31. 03. 2025.
Konferencija Dani e-infrastrukture Srce DEI 2025, održana je 26. i 27. ožujka u SEECEL-u, u organizaciji Sveučilišnog računskog centra Sveučilišta u Zagrebu (Srca) i suradnji sa Sveučilištem u Zagrebu. Tijekom dva dana konferencije održano je 12 radionica, dva predavanja, panel, 18 poster-prezentacija te osam tematskih blokova, među kojima je bio i tematski blok "Superračunala i umjetna inteligencija: snaga za rješavanje kompleksnih problema". Slušali smo pet predavanja i dobili uvid u to kako su resursi naprednog računanja omogućili znanstvenicima i doktorandima provođenje vrhunskih istraživanja u području umjetne inteligencije. Od obrade prirodnog jezika i računalnog vida do molekulskih simulacija i predviđanja vremenskih nizova, superračunala i AI danas igraju ključnu ulogu u rješavanju složenih problema i pomicanju granica znanja.
Pretvorba govora u tekst bila je tema prvog predavanja "Korištenje različitih reprezentacija govora i ansambala modela za pretvorbu govora u tekst", u kojem je Marin Jezidžić (Fakultet elektrotehnike i računarstva Sveučilišta u Zagrebu (FER)) predstavio različite reprezentacije govora i pristupe koji kombiniraju različite reprezentacije zvučnog signala radi postizanja veće točnosti i prilagodljivosti. Ova tehnologija ima potencijal otvoriti brojne mogućnosti u razvoju govornih asistenata, automatske transkripcije i naprednih komunikacijskih tehnologija budućnosti.
Drugo predavanje "Napredna vizualizacija interakcijskih putova u molekulskim simulacijama proteina" održao je dr. sc. Zoran Štefanić (Institut Ruđer Bošković (IRB)). Riječ je o nedavno objavljenoj inovativnoj metodi vizualizacije interakcijskih putova u molekulskim simulacijama, pružajući detaljniji uvid u dinamiku molekula koji nadilazi ograničenja eksperimentalnih metoda poput single-kristalne rendgenske difrakcije. Iako interpretacija rezultata još zahtijeva doradu, već sada omogućuje dublje razumijevanje komunikacijskih puteva unutar proteina. Autor je naglasio kako se metoda može dodatno poboljšati integracijom tehnika strojnog učenja, što bi moglo otvoriti potpuno nove perspektive u biofizici i medicinskim istraživanjima.
Veliki jezični modeli (LLM) na infrastrukturi HPC-a bili su u fokusu trećeg predavanja, "Prilagodba velikih jezičnih modela na HPC infrastrukturi", koje je ponudilo kratak, ali jasan pregled ovog područja. Predavač David Dukić (FER) je podijelio vlastito iskustvo prilagodbe LLM-a pomoću LoRA (Low-Rank Adaptation) i kvantizacijskih metoda koristeći superračunalo "Supek". Budući veliki modeli zahtijevaju enormne resurse, optimizacija na HPC sustavima ključna je za njihovu učinkovitu primjenu u istraživanju i industriji.
Računalni vid i prilagodba domena za razumijevanje scena vožnje bile su tema četvrtog predavanja "Razumijevanje slike i videa je Supek!". Predavači Ivan Martinović, Iva Sović i prof. dr. sc. Siniša Šegvić pokazali su kako se moderne video igre mogu koristiti za treniranje modela strojnog učenja, omogućujući bržu, automatsku i točniju anotaciju slika. Ova tehnika omogućuje modelima da se bolje prilagode stvarnim scenama vožnje, što je ključno za razvoj autonomnih vozila. U drugom dijelu predavanja saznali smo kako se strojno učenje primjenjuje za rano prepoznavanje akcija u video zapisima, pri čemu su istaknuta tri glavna izazova u ovom području. Ove metode imaju iznimnu važnost za autonomnu vožnju, nadzor i analizu ponašanja objekata u pokretu.
Na kraju u predavanju "Poboljšanje robusnosti modela predviđanja vremenskih nizova HASPFormer korištenjem postupaka umjetne inteligencije i računarstva visokih performansi" saznali smo kako se i transformerske arhitekture mogu koristiti u analizi vremenskih nizova. Predavač Hrvoje Ljubić (Sveučilište u Mostaru) je predstavio HASPFormer arhitekturu, naglašavajući kako ova metoda poboljšava robusnost modela predviđanja vremenskih nizova. Istraživanje je pokazalo da HASPFormer smanjuje osjetljivost na početne vrijednosti tijekom treniranja modela, što rezultira stabilnijim i preciznijim predviđanjima.
Ova predavanja održana u sklopu projekta EuroCC 2 i Hrvatskog centra kompetencija za HPC istaknula su kako kombinacija HPC-a i umjetne inteligencije omogućuje brže, preciznije i učinkovitije rješavanje složenih problema u različitim znanstvenim područjima.
