Author: nccmne

Posted on

Podrška mladim istraživačima sa Elektrotehničkog fakulteta

Tim NCC Crne Gore, sa Univerziteta Crne Gore (UCG) se redovno sastaje i sarađuje sa raznim istraživačkim grupama unutar univerziteta. Na taj način prate nove istraživačke projekte, nove istraživačke pravce, a posebno sa teme kojima se bave mladi istraživači. Kao rezultat toga, identifikovana je potreba za HPC resursima za master istraživanje koje sprovode dva asistenta na Elektrotehničkom fakultetu UCG-a, pod mentorstvom docenta Miloša Brajovića.

Njihovo istraživanje se bavi grafovskim neuronskim mrežama (GNN), sa posebnim fokusom na reprezentaciju podataka, interpretabilnost i skalabilnost za složene naučne skupove podataka. GNN su pokazale izuzetan potencijal u modeliranju relacijskih i strukturiranih podataka u različitim domenima, uključujući fiziku, hemiju, biologiju i računarski vid. Međutim, uprkos njihovoj prediktivnoj moći, njihova priroda “crne kutije” predstavlja izazove u smislu objašnjivosti i pouzdanosti, posebno u kritičnim primjenama kao što su naučna otkrića i inženjerstvo.

Uspješna prijava za EuroHPC resurse

Da bi se izvršila analiza najsavremenijih GNN arhitektura, procijenile njihove performanse i skalabilnost, te razvili i testirali novi GNN modeli i tehnike interpretacije za aplikacije zasnovane na grafovima, ova dva istraživača će trebati pristup HPC resursima. Stoga ih je tim NCC Crne Gore podržao u pripremi i podnošenju prijave za poziv za razvoj kako bi dobili pristup Leonardo HPC-u. Kao rezultat toga, dobili su pristup Leonardo Booster particiji, osiguravajući 4500 radnih sati za svoja istraživanja.

Posted on

Odbrana master rada: Razvoj Edge/AI aplikacija uz podršku HPC-a

Kandidat Elvis Taruh uspješno je odbranio master rad pod nazivom “Razvoj Edge/AI aplikacija uz podršku HPC-a” na Fakultetu za informacione sisteme i tehnologije Univerziteta Donja Gorica.

Kandidat Elvis Taruh

APSTRAKT – Efikasnost treniranja modela vještačke inteligencije (AI) postaje glavni faktor u savremenim istraživanjima, naročito kada su u pitanju kompleksni sistemi koji zahtijevaju veliku računarsku snagu. Ovaj rad istražuje kako primjena računarstva visokih performansi (HPC) i Edge uređaja može optimizovati proces treniranja AI modela, smanjujući vrijeme obrade i poboljšavajući efikasnost. Kroz eksperimentali pristup, analizirano je treniranje AI modela na tri različite platforme. Lokalni računar, Google Colab i HPC klaster na Univerzitetu Donja Gorica. Kao praktičan primjer, korišćena je detekcija stoke. Poređenjem vremena treniranja, potrošnje memorije i preciznosti modela, istraživanje pokazuje kako HPC klasteri značajno ubrzavaju proces obuke u odnosu na klasične metode, dok edge uređaji omogućavaju bržu analizu podataka u realnom vremenu.

Prisustvovalo je oko 30 ljudi. Ovo je bila mala proslava za projekte EuroCC2 i EuroCC4SEE.
Posted on

Odbrana master rada: AI tutor uz primjenu LLM modela i HPC tehnologija

Kandidat Arnad Lekić uspješno je odbranio master rad pod nazivom “Razvoj AI tutora koristeći velike jezičke modele i HPC” na Fakultetu za informacione sisteme i tehnologije Univerziteta Donja Gorica. I ova teza je urađena u kontekstu i uz podršku EuroCC2 i EuroCC4SEE projekata.

Kandidat Arnad Lekić

APSTRAKT – Ovaj rad se bavi razvojem personalizovanog AI tutora korišćenjem velikih jezičkih modela (LLM), sa posebnim fokusom na LLaMA arhitekturu i primjenu High-Performance Computing (HPC) resursa. U okviru istraživanja, realizovan je proces preuzimanja, postavljanja i evaluacije otvorenog LLaMA modela, sa ciljem da se razvije sistem sposoban za automatsko ocjenjivanje testova. Poseban akcenat je stavljen na efikasnost i mogućnosti treniranja modela u lokalnim uslovima koristeći dostupne računarske nodove, uz poređenje sa cloud rješenjima poput Google Colab-a. Pored tehničke realizacije, razmatrani su i etički izazovi primjene generativne AI u obrazovanju. Kroz eksperimentalnu analizu pokazano je da se otvoreni modeli mogu prilagoditi i koristiti za obrazovne svrhe, uz mogućnost proširenja na ocjenjivanje različitih tipova ispita i generisanje edukativnih sadržaja. Rad daje smjernice za budući razvoj sistema koji bi koristio naprednije multimodalne modele za složenije zadatke.

Odbrani je prisustvovalo preko 30 ljudi. Tog dana smo imali tri kandidata, svi u okviru EuroCC2 i EuroCC4SEE.
Posted on

Odbrana master rada: HPC i vještačka inteligencija u unapređenju obrazovanja

Kandidatkinja Enisa Trubljanin uspješno je odbranila master rad pod nazivom „Duboko učenje sa primjenom u edukaciji“ na Fakultetu za informacione sisteme i tehnologije Univerziteta Donja Gorica. Razvoj i testiranje ovih rješenja realizovani su uz podršku resursa HPC resursa dostupnih kroz EuroCC inicijativu u Crnoj Gori i na univerzitetu.

Kandidatkinja Enisa Trubljanin

APSTRAKT – Ovom magistarskom tezom istražuje se mogućnost primjene dubokog učenja u obrazovanju, kroz razvoj i evaluaciju dvije konkretne aplikacije: inteligentnog chatbot-a za rješavanje problema matrica i modela za detekciju varanja tokom online ispita putem analize pokreta očiju. Prvi dio rada obuhvata teorijsku osnovu dubokog učenja, sa fokusom na neuronske mreže, njihove arhitekture, transfer učenje i evaluacione metrike. U praktičnom dijelu, prikazan je razvoj chatbot-a baziranog na naprednim jezičkim i matematičkim modelima, implementiranog pomoću resursa klastera super računara, čime se studentima omogućava interaktivno učenje matematike. Takođe, razvijen je model za prepoznavanje varanja pomoću analize pokreta pogleda, treniran na Columbia Gaze Dataset-u i integrisan u sistem za nadzor online ispita. Rezultati evaluacije pokazuju visok stepen tačnosti i korisničkog zadovoljstva kod oba rješenja. Pored tehničkog dijela, rad se bavi i osvrtom na privatnost i etička pitanja u primjeni vještačke inteligencije u obrazovanju. Na osnovu postignutih rezultata, ukazuje se na širok spektar potencijalnih primjena dubokog učenja u modernim obrazovnim sistemima.

Imali smo tri odlična kandidata tog dana!
Posted on

Tehnička podrška kompaniji ITAS u pripremi aplikacije za Razvojni poziv za EuroHPC resurse

Kompanija ITAS je u fazi realizacije projekta „AI sistem za patološku analizu adenokarcinoma (PathAI)“, kojeg sufinansira Fond za inovaciju Crne Gore, kada su za obradu prikupljenih slika potrebni GPU resursi koji prvazilaze lokalno dostpune resurse, pa je aplikacija na EuroHPC JU Development poziv prepoznata kao optimalno rješenje. U tom cilju, direktor ITAS kompanije, Ivan Bošković je zatražio pomoć od tima NCC Crna Gora u pripremi aplikacije.

Prof. dr Enis Kočan, član NCC tima Crne Gore je u utorak, 24. juna, posjetio ITAS kompaniju i pružio sve neophodne informacije i tehničke detalje neophodne za pripremu aplikacije na EuroHPC JU Development poziv. ITAS kompanija će do kraja mjeseca juna aplicirati za potrebne GPU resurse na Development poziv.

Prof Enis Kočan (UCG) i g. Ivan Bošković (ITAS)

Osim toga, u toku sastanka su razmotreni i drugi projekti na kojima ITAS kompanije trenutno radi, mogućnosti saradnje s NCC timom Crne Gore, a prof. Enis Kočan je direktoru Boškoviću predstavio drugi otvoreni Fortissimo plus poziv za Business eksperimente, namijenjen malim i srednjim preduzećima.

Posted on

Dva crnogorska SME preduzeća osigurala pristup EuroHPC-u za razvoj rješenja na bazi HPC i AI za ljudske resurse

Sa zadovoljstvom objavljujemo da su dva crnogorska mala i srednja preduzeća, Recrewty i DigitalSmart, dobila pristup Leonardo Boosteru u CINECA-i, jednom od najmoćnijih evropskih sistema računarstva visokih performansi (HPC). Pristup je odobren u okviru poziva za razvoj EuroHPC JU, koji obezbjeđuje 12 mjeseci HPC resursa za podršku naprednom razvoju i inovacijama umjetne inteligencije.

Nagrađeni projekat, HPC4HR – Računarstvo visokih performansi za ljudske resurse, ima za cilj revolucioniranje procesa zapošljavanja na Zapadnom Balkanu kroz integraciju generativne umjetne inteligencije (GenAI) i HPC tehnologija. Projekat se fokusira na analizu multimodalnih podataka – teksta, zvuka i videa – iz prijava kandidata kako bi se omogućili efikasni, nepristrasni i kulturno osjetljivi procesi zapošljavanja. HPC resursi će se koristiti za podršku njihovom zajedničkom FFPlus projektu GenAI-HPC4WB (link).

Projekat GenAI-HPC4WB kombinuje GenAI, ML i HPC kako bi optimizovao procese zapošljavanja i poboljšao poslovnu kulturu u regionu Balkana.

Da bi se ovo postiglo, projekat će koristiti najsavremenije AI modele kao što su LLaMA 3.x, Mistral, Wav2Vec 2.x, Whisper, FaceNet i DeepFace, a svi su fino podešeni korištenjem HPC resursa u CINECA-i. Ovi modeli će biti razvijeni za procjenu biografija, analizu psihometrijskih osobina iz audio snimaka i tumačenje emocionalnih i bihevioralnih znakova iz HR podataka. Korištenjem HPC-a, projekat osigurava skalabilnost i brzinu obrade, omogućavajući efikasno rukovanje velikim skupovima podataka, značajno skraćujući cikluse zapošljavanja i poboljšavajući usklađivanje kandidata. Pored poboljšanja operativne efikasnosti, HPC4HR naglašava etički razvoj AI, s ciljem smanjenja pristranosti u zapošljavanju i promovisanja raznolikosti i inkluzije. Očekivani rezultati uključuju skup prilagodljivih, visokoučinkovitih AI alata koji postavljaju nove standarde za digitalnu transformaciju u ljudskim resursima, primjenjive u svim industrijama i geografskim područjima.

Leonardo Booster particija će se koristiti u ovom projektu.

Uspjeh kompanija Recrewty i DigitalSmart odražava rastući uticaj NCC Montenegro u jačanju nacionalnog HPC i AI ekosistema. Podržavajući kompanije u pristupu vodećoj evropskoj HPC infrastrukturi, NCC Montenegro nastavlja da podstiče digitalne inovacije, konkurentnost i tehnološku izvrsnost u regionu.

Posted on

FIST na UDG-u osvaja EuroHPC JU grant za istraživanje i razvoj zasnovan na HPC-u

Fakultet za informacione sisteme i tehnologije (FIST) Univerziteta Donja Gorica (UDG) dobio je prestižnu dodjelu granta putem otvorenog poziva EuroHPC JU, što označava značajnu prekretnicu za angažman akademske zajednice u Crnoj Gori s najsavremenijim resursima računarstva visokih performansi (HPC).

Kao dio ove dodjele granta, FIST je osigurao pristup particiji Leonardo Booster na CINECA-i, jednom od najmoćnijih superračunara u Evropi. Ovo će omogućiti istraživačima FIST-a da izvode eksperimente velikih razmjera koji su inače neizvodljivi sa standardnom računarskom infrastrukturom.

FIST na UDG-u dobio je pristup Leonardo BOOSTER-u putem otvorenih poziva EuroHPC JU.

Nagrađeni projekat fokusira se na međujezičko transferno učenje u modelima velikih jezika (LLM), s ciljem sistematske procjene kako arhitektura i skala modela utiču na višejezične performanse. Finim podešavanjem glavnih LLM porodica (LLaMA, Mistral, DeepSeek) u rasponu veličina modela od 1B do 70B parametara, istraživanje će generirati uvide u optimalni odabir modela pod ograničenjima resursa u stvarnom svijetu – što je ključno za evropske institucije koje rade s različitim jezicima i ograničenim računarskim budžetima. U pitanju je razvojni projekat sa pristupom resursima na 12 mjeseci.

Istraživanje se fokusira na međujezičko transferno učenje u modelima velikih jezika (LLM).

Ovo dostignuće naglašava rastući kapacitet UDG-a i FIST-a da doprinesu istraživanjima na granici umjetne inteligencije, istovremeno jačajući misiju Nacionalnog centra za kompetencije u HPC-u (NCC Montenegro) da podrži usvajanje HPC-a u akademskoj zajednici i industriji u regiji.

Čestitamo FIST timu na ovom velikom uspjehu i radujemo se dijeljenju rezultata njihovih istraživanja zasnovanih na HPC-u.

Proudly powered by WordPress