjesni smo traga koje duboko učenje ostavlja na ekologiju i kako, ako se ovakav trend nastavi, ova tehnologija može postati protivnik u borbi protiv klimatskih promjena. Stoga intenzivno radimo na tome da naš sustav, uz skaliranje na količinu i brzinu, za obrade tih velikih količina podataka troši i što je manje računalnih resursa i energije moguće - kaže Ćenan.
Dodajmo kako je digitalna transformacija jedan od glavnih priroriteta Europske unije, a kroz oblikovanje politika jačaju se europski kapaciteti u području novih digitalnih tehnologija, otvoraju nove mogućnosti za poduzeća i potrošače, te uz ostalo podržava zelena tranzicija EU-a na putu prema klimatskoj neutralnost do 2050.
Digitalne platforme, internet stvari, računalstvo u oblaku i umjetna inteligencija su, kako je navedeno na portalu Europskog parlamenta, među tehnologijama koje utječu na sektore od prometa do energetike, poljoprivredno-prehrambenih, telekomunikacijskih, financijskih usluga, tvorničke proizvodnje i zdravstvene skrbi i mijenjaju živote ljudi. ehnologije mogu pomoći u optimizaciji proizvodnje, smanjenju emisija i otpada, jačanju konkurentskih prednosti poduzeća i pružanju novih usluga i proizvoda potrošačima.
Europski parlament želi oblikovati zakonodavstvo EU-a o umjetnoj inteligenciji kako bi se u isto vrijeme potaknule inovacije, očuvala sigurnost i zaštitila ljudska prava.
EU, želi povećati privatna i javna ulaganja u tehnologiju umjetne inteligencije na 20 milijardi eura godišnje.