Cztery publikacje naukowców z Katedry Sztucznej Inteligencji zostały zaakceptowane przez NeurIPS 2022, jedną z najlepszych na świecie konferencji związanych z technologiami uczenia maszynowego.

Odbywająca się od 1987 r. konferencja NeurIPS (Neural Information Processing Systems) gromadzi rokrocznie najlepszych naukowców zajmujących się badaniami sieci neuronowych i uczenia maszynowego. Jest jedną z najbardziej prestiżowych i konkurencyjnych międzynarodowych konferencji w tej tematyce.

– To wielki sukces naszych naukowców, bowiem każdego roku spośród kilku tysięcy przesłanych publikacji do recenzji liczba akceptowanych do wystąpień prac nie przekracza 5%, a jako plakatów 20% – mówi dr hab. inż Tomasz Kajdanowicz, prof. uczelni, kierownik Katedry Sztucznej Inteligencji i jeden z wyróżnionych przez NeurIPS.

Zgodnie z Google Scholar Metrics NeurIPS należy do TOP10 konferencji i czasopism na świecie pod kątem publikowania najczęściej cytowanych prac w ciągu ostatnich pięciu lat, obok Nature, Science, Cell czy The New England Journal of Medicine.

W 2022 na konferencję NeurIPS zostały zakwalifikowane następujące prace naukowców i doktorantów z Katedry Sztucznej Inteligencji oraz absolwentów kierunku Sztuczna Inteligencja:

• “FlowHMM: Flow-based continuous hidden Markov models” - autorstwa prof. Pawła Lorka, dr. Rafała Nowaka, prof. Tomasza Trzcińskiego, prof. Macieja Zięby,
• „This is the way - lessons learned from designing and compiling LEPISZCZE, a comprehensive NLP benchmark for Polish”, efekty prac w projekcie CLARIN – autorstwa mgr. inż. Łukasza Augustyniaka, mgr. inż. Kamila Tagowskiego, mgr. inż. Alberta Sawczyna, mgr. inż. Denisa Janiaka, mgr. inż. Romana Bartusiaka, mgr. inż. Adriana Szymczaka, mgr. inż. Arkadiusza Janza, dr inż. Piotra Szymańskiego, mgr. inż. Marcina Wątroby, prof. Mikołaja Morzego, prof. Tomasza Kajdanowicza, prof. Macieja Piaseckiego,
• „Neural Architecture for Online Ensemble Continual Learning”, praca badawcza w ramach doktoratu wdrożeniowego, artykuł na NeurIPS 2022 Workshop: MetaLearn – autorstwa mgr. inż. Mateusza Wójcika, mgr. inż. Witolda Kościukiewicza, dr. inż. Adama Gonczarka, prof. Tomasza Kajdanowicza,
• „Contrastive Learning for Multi-Label Classification”, rezultat pracy magisterskiej, artykuł na NeurIPS 2022 Workshop: Self-Supervised Learning - Theory and Practice – autorstwa mgr. inż. Vladimira Zaigrajewa, dr. inż. Macieja Zięby.

O wysokim poziomie konferencji8 świadczy choćby zainteresowanie na poziomie ponad 13 tys. uczestników, których rejestrowano stacjonarnie jeszcze przed COVID-19.