AI a gyakorlatban és a jövő kutatásában – sokszínű témákkal indult a HUN-REN AI Symposium

A HUN-REN AI Symposium 0. napjának délelőttjén rendezett Poster Booster Session (poszterszekció) jól megmutatta: a fiatal magyar kutatók nem egyetlen divatos irányt követnek, hanem az AI teljes ökoszisztémáján dolgoznak – az elméleti alapoktól a közvetlenül hasznosítható gyakorlati alkalmazásokig.

Szembeötlő volt, milyen sok munka foglalkozik a modellek megbízhatóságával és hatékonyságával. A kutatók nem csupán „okosabb" rendszereket akarnak építeni, hanem megbízhatóbbakat és jobban érthetőket. Volt szó a tanulóalgoritmusok kalibrálásáról, az adatpontok befolyásának méréséről, a „federated learning” értékelési sérülékenységeiről, és arról, hogyan lehet számítási igényt csökkenteni teljesítményveszteség nélkül. Ez utóbbira jó példa a koraszülöttek sírásának detektálása intenzív osztályon, ahol egy könnyített modell a háromszor annyi réteget tartalmazó modellel egyenrangú eredményt ért el, töredék számítási költséggel.

Az egészségügyi és élettudományi kutatások amúgy is különösen erősen képviseltették magukat. Az említett, korszülötteket érintő munkán túl bemutatták a biológiai életkor becslésének több új módszerét is, vagy azt, hogy miképp lehet népszerű – a menstruációs ciklust vagy a kalóriabevitelt monitorozó – mobilappok adatainak elemzésével korai fázisban felismerni a nők tízezreit érintő endometriózist. De szólt bemutató a krónikus fáradtság szindróma anyagcserével és immunrendszerrel összefüggő mechanizmusairól is.

Ugyanilyen látványos volt az interdiszciplinaritás. A gesztusfelismeréstől a LiDAR-alapú robotnavigációig, a műholdas radarképek időbeli elemzésétől a GFP-alapú fluoreszcens markerek gépi tanulással támogatott tervezéséig szinte minden területen megjelent az AI. Figyelemre méltó volt a pszichológiával fennálló kapcsolat is: egy kutatás azt vizsgálta, hogyan hat a felhasználói kompetencia az AI iránti attitűdökre – és azt találta, hogy nem az elméleti tudás, hanem a tényleges, cselekvésorientált képességek formálják a pozitív hozzáállást.

Az összkép egyértelmű: a hazai kutatói utánpótlás egyszerre dolgozik elméleti alapkérdéseken és közvetlen társadalmi hasznot ígérő alkalmazásokon – ez a kettős fókusz a terület érettségének és a fiatal generáció kreativitásának is jó jele.

Világszínvonalú kutatás Szingapúrból

A délután folyamán az AI Symposium társrendezője, a szingapúri Nanyang Műszaki Egyetem (NTU) is bemutatkozott: Paulin Dániel egyetemi docens és Juan-Pablo Ortega professzor egy olyan intézményt mutatott be, amely Ázsia élvonalához tartozik, és a világ kutatási térképén is meghatározó szereplő.

Az NTU mérete önmagában is figyelemre méltó: hat kar (college), tizenöt tanszék (school), közel 25 ezer alapszakos és több mint tízezer posztgraduális hallgató, 1625 oktató, 3235 kutató és 570-nél is több globális partner. Az elmúlt öt évben 2,3 milliárd dollárnyi kutatási forrást mozgósítottak, a publikációs teljesítményt több mint 438 ezer hivatkozás jelzi. A szervezeti sokszínűség – a számítástudománytól és a természettudományoktól kezdve az orvosi és mérnöki karon át a bölcsészet- és társadalomtudományokig – egyszerre teszi lehetővé a diszciplináris mélységet és az interdiszciplináris együttműködést.

A rangsorok ezt megerősítik: a 2024-ben alapított College of Computing and Data Science a mesterséges intelligencia terén a Shanghai Ranking szerint világelső, a US News listán a második helyen áll. A természettudományi kar kémiában a nyolcadik, matematikában a tizenkettedik a világ legjobb egyetemei között. Az NTU tehát nem egyetlen kiemelkedő területre épít, hanem több tudományágban is stabilan magas színvonalat képvisel.

A fiatal kutatók számára a karrierlehetőségek szintén kiemelkedőek. Teljes finanszírozású PhD-ösztöndíjak, közös doktori programok vezető partneregyetemekkel, posztdoktori pályák és tenure-track kinevezések állnak rendelkezésre. A doktoranduszok végzés után az MIT-tól az Oxfordon és a Max Planck Intézeteken át a Google-ig és az NVIDIA-ig jutnak el. Az előadók külön felhívták a figyelmet a Global Connect Fellowship programra, amely két hónapos teljes munkaidős kutatást, 5000 szingapúri dolláros ösztöndíjat, szállást és mentorálást kínál alapszakos és mesterszakos hallgatóknak – ez akár egy doktori tanulmányokhoz vezető első lépés is lehet.

A tudomány új paradigmája

Az AI nemcsak egyre intelligensebb – bizonyos tekintetben már doktori szintű teljesítményre képes –, de egyre olcsóbb is, és ez a tendencia folytatódni fog a közeljövőben is. Hogyan tudják beépíteni a kutatók a munkájukba ezeket az eszközöket, hogy lehet együtt dolgozni valamivel, ami intelligensebb, mint mi? – tette fel a kérdést a nap utolsó szekciójának nyitóelőadásában Szertics Gergely, a HUN-REN AI Szolgáltatási Központ vezetője.

Kétféle módon lehet használni az AI-t a tudományban, és a HUN-REN mindkettőt szorgalmazza. Az egyik, hogy a kutatás minden fázisában, az ötlet megfogalmazásától a publikáció megírásáig alkalmaznak bizonyos eszközöket a munka gyorsítására, hatékonyabbá tételére. A másik viszont ennél tovább megy: ez az AI-first Science, amikor a mesterséges intelligencia teljesen új alapokra helyezi a kutatást. Ezt megkönnyíti az AI gyors fejlődése, ahol már jelenleg is rendelkezésre állnak olyan autonóm agentek, amelyek más robotrendszerekkel együttműködve, önállóan végeznek el komplex feladatokat.

Az AI-first Science-t szolgálja majd a HUN-REN Agentic Discovery Platformja is. A platformba számos AI-eszköz beépítenek és tesznek elérhetővé már a következő hetekben a hálózat minden kutatója számára. A hallgatóság gyakorlati bemutatót is kapott mindebből: különféle tudományterületek kutatói demonstrálták, hogy miképp lehet matematikai levezetések tisztázására vagy éppen az elmúlt évek kukoricahozamának értékelésére használni az AI-t – időt és fáradságot takarítva meg nekik.