FOOKUSVALDKONNAD

Eesti tehisintellekti tippkeskuse uurimistöö on jagatud kaheks peamiseks kategooriaks: alusuuringud ja rakendusuuringud. Meie teadustöö keskendub neljale tehisintellekti aluste uurimisvaldkonnale ja viiele tehisintellekti rakenduste uurimisvaldkonnale. Meie missioon on luua meetodeid alusmudelitel põhinevate usaldusväärsete tehisintellektisüsteemide loomiseks ning tagada, et tehisintellekt teeniks ühiskonna huve parimal moel.

Alusmudelid on võimsad tehisintellektisüsteemid, mis on loodud sügavõppe ja tehisnärvivõrkude abil ning mis suudavad täita paljusid erinevaid ülesandeid. Üheks alusmudeli näiteks on suured keelemudelid, mis suudavad mõista ja genereerida inimkeelset teksti. Paljude keerukamate väljakutsete lahendamiseks tuleb neid mudeleid integreerida teiste tarkvarakomponentidega. Lisaks püüame laiendada alusmudelite teadmisi ja võimeid eesti keele, kultuuri ja ühiskonna alal. Meie teadustöö eesmärk on juhtida usaldusväärsete tehisintellektisüsteemide loomist ja kasutamist, laiendades alusmudelite võimekust ja tagades nende tõhusa ja turvalise rakendamise reaalsetes olukordades.

Allpool kirjeldame meie fookusvaldkondi üksikasjalikumalt.

Hübriidsed tehisintellektisüsteemid

Tehisintellektisüsteemides võib üks alusmudel täita mitmeid ülesandeid, kuid keerukamate probleemide lahendamiseks on oluline kombineerida need mudelid teiste tarkvaratööriistadega. Näiteks muutuvas keskkonnas andmete põhjal otsuste tegemine võib vajada lisaks alusmudelitele ka andmebaaside ja planeerijate kasutamist. Meie hübriidsete tehisintellektisüsteemide uurimistöö eesmärk on luua hästi koordineeritud tarkvarasüsteeme, mis ühendavad alusmudeleid, dünaamilisi andmebaase ja muid eriotstarbelisi algoritme. Eesmärk on arendada tõhusamaid ja usaldusväärsemaid süsteeme, mis analüüsiks andmeid, teeks prognoose ja annaks soovitusi.

Alusmudelite kohandamine

Alusmudelitel võivad olla ebapiisavad teadmised valdkondades, mis ei ole nende treeningandmetes hästi esindatud, näiteks meditsiinilised tekstid või vähelevinud keeled. Alusmudelite kohandamise valdkonnas uurime, kuidas kõige paremini kasutada täiendavaid andmeid, mis on spetsiifilised teatud valdkondadele või keeltele. Need andmed võivad olla tundlikud või konfidentsiaalsed, seetõttu uurime ka, kuidas neid turvaliselt käsitleda. Eelkõige keskendume mudelite treenimisele selliselt, et need oleksid rohkem teadlikud Eesti keelest, kultuurist ja ühiskonnast.

Tehisintellekti ohutuspiirded ja usaldusväärsus

Kuigi alusmudelid on võimsad, on neil puudusi paindlikkuse, ohutuse ja usaldusväärsuse osas. Riskide vähendamiseks on vajalik terviklik lähenemisviis, mis hõlmab kõike, alates tehisintellektisüsteemi arhitektuurist kuni selle juurutamise meetoditeni. Oma teadustöös arendame ohutuspiirete seadmise ja riskide hindamise meetodeid, et tagada tehisintellektisüsteemide usaldusväärsus, vastupidavus ja täpsus.

Tehisintellekti privaatsus ja turvalisus

Tundlike või konfidentsiaalsete andmete kaitsmine tehisintellektisüsteemides on kriitiline väljakutse, eriti kui need süsteemid muutuvad keerukamaks. Privaatsuse ja turvalisuse fookusvaldkonnas uurime, kuidas arendada ja rakendada turvameetmeid, mis kaitsevad tundlikku teavet kogu tehisintellektisüsteemi ulatuses. See hõlmab ka vastavuse tagamist andmekaitse- ja tehisintellektimäärustega ning eetiliste normidega.

Tehisintellekt e-valitsemise valdkonnas

E-valitsemine hõlmab digitaaltööriistade ja -süsteemide kasutamist riigiteenuste tõhususe ja kättesaadavuse parandamiseks. Selles vallas keskendume alusmudelitel põhinevate tehisintellektisüsteemide arendamisele, mis suudavad analüüsida ja prognoosida kodanike vajadusi. Selle tulemusena saab luua tõhusamaid ja kättesaadavamaid teenuseid. Tehisintellektil põhinevad otsusetoe süsteemid saavad aidata ka ametnikel teha teadlikke ja õigeaegseid otsuseid.

Tehisintellekt tervishoius

Tervishoius kogutakse palju andmeid ja oma töös uurime, kuidas alusmudelite abil neid andmeid analüüsida. See hõlmab haiguse kulgemise modelleerimist, riskide prognoosimist, andmetest kokkuvõtete tegemist, oluliste faktide väljavõtmist ja anomaaliate tuvastamist. Tehisintellekt võib aidata tervishoiusüsteemi paremini korraldada ning pakkuda arstidele ja õdedele andmeid, mille abil ravi tõhustada.

Tehisintellekt äriprotsesside tõhustamisel

Ettevõtted võivad tehisintellektist palju kasu saada oma tegevuse tõhustamisel. Uurime, kuidas alusmudelite abiga tuvastada põhjuslikke seoseid tegevuste ja tulemuste vahel äriprotsessis. Mõistes neid seoseid, saavad tehisintellektisüsteemid soovitada järgnevaid tegevusi või kohandusi protsesside optimeerimiseks. See aitab ettevõtetel muutuda tõhusamaks, vähendada kulusid ja parandada üldist tulemuslikkust.

Tehisintellekt küberkaitses

Nii teavet kui taristuid on vaja kaitsta eripalgeliste küberohtude eest. Uurime, kuidas turvalisust tõhustada alusmudelitel põhinevate tehisintellektisüsteemide abil. Need süsteemid suudavad automatiseerida logihaldust, korreleerida andmeid küber- ja füüsilistes ruumides ning pakkuda täiustatud analüüsi turvaseireks ja intsidendihalduseks. Töö tulemasena saab luua tugevamaid ja vastupidavamaid küberjulgeolekumeetmeid, mis suudavad kaitsta kriitilisi süsteeme tekkivate ohtude eest.

Tehisintellekt hariduses

Haridus on oluline valdkond, mida tehisintellekt saab märkimisväärselt mõjutada. Uurime, kuidas tehisintellekti sisaldavad abivahendid saavad õppimist teha huvitavamaks ja tulemuslikumaks. Oluline fookus on tehis-assistentide loomisel, mis toetavad iseõppimist, aidates õpilastel oma haridusteed juhtida ja tõhustada. Tööriistade loomisel lähtume kognitiiv- ja neuroteadusest, et tagada meetodite tõhusus mõistmise ja meeldejätmise abistamisel. Tööriistad peavad olema usaldusväärsed ja nende loomisel peavad olema kaasatud õpetajad ja õpilased, sest vaja on tagada vastavus reaalsetele haridusvajadustele.