„Nors ir 2001 metais buvau įvertintas Lietuvos mokslo premija, tačiau šįmet skirtoji, kurią gavome drauge su kolege prof. dr. Olga Kurasova, man ypač svarbi. Dirbtinis intelektas dabar yra „ant bangos“, išgyvena aukso amžių – todėl tai didžiulis mūsų tiriamosios veiklos pripažinimas. Per 15 metų parengėme 19 mokslo daktarų, kurių daugiau nei pusė dirba akademinį darbą Lietuvos universitetuose. Džiugu, kad mūsų indėlis pastebėtas ir įvertintas“, – teigia Lietuvos mokslų akademijos tikrasis narys, prof. habil. dr. Gintautas Dzemyda, kuris, beje, dar yra apdovanotas Ordino „Už nuopelnus Lietuvai“ Riterio kryžiumi.
Parengė 19 mokslo daktarų
Premijos kasmet skiriamos mokslininkams už Lietuvai reikšmingus ir taikomuosius mokslinių tyrimų ir eksperimentinės plėtros darbus.
Iš viso skiriamos ne daugiau kaip septynios premijos: po dvi – humanitarinių ir socialinių, fizinių mokslų, biomedicinos ir žemės ūkio mokslų, viena – technologijos mokslų srityje.
Būtent technologijos mokslų srityje premija skirta VU Matematikos ir informatikos fakulteto mokslininkams prof. habil. dr. Gintautui Dzemydai ir prof. dr. Olgai Kurasovai už darbų ciklą „Nuo duomenų mokslo link dirbtinio intelekto technologijų“.
Šio Lietuvos mokslo premijai pateikto darbo rezultatai susiję su duomenų mokslo įsitvirtinimu tarp kitų mokslų ir dirbtinio intelekto reikšmingu renesansu. Pasaulyje gerai žinoma ir vertinama Lietuvoje sukurta vizualios duomenų tyrybos mokslinė mokykla. Jos kūrėjų – prof. habil. dr. G. Dzemydos ir prof. dr. O. Kurasovos – mokslo premijai pateiktą darbų ciklą sudaro 2006–2020 m. paskelbtos 123 publikacijos: monografija, šeši monografijų skyriai ir daugiau kaip 100 mokslinių straipsnių.
Premijos laureatai taip pat išleido vadovėlių studentams ir doktorantams, vykdė mokslinių tyrimų bei eksperimentinės plėtros projektus, per 15 metų parengė 19 mokslo daktarų.
Technologijos, kurios pakeis mūsų gyvenimą
„Duomenų mokslas yra daugiadalykis (daugiadisciplinis), jungia informacines technologijas su mokslo fundamentika grindžiamais duomenų tyrimo ir dirbtinio intelekto metodais. Daugiadalykiškumas apima duomenų tyrybą, didžiuosius duomenis ir jų analitiką, mašininį mokymąsi, neuroskaičiavimus, vizualizavimą, šablonų atpažinimą, žinių radimą duomenų bazėse, kognityvinius skaičiavimus.
Šios disciplinos tarpusavyje yra labai susietos ir jos sudaro pagrindą dirbtiniam intelektui ir juo grindžiamoms technologijoms vystytis. Tai technologijos, kurios iš esmės pakeis mūsų gyvenimą“, – darbų ciklo svarbą aiškina prof. habil. dr. G. Dzemyda.
Dirbdamas drauge su kolege prof. dr. O. Kurasova išgrynino 9 darbų ciklo tyrimų kryptis, susitelkė į praktinį pritaikomumą:
- Išmaniosios technologijos medicinoje: akies dugno patologijų vertinimas; pažeidimų po miokardo vertinimas, naudojant termovizinius duomenis; širdies audinio temperatūros pokyčių stebėjimas; įvairūs kompiuterinės tomografijos ir magnetinio rezonanso vaizdų analizės uždaviniai.
- Dirbtinių neuroninių tinklų metodai ir technologijos: kad ir gilaus mokymosi neuroniniais tinklais grindžiami sprendimai objektams atpažinti satelitiniuose vaizduose ar dirbtiniu intelektu grįsti laivų navigacijos bei oro transporto judėjimo prognozavimo sprendimai.
- Vizuali duomenų tyryba: pažinimas to, kad vyksta daugiamatėje erdvėje, mažesnio dimensiškumo daugdarų paieška.
- Optimaliais sprendimais grįstos technologijos: spiečiaus intelekto taikymas dažniui valdyti išmaniuosiuose elektros tinkluose; genetiniai algoritmai transporto maršrutų planavimui; įmonės planavimo ir gamybos tvarkaraščių sudarymas.
- Vaizdų analizės technologijos: akies dugno nuotraukos; kompiuterinės tomografijos ir magnetinio rezonanso tyrimo (MRT) vaizdų analizė.
- Rekomendacinės sistemos: vartotojų analizė, pagal kurią būtų pateikiamos rekomendacijos.
- Technologiniai sprendimai žmogaus elgsenai pažinti: vartotojų elgsenos pažinimas rekomendacijoms socialiniuose tinkluose; žmogaus emocijų ir streso vertinimas pagal jo šnekos signalą (garsas), veido nuotrauką (vaizdas) kitus biometrinius duomenis. Individualūs sprendimai konkrečiam žmogui.
- Sudėtingų duomenų struktūrų pažinimas. Patys duomenys susideda ir smulkesnių, paprastesnių duomenų. Tas vidines daugdaras paanalizavus, galima atrasti labai įdomių dalykų, tam tiktų dėsningumų.
- Duomenų tyrybos internetiniai įrankiai. Tyrimo metodai apjungiami į programinius įrankius, kad būtų prieinami platesniam vartotojų ratui.
„Kiekviena tyrimo kryptis – tai nauja teorija, jos taikymas, nauji tyrimo metodai, duomenų analizė ir kt. Pažiūrėkite, kokia plati tematika: išmaniosios technologijos medicinoje, dirbtiniu intelektu grįsta laivų navigacija, transporto judėjimo prognozė ir pan.
Štai pavyzdys: plaukia laivas, iš šono – kitas, ir mūsų sukurta metodika leis nuspėti, kaip judės kitas, rekomenduos, kaip elgtis, kad laivai sėkmingai prasilenktų. Šiuo atveju jūrinė patirtis patikima dirbtiniam intelektui, kuris išmoksta patarti, kaip tuos laivus valdyti, kad nebūtų susidūrimų vandenyse.
Kitas pavyzdys – medicininių duomenų tyryba. Turime šimtus pacientų. Kiekvienam jų pamatuoti tam tikri fiziologiniai požymiai. Pagal šių požymių visumą pacientai skirstomi į grupes: sveiki ar sergantys, ir tai daryti išmokomas mašininiu mokymusi grindžiamas klasifikatorius. Ir kai ateina naujas pacientas, pagal jo pamatuotų požymių rinkinį klasifikatorius pats priskiria jį sveikųjų grupei arba tiems, kam reikalinga medikų pagalba.
Jei norime dar daugiau – sukurti metodai leidžia vizualiai pamatyti visus tuos taip vadinamus daugiamačius duomenis bei pajusti pacientų sveikatos būklės panašumus ir skirtumus, taip pat įvertinti naujo paciento būklę sveikas/sergantis požiūriu. Dirbtiniu intelektu ir vizualia analize grindžiami įrankiai padėtų mažiau patirties turintiems gydytojams – įvertinęs paciento būklę, galėtų jam skirti išsamesnius tyrimus, pasiūlyti gydymą, – praktinį pritaikymą parodo prof. habil. dr. G. Dzemyda.
– Taip pat tyrėme žmogaus elgseną, jo emocijas, veido išraišką, balso tembrą, fiksavome kitus biometrinius duomenis. Atsižvelgdami į gautą tam tikrą asmens charakteristiką, galima su juo bendraujančiajam pateikti tam tikras elgsenos rekomendacijas, tarkim, modeliuoti vartotojų elgesį socialiniuose tinkluose ar rekomenduoti jam įsigyti galimai sudominančias prekes.“
Prestižinė leidykla išleido monografiją
Kaip teigia mokslininkas, jo ir kolegės tyrinėjamas darbų ciklo kryptis koregavo doktorantų pasirenkamos tematikos.
„Todėl jos ir yra tokios įvairios ir skirtingų sričių – medicina, transportas, žmogaus elgsena. Tačiau tai labai įdomu, galima išeiti, kaip sakoma, į naujas platumas.
Mums, mokslininkams, svarbu pateikti ne tik teoriškai gražų daiktą, ne tik eksperimentiškai pagrįstą sprendimą, bet ir padaryti taip, kad tas daiktas būtų komerciškai naudingas, efektyvus. Malonu ne tik atrasti, bet ir pamatyti, kad tas atradimas žmonijai reikalingas, naudingas“, – tikina prof. habil. dr. G. Dzemyda.
Anot mokslininko, tų platesnių vandenų pojūčio neįmanoma patirti be partnerystės. Lietuvių mokslininkai bendradarbiauja su kolegomis iš Italijos, Ispanijos, JAV, Portugalijos, Prancūzijos, Graikijos, Lenkijos, Latvijos, Estijos ir daugelio kitų šalių, pristato savo darbus, keičiasi informacija, vykdo bendrus tyrimus.
Aukštas įvertinimas – tarptautinė „Springer“ mokslo leidykla išleido lietuvių mokslininkų monografiją „Multidimensional Data Visualization: Methods and Applications“, kurią visą ar atskirus jos skyrius iš leidyklos tinklapio skaitytojai atsisiuntė net keliolika tūkstančių kartų!
Lietuvos mokslo premijos laureatai pristatomi visuomenei Lietuvos mokslų akademijos iniciatyva, įgyvendinant projektą „Nacionalinės mokslo populiarinimo sistemos plėtra ir įgyvendinimas“.
