MISANU

PROGRAM

Predavanja možete pratiti i online putem MITEAM stranice Seminara iz veštačke inteligencije:
https://miteam.mi.sanu.ac.rs/asset/DPP9i2jhvYzp8dmRe

Plan rada Seminara iz veštačke inteligencije za NOVEMBAR 2025.

Sreda, 05.11.2025. u 19:00, Online
Anđelka Zečević, Matematički institut SANU
VELIKI JEZIČKI MODELI I POJEDNOSTAVLJIVANJE MEDICINSKOG TEKSTA
Jezik medicine je visoko specijalizovan, terminološki vrlo bogat i izuzetno prezican pa je neretko teško razumljiv i dalek svetu pacijenata. Ipak, komuniciranje medicinskih informacija jezikom koji pacijenti mogu lakše da isprate i razumeju ima važnu ulogu u njihovom aktivnijem uključivanju u proces lečenja, doslednijem praćenju instrukcija i saveta zdravstvenih radnika, kao i svesnijem prepoznaanju situacija koje mogu kompromitovati njihovo trenutno stanje i oporavak.
U ovom izlaganju će biti predstavljen zadatak pojednostavljivanja medicinskog teksta (engl. medical text simplification) na srpskom jeziku, sa posebnim osvrtom na pojednostavljivanje medicinskih definicija i terapijskih smernica. Uz analizu mogućnosti aktuelnih velikih jezičkih modela, primarno familije GPT, da asistiraju u ovim zadacima, govoriće se i o izazovima i rizicima koji donosi njihovo korišćenje, pre svega, o gubitku tačnosti i promeni polaznog značenja.

Sreda, 12.11.2025. u 19:00, Online
Radu-Emil Precup, Politehnica University of Timisoara, Romania; Center for Fundamental and Advanced Technical Research, Romanian Academy – Timisoara Branch, Romania
EVOLVING FUZZY MODELS AND APPLICATIONS OF THE PROCESS CONTROL GROUP OF THE POLITEHNICA UNIVERSITY OF TIMISOARA
Evolving fuzzy models, as introduced by Angelov in 2001 and 2002, feature continuous online learning of rule bases in Mamdani or Takagi-Sugeno-Kang forms. Online identification algorithms update parameters by adding or removing "local" models. Classification by Dovžan et al. (2015) includes: (i) adaptive algorithms, using initial structures from Takagi-Sugeno-Kang models, (ii) incremental algorithms, with adding mechanisms, and (iii) evolving algorithms, incorporating adding, removing, merging, and splitting mechanisms.
These algorithms explain nonlinear system behaviors for accurate modeling and control design. The Process Control Group at Politehnica University of Timisoara focuses on evolving fuzzy models for fuzzy controller design. Their presentation highlights applications in pendulum-crane systems, prosthetic hand myoelectric-based control, magnetic levitation systems, Anti-lock Braking Systems, vehicles with continuously variable transmission systems, and shape memory alloy wire actuators, validated by experiments and simulations.

Sreda, 19.11.2025. u 19:00, Online
Slobodan Jelić, Faculty of Civil Engineering, University of Belgrade
DOMAIN ADAPTATION FOR IMPROVING AUTOMATIC AIRBORNE POLLEN CLASSIFICATION WITH EXPERT-VERIFIED MEASUREMENTS
This talk presents a novel approach to enhance the accuracy of automatic classification systems for airborne pollen particles by integrating domain adaptation techniques. Our method incorporates expert-verified measurements into the convolutional neural network (CNN) training process to address the discrepancy between laboratory test data. We systematically fine-tuned CNN models, initially developed on standard reference datasets, with these expert-verified measurements. A comprehensive exploration of hyperparameters was conducted to optimize the CNN models, ensuring their robustness and adaptability across various environmental conditions and pollen types. Empirical results indicate a significant improvement, evidenced by a 22.52% increase in correlation and a 38.05% reduction in standard deviation across 29 cases of different pollen classes over multiple study years. This research highlights the potential of domain adaptation techniques in environmental monitoring, particularly in contexts where the integrity and representativeness of reference datasets are difficult to verify.

Sreda, 26.11.2025. u 19:00, Online
Nemanja Vučićević, Prirodno-matematički fakultet, Univerzitet u Kragujevcu
OPTIMIZACIJA KONAČNIH SUMA SA JEDNAKOSNIM OGRANIČENJIMA SA PRIMENAMA U MAŠINSKOM UČENJU
Optimizacija konačnih suma obuhvata probleme u kojima se minimizuje zbir velikog broja pojedinačnih funkcija, najčešće jedna po uzorku, što prirodno nastaje u učenju iz podataka. U podešavanju bez ograničenja, težište je na brzoj i stabilnoj proceni gradijenta: od punog do stohastičkog/mini-batch pristupa i tehnika redukcije varijanse, pri čemu glatkoća, (ne)jačina konveksnosti i izbor koraka upravljaju konvergencijom i robusnošću. Kada se dodaju ograničenja na primer tipa jednakosti ili nejednakosti—optimizacioni okvir se menja: rešenje više nije uslovljeno samo kompromisom tačnost–trošak, već i geometrijom dozvoljenog skupa. Dve glavne linije ideja su: metode sa eksplicitnim rukovanjem ograničenjima (npr. projekcije) i metode koje ograničenja upisuju u cilj (penali, barijere, prošireni Lagranžov metod). U velikim razmerima, od presudne je važnosti doziranje informacije iz podataka (dinamika veličine uzorka) i pametno skaliranje parametara tako da se očuva stabilnost, a kontroliše trošak. U ovom okviru, fokus se usmerava na adaptivnom uzorkovanju zasnovanim na ideji dodatnog uzorkovanja. Tehnički detalji uključuju: dinamiku veličine uzorka vezanu za procenu norme gradijenta, analizu ciljne funkcije, ažuriranje parametra kazne u skladu sa odgovarajućim merama, kontrolu varijanse bez oslanjanja na skupe projekcije, kao i kriterijume zaustavljanja formulisane u jedinicama računskog troška (broj evaluacija). Pod standardnim pretpostavkama, ova kombinacija vodi ka konvergenciji ka stacionarnoj tački, pri čemu arhitektura algoritma ostaje praktična za velike, potencijalno nekonveksne probleme sa ograničenjima tipa jednakosti.

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

Biljana Stojanović
Sekretar seminara