MISANU

PROGRAM

Plan rada Seminara iz veštačke inteligencije za NOVEMBAR 2023.

Registraciona forma za učesće, i link na predavanje ako ste već registrovani:
https://miteam.mi.sanu.ac.rs/asset/CW5nJWDSEZDj7p32p
Ukoliko želite samo da gledate predavanje bez mogućnosti aktivnog učešća, prenos će biti dostupan na:
https://miteam.mi.sanu.ac.rs/asset/4LNW8WtML7rLKojoz
Na ovom linku se mogu pronaci kratka uputstva na srpskom i engleskom:
https://miteam.mi.sanu.ac.rs/asset/Kc7qJtEvoMFx9MFnz

SREDA, 01.11.2023. u 19:00, Online
Ana Poledica, Univerzitet u Beogradu, Fakultet organizacionih nauka
NEURAL PROPHET – HIBRIDNI PRISTUP MODELOVANJU VREMENSКIH SERIJA
Pre dve godine predstavljen je Neural Prophet (NP) model (Triebe et al., 2021) koji je nastao kao rezultat saradnje kompanije Meta sa univerzitetima Stanford, Monash i Skoltech. NP je unapređenje Prophet modela vremenskih serija (Taylor & Letham, 2018) koji je razvio tim Facebook-a. FB Prophet je brzo postao standard u industriji zbog svoje interpretabilnosti i jednostavnosti primene. Za razliku od svog prethodnika, Neural Prophet je hibridni model. Sa jedne strane, zasniva se na interpretabilnim tradicionalnim modelima vremenskih serija, a sa druge strane na skalabilnim modelima dubokih neuronskih mreža. Кao i FB Prophet, NP je kompozitni model koji se sastoji od modula. Zbog boljeg razumevanja komponenti složenijih modela, ukratko će biti predstavljeni tradicionalni statistički modeli i dekompozicija vremenskih serija, dok će najveća pažnja biti posvećena modelima FB i Neural Prophet.

SREDA, 08.11.2023. u 19:00, Online
Milan Sečujski, Fakultet tehničkih nauka, Univerzitet u Novom Sadu
ISTRAŽIVANJA I RAZVOJ FLEKSIBILNIH TEHNIKA SINTEZE GOVORA NA OSNOVU TEKSTA
Sinteza govora na osnovu teksta, jedan od neophodnih elemenata govorne komunikacije čovek-mašina, predstavlja tehnologiju koja omogućuje da se bilo koji tekst na određenom jeziku automatski konvertuje u govorni signal koji zvuči razumljivo i prirodno, i kakav bi proizveo i govornik tog jezika kada bi pročitao dati tekst. Ova tehnologija se u poslednje dve decenije svog razvoja u sve većoj meri zasniva na mašinskom učenju, odnosno, veštačkoj inteligenciji, tako da je danas uz pomoć neuralnih mreža moguće proizvesti govor koji se gotovo i ne može razlikovati od prirodnog ljudskog govora. Pored navedene osnovne funkcionalnosti sinteze govora, danas je fokus u sve većoj meri i na istraživanjima naprednih mogućnosti sinteze, odnosno, na potrazi za odgovorom na pitanje kako sintetizovati govor različitim glasovima, različitim govornim stilovima, pa čak i na različitim jezicima, a da za obuku sistema ne budu neophodne velike količine govornog materijala tačno određenih karakteristika. U okviru predavanja biće ukratko predstavljeni osnovni problemi sinteze govora, načini na koje se ti problemi tipično rešavaju, i biće ukratko predstavljena novija istraživanja i rezultati istraživačko-razvojnog tima sa Fakulteta tehničkih nauka.

SREDA, 15.11.2023. u 19:00, Online
Oscar Cordón, Dept. of Computer Science and Artificial Intelligence, Andalusian Research Institute on Data Science and Computational Intelligence (DaSCI), University of Granada
ARTIFICIAL INTELLIGENCE APPLICATIONS FOR FORENSIC ANTHROPOLOGY AND HUMAN IDENTIFICATION
Skeleton-based forensic identification methods carried out by anthropologists, odontologists, and pathologists represent the first step in every human identification (ID) process and the victim’s last chance for identification when DNA or fingerprints cannot be applied. They include methods as biological profiling (BP), comparative radiography (CR), craniofacial superimposition (CFS), and comparison of dental records. BP involves the study of skeletal remains to find characteristic traits (age, sex, stature, and ancestry) that support determining the identity of the individual. It plays a crucial role in narrowing the range of potential matches during the process of ID, prior to the corroboration by any ID technique. CR considers the ante-mortem (AM) and post-mortem (PM) comparison of different bones and cavities (skull frontal sinuses, clavicles, patellae, …) which have been reported as useful for positive identification based on their individuality and uniqueness. CFS aims to overlay a skull with some AM images of a candidate to determine if they correspond to the same person.
However, practitioners still follow an observational paradigm using subjective methods introduced many decades ago; namely, oral description and written documentation of the findings obtained and the manual and visual comparison of AM and PM data. Designing systematic, automatic and trustworthy methods to support the forensic anthropologist when applying BP, CFS and CR, avoiding the use of subjective, error-prone, and time-consuming manual procedures, is mandatory to enhance forensic ID. The use of artificial intelligence (specifically evolutionary algorithms, fuzzy sets, and deep learning), computer vision (3D-2D image registration and image processing), and explainable machine learning is a natural way to achieve this aim. This plenary talk is devoted to present three intelligent systems for CFS, skeleton-based age-at-death assessment, and sex assessment developed in collaboration with the University of Granada’s Physical Anthropology Lab within an eighteen year long research project. One of those systems is protected by an international patent, exploited by Panacea Cooperative Research, and is under commercialization in different countries.

UTORAK, 21.11.2023. u 14:15, Knez Mihailova 36, sala 301f i Online
Petar Veličković, Google DeepMind; Univerzitet Kembridž
INTEGRISANJE IZRAČUNAVANJA ALGORITAMSKIM PORAVNANJEM
Sta čini jednu neuralnu mrežu boljom, ili lošijom, u izvršavanju određenih zadataka? Ovo pitanje je u srcu modernog dizajna arhitektura neuralnih mreža, i često je izuzetno teško naći rigorozne odgovore. Tokom prethodnih nekoliko godina, prisustvovali smo velikom broju pokušaja, koristeći razne napredne matematičke pristupe, da se pronađe odgovor na ovo pitanje pod širokim spektrom mogućih pretpostavki. Jedan od najuspešnijih pristupa – algoritamsko poravnanje – pretpostavlja da su ciljna funkcija, kao i mehanizam za njeno izračunavanje, potpuno definisani i poznati (tj. cilj neuralne mreže je da izvrši algoritam). U ovoj postavci, izvršavanje zadataka se svodi na integrisanje izračunavanja koje jedan algoritam izvršava unutar neuralne mreže, što povlači interesantne analize iz raznovrsnih oblasti matematike i računarskih nauka. U ovom predavanju, predstaviću neke od mojih omiljenih radova iz oblasti algoritamskog poravnanja, kao i njihove implikacije na izradu inteligentnih sistema budućnosti.
Zajednički sastanak sa Seminarom za računarstvo i primenjenu matematiku.

SREDA, 22.11.2023. u 19:00, Online
Miloš Radovanović, Faculty of Sciences, University of Novi Sad; Prirodno-matematički fakultet, Univerzitet u Novom Sadu
GRAPHS IN SPACE AND TIME: GRAPH EMBEDDINGS FOR MACHINE LEARNING IN COMPLEX DYNAMICAL SYSTEMS
In this talk, we will present our newly approved project “Graphs in Space and Time: Graph Embeddings for Machine Learning in Complex Dynamical Systems (TIGRA)” supported by the Serbian Science Fund under the PRISMA program, which is a continuation of our previous work on the project “Graphs in Space: Graph Embeddings for Machine Learning on Complex Data (GRASP)”, also supported by the Serbian Science Fund. After introducing the basic concepts and overviewing notable results produced by the GRASP project for embedding static graphs, we will focus on their possible extensions to dynamically evolving graphs, which are a useful abstraction for representing many complex systems of high technological, social, and scientific importance.
Existing dynamic graph embedding algorithms provide various mechanisms to incorporate temporality into the main principles of static graph embedding learning, but they do not take higher-order structural properties of graphs into account. The TIGRA project will investigate the impact of hubness (high connectedness) and LID (local intrinsic dimensionality) to various quality aspects of dynamic graph embeddings. Afterwards, we plan to design novel hub-aware and LID-aware dynamic graph embedding methods. Additionally, we will propose the first algorithms that are able to embed graphs with time-series attributes into Euclidean spaces. We expect the project to produce novel dynamic graph embedding methods substantially more accurate than the state-of-the-art in three aspects: (1) preserving higher-order graph structural properties, (2) evolutionary stability, and (3) the accuracy of derived machine learning models for classification, clustering, event prediction, anomaly detection and diffusion prediction.

SREDA, 29.11.2023. u 19:00, Online
Biljana Stojanović, Matematički institut SANU
ANALIZA OBRAZACA UPOTREBE КODONA U КODIRAJUĆIM SEКVENCAMA PROTEINA VIRUSA FAMILIJE КORONAVIRUSA
U predavanju će biti predstavljeni rezultati analize obrazaca upotrebe kodona u kodirajućim sekvencama proteina virusa familije koronavirusa (eng. CoV): SARS-CoV-2, SARS-CoV-1, MERS-Cov, Bcov (Bovine coronavirus) i Bat-HКU3 (Bat coronavirus). Prikupljeni materijal sardrži oko 980.000 izolata virusa i preko 15.000.000 proteina. Кakva je sklonost virusa ili njihovih komponenti (gena) ka određenim kodonima ispitano je tako što su urađeni klasterovanje i klasifikacija proteina virusa prema obrascima upotrebe kodona. Кlasifikacioni model je napravljen za prepoznavanje vrste koronavirusa na osnovu upotrebe kodona u proteinima virusa. Obrasci upotrebe kodona dobijeni su primenom nekih metoda (mera) za izračunavanje i evaluaciju upotrebe kodona. Biće prikazani rezultati za dve metode: Relativnu upotrebu sinonimnih kodona (eng. Relative Synonymous Codon Usage, RSCU; Sharp, Li, 1986) i Efektivni broj kodona (eng. Effective Number of Codons, ENC; Wright, 1990; Sun et al, 2013).

Ovaj onlajn seminar nastao je kao nastavak sastanka “Serbian AI Meeting” i zamišljen je da na njemu istraživači iz Srbije i iz dijaspore, kao i istraživači sa univerzteta, naučnih instituta i iz prakse predstavljaju naučne teme i rezultate iz oblasti veštačke inteligencije.
Link za svako pojedinačno predavanje biće dostavljen dan pre održavanja predavanja.

Andreja Tepavčević
Rukovodilac seminara