Četvrto izdanje konferencije AI2FUTURE okupilo je oko 250 sudionika zajednice koja koristi umjetnu inteligenciju da bi razvila inovativna rješenja, proizvode i usluge.
Drugi dan konferencija bio je u znaku uspješnih priča tijekom kojeg su osnivači startupova u Hrvatskoj sudionicima pokazali kako su uspješno primijenili umjetnu inteligenciju u kreiranju novih proizvoda i rješenja.
Predstavnice Porsche Digital Croatia, Mirna Marković i Ema Šimon govorile su o tome kako provode inženjerske projekte koji se temelje na podacima. Otkrile su da podatkovni znanstvenici provode 80% vremena baveći se razumijevanjem poslovanja i podataka te pripremom podataka prije nego što dođu do faze modeliranja, evaluacije i primjene zaključka. A na kraju zaključci koji se temelje na podacima ponekad značajno mogu promijeniti poslovanje i pristup problemu i omogućiti rješenje korištenjem novog pristupa.
Računalni inženjer Maroje Marohnić prezentirao je kako funkcionira digitalizacija u sektoru proizvodnje i kako se u tom sektoru primjenjuju rješenja hrvatsko-britanskog startupa Ascalije temeljena na machine vision koja su povećala učinkovitost i kontrolu kvalitete u proizvodnim pogonima, a Ante Laušić iz Megatrenda pokazao je kako FMCG industrija koristi računalni vid da bi poboljšala prodajne procese i pomogla prodajnim predstavnicima u provođenju kontrole trgovina.
Istraživanje koje je provela udruga CroAI pokazalo je da u Hrvatskoj ubrzano raste broj startupova koji se oslanjaju na umjetnu inteligenciju. U godinu dana broj startupova se povećao za 60 posto, što Hrvatsku podiže na ljestvici inovativnosti.
Jedan od takvih inovativnih startupa je edtech startup Photomath. Radi se o jednoj od najpopularnijih svjetskih aplikacija za učenje matematike koju dnevno koristi više od 4 milijuna ljudi. Senior software engineer Ivan Jurin objasnio je kako Photomath koristi složeni model dubokog učenja za značajno poboljšanje razumijevanja matematičkih problema. Photomath koristi računalni vid i strojno učenje da bi prepoznao i trenutno riješio matematičke zadatke, objasnio je Jurin.
Tomislav Strgar (TIS) i Goran Krakar (Poliklinika Sabol) zajednički su predstavili SENDD, sustav za rano otkrivanje neurorazvojnih odstupanja kod dojenčadi, koji se temelji na umjetnoj inteligenciji. Kada projekt bude završen, rezultirat će jedinstvenim rješenjem za procjenu kvalitete spontanih pokreta u ranom djetinjstvu u svrhu otkrivanja i pregleda dojenčadi s visokim rizikom od neurorazvojnih abnormalnosti ili očekivanog normalnog ishoda u skupini neurorizične djece.
Jedna od govornica najveće hrvatske konferencije o umjetnoj inteligenciji bila je i Ivana Balažević (Google DeepMind) koja završava doktorat na temu umjetne inteligencije na Sveučilištu u Edinburghu.
Ona je sudionike uvela u svijet reprezentativnog učenja putem Knowledge Graph Representationa, modela koji predstavlja kolekciju međusobno povezanih opisa entiteta – objekata, događaja ili koncepata. Graf podatke stavlja u kontekst pomoću povezivanja i semantičkih metapodataka te na taj način daje okvir za integraciju, unifikaciju, analitiku i dijeljenje podataka. Takav model obrade podataka čini temelj za napredak strojnog učenja i obrade prirodnog jezika. Reprezentativni podaci dobiveni iz grafova znanja (npr. velike zbirke činjenica iz stvarnog svijeta) koriste se za različite zadatke, kao što su odgovaranje na pitanja, dohvaćanje informacija, provjera činjenica i zaključivanje novih činjenica.
Dodajmo još kako Europska unija smatra umjetnu inteligenciju ključnom za digitalnu transformaciju i prioritetom EU-a koji će donijeti goleme promjene u budućnosti. Stoga je Europski parlament predložio europska pravila za reguliranje AI-ja kojima se potiču inovacije i povjerenje u tehnologiju i jačaju etički standardi. Ti bi prijedlozi Uniju mogli učiniti globalnom predvodnicom u razvoju umjetne inteligencije.
