U subotu, 21. decembra, na Univerzitetu Donja Gorica biće održana HPC/AI radionica i studentska konferencija, na kojoj će učesnici projekata AIFusion i HPC4S3ME predstaviti svoje rezultate.
HPC/AI Workshop and student conference are organized in context of HPC4S3ME and AI Fusion projects
Događaj će obuhvatiti:
Prezentaciju ključnih rezultata i dostignuća oba projekta,
Predstavljanje NCC Crna Gora i EuroCC2/EuroCC4SEE inicijativa,
Prezentaciju studentskih projekata,
Panel diskusiju,
Koktel i umrežavanje.
Lokacija: AP amfiteatar, Univerzitet Donja Gorica Vrijeme: 10:00 – 16:00
Kompletna Agenda:
Nakon zvaničnog dijela programa, druženje se nastavlja uz koktel. Pridružite nam se da zajedno proslavimo postignute rezultate i razmijenimo ideje u oblasti HPC-a i vještačke inteligencije.
NCC Crna Gora suorganizuje radionice fokusirane na industriju i događaje za umrežavanje s ciljem da inspiriše inovativne kompanije, mala i srednja preduzeća i startapove da nauče kako da unaprijede svoje poslovne procese i ubrzaju inovacije uz pomoć mogućnosti superračunarstva HPC/AI. Stručnjaci NCC-a pružaju tehničku ekspertizu u oblasti HPC-a i vještačke inteligencije, kao i pristup infrastrukturi, prilagođen poslovnom okruženju i industrijskim domenima.
U saradnji sa ICT Cortex-om (ICT Klaster za informacione tehnologije, inovacije, obrazovanje, dizajn i tehnološki razvoj u Crnoj Gori) – koji okuplja više od 40 osnivača i 1800 IT stručnjaka – NCC Crna Gora organizuje radionicu „Prilike za industrijske lidere u oblasti superračunarstva“ 18. decembra, sa ciljem predstavljanja HPC/AI sistema i benefita, usluga i aktivnosti NCC-a, kao i prilika koje nudi EuroHPC infrastruktura.
ICT sektor Crne Gore prepoznat je kao katalizator razvoja inovativne ekonomije i jačanja konkurentnosti i više industrijskih grana. ICT industrija je jedan od najbrže rastućih sektora u Crnoj Gori, sa prihodom većim od 600 miliona eura u 2022. godini (u odnosu na 124 miliona u 2012), dostigavši skoro 10% BDP-a (u odnosu na 4% u 2012) i 21% ukupnog izvoza zemlje (u odnosu na 3% u 2017), prema analizama ICT Cortex-a / CEED Consulting-a.
Vjerujemo da će ova radionica povećati svijest o mogućnostima HPC-a i AI-a, pružiti vrijedne uvide i inspirativne primjere upotrebe članovima i partnerima ICT Cortex-a, omogućavajući im da otkriju snagu superračunarstva za unapređenje svog inovativnog poslovanja i konkurentnosti industrije.
U okviru aktivnosti povezivanja NCC Crne Gore sa industrijom i njihovog većeg angažovanja u korišćenju HPC resursa u poslovanju, tim EuroCC2/EuroCC4SEE projekta sa Univerziteta Crne Gore (prof. dr Božo Krstajić i prof. dr Enis Kočan), posjetili su 13. decembra 2024. godine kompaniju Čikom, koja predstavlja jednu od najvećih IT kompanija u Crnoj Gori. Ispred kompanije Čikom su prisustvovali Ivan Bošković, koji je ujedno izvršni direktor ćerke kompanije IT Advanced Services (ITAS), Radovan Rutešić (IT projektant), Anđela Bojović (software developer) i Đorđe Krstajić (implementator).
Predstavnici kompanije Čikom upoznati sa aktivnostima NCC Montenegro
Na sastanku su predstavnicima Čikom kompanije predstavljeni servisi i aktivnosti NCC Crna Gora u okviru EuroCC2/EuroCC4SEE projekta. Razmotreni su aktuelni kaoi planirani projekti koji se realizuju u okviru Čikom kompanije, da bi utvrdili eventualne potrebe za korišćenjem HPC resursa. Za ITAS kompaniju je ova mogućnost bila posebno interesantna, jer će imati potrebu za HPC resursima u cilju realizacije projekta „AI sistem za patološku analizu adenokarcinoma (PathAI)“, koji finsnsira Fond za inovacije Crne Gore, a čija realizacija treba da započne u februaru 2025. godine. Projekat ima za cilj razvoj naprednog AI sistema za patološku analizu adenokarcinoma. Očekuje se da će ovaj inovativni sistem značajno poboljšati tačnost i efikasnost patološke analize, čime se smanjuje opterećenje patologa i poboljšavaju ishodi liječenja pacijenata. U okviru projekta će postojati potreba za obradu velikog broja medicinskih slika visoke rezolucije, za šta će im korišćenje HPC resursa znatno olakšati posao. Dogovoreno je da nakon starta projekta, NCC tim ponovo posjeti Čikom/ITAS kompaniju i detaljno predstavi proces aplikacije za HPC resurse.
Dogovoren je naredni sastanak na temu aplikacija za HPC resurse
Kao dio EuroCC2 online događaja za razmjenu znanja između nacionalnih kompetentnih centara (NCC), koji služe kao platforma za razmjenu iskustava o najboljim praksama, modelima saradnje i uticajnim rezultatima, NCC Crna Gora je 7. novembra učestvovao na radionici „Uspostavljanje poslovnih odnosa između malih i srednjih preduzeća (MSP) i akademske zajednice“.
NCC Crna Gora predstavio je svoje aktivnosti usmjerene na informisanje i uključivanje MSP-ova, sa naglaskom na saradnju između akademskog sektora i industrije kroz: radionice i obuke u oblasti HPC/AI; aktivnosti na razvoju, istraživanju i inovacijama; kao i kroz zajedničke projekte i grant šeme. Kao značajan primjer uspjeha iz FinTech sektora, predstavljen je slučaj u kome su rješenja zasnovana na mašinskom učenju (ML) i HPC tehnologijama riješila konkretne poslovne izazove, uključujući korake implementacije i postignute benefite.
NCC Bugarska je naglasila važnost saradnje sa različitim industrijskim sektorima i akademskim institucijama u cilju uspostavljanja partnerstava sa MSP-ovima u rješavanju specifičnih izazova kroz naučna istraživanja, obuke, razvoj algoritama, HPC rješenja i studije efikasnosti i skalabilnosti. Kao primjeri uspješnih saradnji navedeni su unapređenje preciznosti u dizajnu namještaja i analiza efikasnosti reklamnih kanala.
NCC Norveška podijelila je uvide u energetsko tržište Norveške i saradnju sa istraživačkim institutom SINTEF Energy. Prelaskom energetskih modela na HPC infrastrukturu, vrijeme simulacije smanjeno je sa dva sata na svega dvije minute, što je omogućilo napredno testiranje scenarija i veću skalabilnost platforme. Ova radionica je pokazala praktične pristupe u okviru različitih NCC-ova, uz zajednički cilj: prevazilaženje jaza između akademskog i poslovnog sektora kroz inovacije zasnovane na HPC tehnologijama.
Kako je planirano, pozvano predavanje „Upravljanje rizicima u budućoj široko rasprostranjenoj elektrifikaciji“ koje je održao prof. Mladen Kezunovic održano je 25. oktobra 2024. godine u Preduzetničkom gnijezdu na UDG-u. Bilo je prisutno preko 60 učesnika, uključujući studente, akademike sa crnogorskih univerziteta i predstavnike industrije. Ova radionica je organizovana u okviru projekta HPC4S3ME i podržana od strane EUROCC NCC Montenegro tima.
Koji su rizici? Metodologija za upravljanje rizicima i njihovo ublažavanje? Koje podatke imamo i kako upravljamo svim tim podacima? Kako AI/ML uz podršku HPC-a može pomoći?
Dr. Mladen Kezunovic je istaknuti profesor na Texas A&M univerzitetu sa preko 35 godina iskustva u elektroenergetici. Globalno priznat, dr. Kezunovic je autor preko 600 radova i konsultant za više od 50 kompanija širom svijeta. Njegova obimna istraživanja i doprinos industriji, naročito u modelovanju kvarova, analitici podataka i pametnim mrežama, donijeli su mu status IEEE Life Fellow i priznanje Nacionalne akademije inženjerstva SAD.
prof. Kezunovic from Texas A&M gave presentation on a nove approach to Risk managemement in energy sectorThe workshop took place on 25 october at UDGOver 60 people attendedHow AI/ML supported by HPC can help mitigate risk in energy sector?
Ms. Tamara Pavlovic odbranila je svoj MSc rad na temu primjene HPC/AI za kreiranje prediktivnih modela za detekciju raka dojke dana 23.10.2024. Uz podršku od strane NCC Montenegro, Tamara je sprovela istraživanje u okviru projekta HPC4S3ME, sa fokusom na AI i primjene računarskog vida u medicini. Sa motivacionog aspekta, čestitamo Tamari na završetku i odbrani rada tokom mjeseca podizanja svijesti o raku dojke (‘Roze oktobar’), kada širom svijeta ljudi prihvataju roze boju i nose roze traku kako bi podigli svijest o zdravlju dojki.
APSTRAKT – Vještačka inteligencija (AI) donosi revoluciju u brojne sektore, uključujući i medicinu, nudeći inovativne metode za dijagnostikovanje, liječenje i istraživanje bolesti. Ovaj magistarski rad fokusira se na primjenu AI u dijagnostici raka dojke, koristeći algoritme računarskog vida za analizu mamografskih snimaka. Kroz kombinaciju konvolutivnih neuronskih mreža (CNN) i dubokog učenja razvijeni su modeli koji identifikuju maligne promjene, potencijalno doprinoseći ranijoj i preciznijoj detekciji bolesti. U radu se detaljno ispituje kako AI može unaprijediti efikasnost skrining procesa, smanjiti vrijeme potrebno za postavljanje dijagnoze i omogućiti personalizovaniji pristup liječenju. Pored tehnološkog napretka, razmatrana su i etička pitanja poput bezbjednosti pacijenata i transparentnosti AI sistema. Rezultati ovog istraživanja potvrđuju da primjena AI u dijagnostici raka dojke može značajno unaprijediti medicinske procedure. Testirani modeli, ResNet152 i DenseNet121, pokazali su veoma dobre performanse u klasifikaciji raka dojke. Njihove AUC vrijednosti, koje prelaze prag od 0.9, ukazuju na njihov potencijal za upotrebu u kliničkoj praksi. Ova saznanja ne samo da doprinose unapređenju dijagnostičkih procesa, već i otvaraju mogućnosti za dalja istraživanja i razvoj AI tehnologija u medicini.
This research was done in th context of HPC4S3ME and with the support from EUROCC NCC MontenegroMs Pavlovic finalized her thesis during the Breast Cancer Awareness Month (‘Pink October’)
Mr. Luka Jeremić odbranio je svoj magistarski rad dana 23. oktobra 2024. godine. Tema rada bila je AI i primjene u medicini. Njegovo istraživanje je realizovano uz mentorstvo članova tima HPC4S3ME i sprovedeno u okviru master programa iz oblasti vještačke inteligencije na Fakultetu za informacione sisteme i tehnologije Univerziteta Donja Gorica (UDG). Ovaj program i studenti master studija podržani su od strane EUROCC NCC Crna Gora.
APSTRAKT – Ovo istraživanje proučava primjenu vještačke inteligencije u medicini, sa fokusom na klasifikaciju bolesti mozga, jetre i krvnih ćelija. Glavni cilj je evaluacija efikasnosti algoritama u prepoznavanju i klasifikaciji bolesti ovih organa. Kroz razvoj prototipa informacionog sistema, rad analizira kako vještačka inteligencija može unaprijediti dijagnostiku i doprinijeti razvoju personalizovane medicine. Metodologija uključuje pregled literature, razvoj modela računarskog vida i procjenu tačnosti modela korišćenjem stvarnih medicinskih podataka. Rezultati pokazuju da modeli zasnovani na dubokim neuronskim mrežama mogu povećati tačnost i brzinu dijagnostike, omogućavajući precizniju klasifikaciju bolesti. U radu su takođe istaknute prepreke i izazovi u implementaciji ovih tehnologija, uključujući potrebu za etičkim razmatranjima i obukom medicinskog osoblja. Zaključci ukazuju da ovaj pristup ima potencijal da značajno unaprijedi medicinu, ali su potrebna dodatna istraživanja i usavršavanje.
Mr Jeremic defended his master thesis on AI/ML and applications in medicine
