Dwóch młodych badaczy sztucznej inteligencji otrzymało Nagrodę im. Witolda Lipskiego, jedną z najbardziej prestiżowych w polskiej informatyce. Doceniono ich badania, które znacząco wpływają na praktyczny rozwój tej dziedziny.
Nagroda została ustanowiona w 2005 roku przez grupę polskich informatyków pracujących za granicą: Krzysztofa Apta, Wiktora Marka i Mirosława Truszczyńskiego. Chcieli w ten sposób upamiętnić Witolda Lipskiego, pioniera polskiej informatyki, wybitnego uczonego o bardzo szerokich zainteresowaniach badawczych. W tym roku nagroda została przyznana po raz dwudziesty drugi.
Kandydaci reprezentowali bardzo wysoki poziom merytoryczny, co spowodowało, że zarówno Rada i Kapituła Nagrody miały nie lada orzech do zgryzienia przy wyborze najlepszych. Znamienne jest, że zgłoszono kandydatury głównie z obszaru informatyki stosowanej, co pokazuje obecny trend awangardy badań nad sztuczną inteligencją – informuje Grażyna Żebrowska, koordynatorka konkursu z ramienia Instytutu Badawczego IDEAS.
Co do zasady konkurs składa się z dwóch kategorii: teoretyczne aspekty informatyki i zastosowania informatyki. W każdej dla zwycięzcy przewidziano 50 tys. zł. W tym roku kapituła, której przewodniczył prof. Piotr Sankowski, dyrektor Instytutu Badawczego IDEAS, nie zdecydowała się przyznać nagrody w tej pierwszej kategorii. Za to w obszarze praktycznych zastosowań informatyki nagrodzono dwie osoby. Równorzędne nagrody po 25 tysięcy zł otrzymali Hubert Baniecki i dr Michał Nauman, a wyróżnienie wręczono dr. inż. Kamilowi Dei.
Hubert Baniecki jest doktorantem na Wydziale Matematyki, Informatyki i Mechaniki Uniwersytetu Warszawskiego oraz badaczem w Centrum Wiarygodnej Sztucznej Inteligencji Politechniki Warszawskiej. Odbył staże badawcze w Meta w Nowym Jorku i na LMU w Monachium. Jego prace publikowano na najważniejszych konferencjach (NeurIPS, ICML, ICLR) oraz w czołowych czasopismach. Jest laureatem m.in. stypendium START Fundacji na rzecz Nauki Polskiej i ministerialnego grantu „Perły Nauki”.
Specjalizuje się w wyjaśnialnej sztucznej inteligencji (XAI). Tworzy algorytmy pozwalające zrozumieć działanie skomplikowanych modeli uczenia maszynowego, co ma kluczowe znaczenie np. w ocenie ryzyka medycznego. Jest współtwórcą popularnego pakietu open-source DALEX do interaktywnej analizy modeli. Obecnie zajmuje się wyjaśnianiem modeli multimodalnych (łączących tekst i obraz) przy użyciu narzędzi z teorii gier, aby docelowo udoskonalać proces trenowania modeli językowych.
Dr Michał Nauman jest badaczem sztucznej inteligencji specjalizującym się w uczeniu ze wzmocnieniem (reinforcement learning). Studiował na Uniwersytecie Warszawskim i Uniwersytecie Amsterdamskim, a także odbył staż badawczy na Uniwersytecie Kalifornijskim w Berkeley. Jego prace badawcze były publikowane i doceniane na najważniejszych międzynarodowych konferencjach poświęconych AI, takich jak ICML, NeurIPS oraz ICLR.
Jego badania koncentrują się na skalowaniu uczenia ze wzmocnieniem, co oznacza tworzenie systemów, które same generują dla siebie dane uczące poprzez interakcję z otoczeniem i popełnianie błędów (w przeciwieństwie do nauki na gotowych zbiorach dostarczonych przez ludzi). Projektuje algorytmy, które potrafią optymalnie wykorzystać duże modele i doświadczenie zebrane z wielu zadań. Jego długoterminowym celem jest stworzenie bardziej ogólnych systemów AI, uczących się w pełni na podstawie własnych działań.
Dr inż. Kamil Deja jest adiunktem na Wydziale Elektroniki i Technik Informacyjnych Politechniki Warszawskiej oraz liderem zespołu GenAI w Instytucie Badawczym IDEAS, zajmującego się generatywną sztuczną inteligencją. Publikuje na najważniejszych konferencjach AI na świecie, m.in. NeurIPS, ICML, ICLR, CVPR i ICCV. Pracował i odbywał staże m.in. w Amazon Alexa, Vrije Universiteit Amsterdam i Uniwersytecie Sapienza w Rzymie, a wcześniej współtworzył metody uczenia maszynowego dla eksperymentu ALICE w CERN. Jest członkiem ELLIS Society, europejskiej sieci skupiającej czołowych badaczy i ośrodki zajmujące się sztuczną inteligencją.
Jego zainteresowania badawcze koncentrują się na modelach dyfuzyjnych — technologii, która stanowi dziś podstawę generowania obrazów, muzyki, wideo, a także znajduje zastosowanie w projektowaniu i modelowaniu materiałów, molekuł oraz struktur biologicznych. W swoich badaniach pokazał, że wiedza w modelach generatywnych jest zaskakująco dobrze uporządkowana i zlokalizowana. Decyzje o cechach, których nikt nie podał w poleceniu, zapadają w kilku konkretnych warstwach sieci, a wewnętrzne reprezentacje naszej rzeczywistości tworzone przez model da się rozłożyć na zrozumiałe dla człowieka pojęcia. Każde z tych odkryć przełożył na praktyczne narzędzia. Wszystko to bez kosztownego trenowania modelu od nowa i bez pogarszania jego jakości, zarówno w obrazach, wideo, muzyce jak i w naukowych zastosowaniach takich jak synteza białek.
Konkurs o Nagrodę im. Witolda Lipskiego organizuje Instytut Badawczy IDEAS, zaś samo wyróżnienie finansowane jest wspólnie z Fundacją Kościuszkowską.
Patron Nagrody był wybitnym polskim informatykiem, matematykiem i teoretykiem nauki. W swojej krótkiej karierze naukowej napisał szereg istotnych prac w teorii baz danych i analizy algorytmów. Opublikował także dwie książki: „Kombinatorykę dla programistów” oraz Analizę kombinatoryczną” (wspólnie z Wiktorem Markiem). Współpracował m.in. z wybitnymi informatykami Christosem Papadimitriou i Frankiem Preparatą. Był również promotorem Tomasza Imielińskiego (Rutgers University, USA) i Zbigniewa Michalewicza (Adelaide University, Australia).
MK
