Blisko 600 tys. zł dofinansowania z Narodowego Centrum Nauki otrzymają naukowcy z Wydziału Elektroniki na badania nad długotrwałym uczeniem maszynowym. Przy projekcie będą współpracować z badaczami z Czech.

Grant przyznano w ramach konkursu CEUS-UNISONO na dwustronne lub trójstronne projekty badawcze dla zespołów z Austrii, Czech, Słowenii i Polski. Projekty mogły obejmować badania naukowe we wszystkich dyscyplinach nauk.

W styczniu do finansowania rekomendowano dziewięć wniosków, a wśród nich znalazł się projekt pt. „Długotrwałe uczenie maszynowe na podstawie danych strumieniowych”, który będzie realizowany na Politechnice Wrocławskiej.

– Projekt związany jest zagadnieniem długotrwałego uczenia maszynowego (lifelong machine learning), tj. takiego zadania, gdzie system komputerowy nabywa umiejętności uczenia się rozwiazywania nowych zadań, zachowując przy tym umiejętność radzenia sobie z problemami wcześniej wyuczonymi – wyjaśnia prof. Michał Woźniak, koordynator projektu na PWr. – Porównując to do uczenia człowieka, chcemy np. nauczyć się jeździć na rowerze, nie zapominając, jak się jeździ na nartach, a w przyszłości nabywać coraz to nowych umiejętności, nie zapominając poprzednio opanowanych. Tradycyjne metody uczenia maszynowego koncentrują się głównie na rozwiązaniu pojedynczego zadania, ewentualnie starają się wykorzystać wcześniej pozyskaną wiedzę na temat jakiegoś problemu do rozwiązania nowego zadania (tzw. transfer learning) – dodaje.

Badania nad problematyką długotrwałego uczenia są wciąż w początkowej fazie i niestety wiele pytań związanych z tą dziedziną pozostaje bez odpowiedzi. Wśród najważniejszych problemów, które należy rozwiązać, są m.in. zagadnienia związane z wykorzystaniem wcześniej nabytej wiedzy, zachowania wiedzy z poprzednich zadań, transferu wiedzy do przyszłych zadań, aktualizacji wiedzy i sposobów uwzględnienia wiedzy użytkownika w procesie uczenia.

– Również pojęcie zadania, które pojawia się w wielu formalnych definicjach modeli długotrwałego uczenia maszynowego, jest trudne do zdefiniowania. Często trudno jest wyznaczyć granicę pomiędzy następującymi po sobie zadaniami – przyznaje prof. Michał Woźniak. – Jednym z głównych wyzwań jest tzw. dylemat stabilności i plastyczności (stability-plasticity dilemma), w którym systemy uczenia się muszą iść na kompromis pomiędzy opanowywaniem nowych zadań, a pamiętaniem starych rozwiązań i w różnym stopniu dotyczy systemów sztucznej inteligencji, jak i systemów biologicznych. Jest to szczególnie widoczne w zjawisku gwałtownego zapominania (catastrophic forgeting), które związane jest z zapominaniem wcześniej wyuczonych pojęć, gdy prezentujemy dane z nowego zadania – zaznacza.

W trakcie realizacji projektu nasi naukowy będą się starali wykorzystać m.in. wyniki prac związanych z problemem uczenia modeli predykcyjnych na podstawie danych strumieniowych, w trakcie którego można obserwować zjawisko zmiany parametrów modelu (concept drift), a co za tym idzie potrzeby opracowania efektywnych mechanizmów wspomagających mechanizmy adaptacji modeli predykcyjnych do nowych warunków zadania.

W projekt zaangażowani są pracownicy z Zespołu Uczenia Maszynowego Katedry Systemów i Sieci Komputerowych Wydziału Elektroniki oraz naukowcy z Faculty of Electrical Engineering and Computer Science (FEI), VSB-Technical University of Ostrava (Czechy). Zespoły te współpracują ze sobą od kilku lat, co doprowadziło m.in. do podpisania umowy o współpracy między naszymi uczelniami w 2012 r. W tym okresie wspólnie zorganizowano kilka wydarzeń naukowych, a także prowadzono wymianę kadry naukowej.

Pozyskane w ramach grantu środki zostaną przeznaczone przede wszystkim na wsparcie badań młodych pracowników Katedry Systemów i Siecie Komputerowych (doktorant oraz dwóch asystentów) poprzez sfinansowanie ich wizyt u partnera naukowego, udziału w konferencjach naukowych, a także na unowocześnienie infrastruktury obliczeniowej jednostki.

– Mamy nadzieję, że ten projekt wzmocni współpracę naszej uczelni z ośrodkiem z Ostrawy i pozwoli nam na wspólne pozyskiwanie dalszych środków na badania w ramach funduszy europejskich – podkreśla prof. Michał Woźniak.

mic