AI-AGE tim je predstavio rad pod nazivom „nterpretable ML for Diabetes and Prediabetes Screening Using Self-Reported Health Indicators“ autora S. Lazić, S. Cakića, I. Rubežić Lukić, N. Popović i T. Popovića na 30. godišnjoj konferenciji o informacionim tehnologijama IT 2026. Ovo je bio dio mentorskih aktivnosti i napora vezanih za razvoj mladih istraživača.
Slika – AI-AGE
ABSTRACT – Early identification of type 2 diabetes (T2D) and prediabetes enables timely interventions, yet screening often relies on self-reported data rather than laboratory testing. This work compares lightweight Machine Learning (ML) models: Logistic Regression (LR), Random Forest (RF), Extreme Gradient Boosting (XGBoost), Light Gradient Boosting Machine (LightGBM), and Multilayer Perceptron (MLP) trained on 21 self-reported indicators from the 2015 Behavioral Risk Factor Surveillance System (BRFSS) dataset for three-class classification (no diabetes, prediabetes, diabetes). We propose a screening-oriented evaluation where a probability threshold is selected to achieve a target sensitivity (recall) of 0.80. LightGBM achieves balanced accuracy of 0.52 and precision of 0.33 at the target sensitivity, with 38% of cases flagged. Tree SHapley Additive exPlanations (TreeSHAP) highlight general health status, age category, body mass index (BMI), and hypertension as dominant predictors. A FastAPI web application provides individual risk estimates and instance-level explanations. The pipeline demonstrates feasibility of interpretable, calibrated screening from non-laboratory data.
Na IEEE IT2026 conference konferenciji u Žabljaku, istraživači sa Univerziteta Donja Gorica predstavili su projekat PollenTrace, koji kombinuje vještačku inteligenciju (AI) i računarstvo visokih performansi (HPC) u cilju unapređenja verifikacije autentičnosti meda. Tradicionalna analiza polena (melisopalinologija), iako pouzdana, zahtijeva mnogo vremena i visok nivo ekspertize. PollenTrace odgovara na ovaj izazov razvojem velikog skupa mikroskopskih podataka i AI pipeline-a za automatsku detekciju polena u uzorcima meda.
U okviru projekta razvija se dataset sa više od 33.000 mikroskopskih slika visoke rezolucije, baziran na preko 1.100 bioloških uzoraka prikupljenih širom Crne Gore, što omogućava razvoj skalabilnih i pouzdanih AI modela. U proof-of-concept fazi, primjenom YOLOv11 modela postignuti su rezultati od 84% preciznosti i 88% odziva, što potvrđuje potencijal za automatizovanu detekciju polena i dalju primjenu u realnim laboratorijskim uslovima.
HPC resursi su imali ključnu ulogu u treniranju modela i obradi velikih skupova podataka, naglašavajući značaj nacionalne HPC infrastrukture kroz NCC Montenegro za razvoj naprednih AI rješenja u oblasti poljoprivrede i bezbjednosti hrane.
PollenTrace predstavlja važan korak ka digitalnoj, skalabilnoj i pouzdanoj verifikaciji autentičnosti hrane, sa potencijalom da unaprijedi rad laboratorija, regulatornih tijela i industrije, uz jačanje povjerenja potrošača. PollenTrace je podržan kao PoC projekat od strane Fonda za inovacije Crne Gore.
Univerzitet Donja Gorica i Fakultet za informacione sisteme i tehnologije s ponosom objavljuju uspješnu odbranu doktorata gospodina Stevana Čakića, fokusiranog na primjenu vještačke inteligencije i računarstva visokih performansi (HPC) u preciznoj poljoprivredi.
Istraživanje se bavi ključnim izazovima u modernoj poljoprivredi, posebno u živinarstvu, korištenjem modela dubokog učenja i računarskog vida za praćenje u realnom vremenu, rano otkrivanje bolesti i poboljšano upravljanje farmama. Modeli su razvijeni i obučeni korištenjem HPC resursa, omogućavajući efikasno eksperimentisanje i postizanje visoke tačnosti predviđanja koja prelazi 92%. Značajan doprinos ovog rada leži u integraciji razvoja modela zasnovanih na HPC-u sa implementacijom na edge uređajima u stvarnim poljoprivrednim okruženjima, demonstrirajući kompletan put od vještačke inteligencije do industrije. Istraživanje takođe istražuje upotrebu generativne vještačke inteligencije i sintetičkih podataka za smanjenje zavisnosti od velikih anotiranih skupova podataka, ubrzavajući inovacijske cikluse.
mr Stevan Cakic tokom odbrane doktorske teze na temu AI i HPC u preciznoj poljoprivredi
Važno je napomenuti da je dio ovog istraživanja proveden u sinergiji sa FFplus eksperimentom i u direktnoj saradnji s industrijskim partnerima, ističući ulogu HPC-a u omogućavanju primjene vještačke inteligencije u stvarnom svijetu, vođene industrijom. Ovo dostignuće dodatno pokazuje značaj NCC Montenegro i inicijativa u okviru EuroCC2 i EuroCC4SEE u podršci naprednim istraživanjima, podsticanju saradnje između akademske zajednice i industrije i promovisanju usvajanja HPC tehnologija u strateškim sektorima kao što je poljoprivreda.
Sa zadovoljstvom najavljujemo predstojeću obuku „Vještačka inteligencija u akciji za mala i srednja preduzeća“, koju u okviru inicijative EuroCC4SEE organizuju NCC Crna Gora, NCC Srbija, NCC Bosna i Hercegovina i NCC Turska. Ova obuka će se održati 2. i 3. marta 2026. godine.
Kliknite na sliku za više informacija i registraciju
Jednoipoldnevna online obuka namijenjena je malim i srednjim preduzećima, startupima, tehničkim liderima i istraživačima zainteresovanim za praktičnu primjenu vještačke inteligencije podržane računarstvom visokih performansi (HPC).
Program se fokusira na primijenjene metode vještačke inteligencije sa demonstracijama uživo i slučajevima upotrebe iz stvarnog svijeta.
Prvi dan obuhvata predviđanje vremenskih serija pomoću vještačke inteligencije i mašinskog učenja i objašnjive vještačke inteligencije (XAI), uključujući demonstracije omogućene HPC-om i praktične uvide za poslovne i zdravstvene aplikacije. NCC Crna Gora će aktivno doprinijeti sesiji o vremenskim serijama i HPC-u, predstavljajući praktične pristupe relevantne za mala i srednja preduzeća.
Drugi dan je posvećen primijenjenim tehnikama anonimizacije podataka, rješavanju izazova zaštite podataka i praktičnim pristupima anonimizacije bitnim za odgovornu primjenu umjetne inteligencije.
Poziv učesnicima iz Crne Gore
Kao suorganizator, NCC Montenegro će takođe predstaviti tokom programa i realizovati obuku. Pozivamo kompanije, istraživače i inovatore iz Crne Gore da se registruju i učestvuju u ovoj regionalnoj obuci.
Ovo je prilika zaČ
Učenje iz praktičnih demonstracija umjetne inteligencije i HPC-a
Povezanje sa regionalnim NCC stručnjacima
Jačanje kapaciteta za usvajanje umjetne inteligencije unutar vaše organizacije
Učešće je besplatno, a registracija je otvorena putem stranice događaja.
We look forward to strong participation from Montenegro.
Sa zadovoljstvom objavljujemo da je istraživački tim sa Prirodno-matematičkog fakulteta objavio naučni rad pod nazivom „Data augmentation for fuselage panel inspection via 3D point cloud segmentation“ u časopisu Journal of Electronic Imaging. Rad predstavlja napredne metode proširenja podataka za poboljšanje inspekcije panela trupa korištenjem 3D segmentacije oblaka tačaka, doprinoseći preciznijim i pouzdanijim sistemima inspekcije zasnovanim na vještačkoj inteligenciji. Istraživanje je omogućeno pristupom superračunarskim resursima Leonardo HPC, odobrenim kroz projekat EuroCC2, što je timu omogućilo da obrađuje velike skupove podataka i efikasno razvija modele visokih performansi. Više informacija na: https://doi.org/10.1117/1.JEI.35.3.031202
U periodu od 25. do 28. februara, na Žabljaku će, u okviru tradicionalne IT konferencije – jedne od najznačajnijih naučno-stručnih konferencija u oblasti inženjerskih i informacionih nauka, sa IEEE podrškom (triple IEEE koncept u oblasti inženjerstva) – biti organizovana EUROCC4SEE konferencija, uz učešće partnera uživo i online.
EuroCC 2 & EuroCC4SEE na IEEE IT2026 konferenciji na Žabljaku
Konferencija će okupiti članove EUROCC4SEE tima, predstavnike nacionalnih kompetentnih centara (NCC), kao i predstavnike kompanija, biznis zajednice i javnog sektora iz regiona i šire. Shodno dosadašnjoj registraciji, očekuje se više od 200 učesnika, što potvrđuje snažan regionalni i međunarodni karakter događaja.
U okviru konferencije biće realizovan trening i radionica u skladu sa strateškim pravcima razvoja turizma u svim EUROCC4SEE zemljama pod nazivom: “Application of HPC and AI to Enhance the Tourism Offer”, sa ciljem predstavljanja mogućnosti primjene High Performance Computing (HPC) i vještačke inteligencije u unapređenju turističke ponude, analizi podataka i razvoju inovativnih digitalnih rješenja.
Program konferencije obuhvatiće i prezentacije istraživačkih radova, proof of concept projekata, kao i HPC success story primjere koji demonstriraju konkretnu primjenu HPC infrastrukture u nauci, industriji i razvoju novih tehnologija.
Poseban fokus biće stavljen na dva centralna panela:
Application of HPC in Science and Industry – Real Examples and Success Stories, koji će okupiti predstavnike akademske zajednice, industrije i javnog sektora sa ciljem razmjene iskustava i predstavljanja konkretnih primjera implementacije HPC rješenja;
Regional Cooperation and EuroCC Experience – EUROCC4SEE: What Have We Learned and Where Do We Go Next? Lessons Learned and Regional Experiences, usmjeren na analizu dosadašnjih rezultata projekta, razmjenu regionalnih iskustava i definisanje daljih pravaca razvoja HPC ekosistema u jugoistočnoj Evropi.
U cilju jačanja saradnje sa privredom i institucijama, biće organizovani i B2B Meetings and Collaborative Initiatives Toward EUROCC3, koji će omogućiti direktne sastanke sa biznis partnerima, predstavnicima javnog sektora i potencijalnim korisnicima HPC resursa.
EUROCC4SEE konferencija predstavlja važnu platformu za razmjenu znanja, unapređenje regionalne saradnje i jačanje primjene HPC tehnologija u nauci, industriji i javnim politikama, potvrđujući strateški značaj razvoja digitalne infrastrukture i inovacionog ekosistema u regionu.
Podgorica, 13. februar 2026. – Medicinski fakultet Univerziteta Crne Gore bio je domaćin regionalnog simpozija posvećenog primjeni računarstva visokih performansi (HPC) i vještačke inteligencije (AI) u zdravstvu i medicinskim istraživanjima.
Događaj je organizovao NCC Montenegro, u saradnji sa Fakultetom za informacione sisteme i tehnologije (UDG) i Medicinskim fakultetom (UCG), u okviru projekata EuroCC2 i EuroCC4SEE, uz dodatnu podršku naučnoistraživačkog projekta AI-AGE.
Okupljajući više od 20 učesnika iz zdravstvenih ustanova, akademske zajednice, inovativnih kompanija i regionalnih partnera iz Bosne i Hercegovine, simpozijum je imao za cilj jačanje saradnje i unapređenje usvajanja AI i HPC tehnologija u zdravstvenom sektoru.
Od vizije do implementacije
Program je kombinovao strateške prezentacije, regionalne sesije saradnje i tehničke demonstracije, stvarajući sveobuhvatan pregled trenutnog stanja HPC-a i vještačke inteligencije u zdravstvu.
NCC Montenegro predstavio je ulogu Crne Gore kao nacionalne referentne tačke za HPC, analizu podataka uz pomoć HPC (HPDA) i razvoj vještačke inteligencije. Prezentacija je pratila cijeli proces – od prikupljanja kliničkih i biomedicinskih podataka do razvoja AI modela i implementacije potpomognute HPC-om.
Centralna poruka događaja bila je jasna: HPC u zdravstvu nije samo stvar računarske brzine. On omogućava rigoroznu validaciju, ponovljivost i skalabilnu implementaciju AI modela u stvarnim kliničkim okruženjima.
Primjeri upotrebe (use cases) o kojima se raspravljalo tokom simpozija uključivali su radiologiju, digitalnu patologiju, kardiologiju, genomiku, praćenje podataka u intenzivnoj nezi i prognoziranje javnog zdravlja.
AI-AGE: Primjena AI za biomarkere starenja
Posvećena sesija fokusirala se na AI-AGE projekat, koji istražuje snimanje u upotrebu slika retine kao potencijalnog biomarker za evaluaciju biološkog starenja.
Interdisciplinarni tim predstavio je rezultate istraživanja zasnovane na podacima UK Biobank baze i skupovima podataka prikupljenim u Crnoj Gori. Nalazi ukazuju na to da složenost retinalnih mikrovaskularnih mreža može brže opadati kod pacijenata sa hroničnim bolestima, ističući potencijalne primjene u ranoj dijagnozi i praćenju.
Govornici su naglasili važnost pažljive validacije modela, rješavanja pristranosti u obuci i osiguravanja odgovorne kliničke primjene. Diskusija je takođe istakla potencijal EuroHPC resursa za daljnje jačanje istraživačkih kapaciteta i računalne skalabilnosti.
Tehnička prezentacija: AI rješenja u praksi
Jedan od najdinamičnijih dijelova simpozija bio je Tehnička prezentacija, gdje su kompanije iz Crne Gore i Bosne i Hercegovine predstavile konkretna rješenja za zdravstvenu zaštitu zasnovana na AI i HPC-u.
Među predstavljenim inovacijama bile su:
Otkrivanje raka debelog crijeva pomoću AI-a u digitalnoj patologiji korištenjem dubokog učenja na histopatološkim slajdovima visoke rezolucije
IoT platforme vođene AI-om koje podržavaju kliničko donošenje odluka i upravljanje pacijentima
AI sistemi za podršku pacijentima sa Alzheimerovovom bolesti, uključujući prediktivne digitalne blizance i alate za multimodalno zaključivanje
HPC-podržane simulacije koje ubrzavaju razvoj farmaceutskih lijekova
Posebno vrijedna komponenta sesije bila je razmjena iskustava kompanija koje su uspješno aplicirale i dobile EuroHPC računalne resurse. Ovi primjeri su pokazali kako pristup superračunarskoj infrastrukturi direktno poboljšava razvoj modela, testiranje i spremnost proizvoda.
Jačanje regionalne saradnje
Simpozijum je također uključivao regionalnu radionicu o bratimljenju između NCC Montenegro i NCC Bosna i Hercegovina.
Sesija se fokusirala na zajedničke strategije za angažman zainteresovanih strana, prekogranično dijeljenje resursa i transfer znanja. Diskusija je potvrdila da je model bratimljenja efikasan mehanizam za jačanje HPC ekosistema jugoistočne Evrope i olakšavanje pristupa evropskoj superračunarskoj infrastrukturi.
Takva saradnja je posebno važna jer se region priprema za sljedeću fazu evropskih HPC inicijativa i povećanje usklađenosti sa Zakonom EU o AI i širim digitalnim strategijama.
Sistemski izazovi
Događaj je završen interaktivnom panel diskusijom pod nazivom „Orkestriranje ekosistema“. Učesnici su se bavili ključnim izazovima s kojima se suočava usvajanje AI u zdravstvu, uključujući:
Nedostatak podataka o zdravstvu i fragmentaciju
Regulatornu složenost, posebno u kontekstu Zakona EU o AI, nove AI strategije za Crnu Goru
Potrebu za jačim partnerstvima između industrije, akademske zajednice i zdravstvenih ustanova
Dok arhitekture modela AI nastavljaju brzo sazrijevati, učesnici su se složili da primarna uska grla leže u heterogenosti podataka, standardima evaluacije i ograničenjima implementacije, a ne u algoritamskim ograničenjima.
Predstavnici zdravstva priznali su rastući značaj HPC-a i umjetne inteligencije u medicinskim istraživanjima, ali su naglasili potrebu za poboljšanjem institucionalne spremnosti za strateško i održivo usvajanje.
Strateški korak naprijed
Simpozij je završen zajedničkom posvećenošću:
Pozicioniranju AI i HPC-a kao strateških prioriteta u inovacijama u zdravstvu
Nastavku širenja infrastrukture i pristupa HPC resursima
Ulaganju u razvoj vještina i izgradnju kapaciteta
Jačanju regionalne saradnje širom jugoistočne Evrope
Događaj je označio važan korak u povezivanju izvrsnosti u istraživanju, industrijskih inovacija i kliničke prakse – pokazujući da umjetna inteligencija omogućena HPC-om u zdravstvu više nije budući koncept, već nova regionalna stvarnost.
