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.
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.
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.
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.
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.
Uspješna prezentacija Dejana Babića sa Univerziteta Donja Gorica na EuroCC4SEE seminaru koji je organizovao NCC Turkiye. Kao dio projekta EuroCC4SEE, pet zemalja – Turska, Srbija, Crna Gora, Sjeverna Makedonija i Bosna i Hercegovina – udružile su snage kako bi predstavile zanimljivu seriju online seminara pod nazivom: “5 otkucaja inteligencije: AI susreće različite domene”.
Više detalja o rasporedu prezentacija seminara i registracijama možete pronaći na web stranici NCC Turska na sljedećem link-u.
Uspješna prezentacija na seriji seminara, oko 25 učesnika iz 5 zemaljaPrezentovani su primjeri konkretnih upotreba HPC i AI za AI-AGE projekt
Sa zadovoljstvom objavljujemo da je online kurs o brzom inženjerstvu, koji je započeo 7. aprila 2025. godine, uspješno završen!
Kurs, koji je organizovao NCC Montenegro u okviru projekta EuroCC2, privukao je učesnike iz akademske zajednice, industrije i javnog sektora, odražavajući rastući interes za modele velikih jezika (LLM) i praktične vještine potrebne za efikasnu interakciju sa AI sistemima putem brzog inženjerstva.
Tokom kursa, polaznici su istraživali osnove brzog inženjerstva, najbolje prakse za pisanje efikasnih promptova i praktične primjere koristeći najsavremenije LLM-ove. Interaktivni format je podsticao aktivno učenje i pružio učesnicima alate za efikasniju primjenu AI u njihovim domenima.
Zahvaljujemo svim učesnicima na njihovom angažmanu i radujemo se nastavku podrške razvoju vještina u AI, HPC-u i digitalnoj transformaciji kroz buduće mogućnosti obuke.
Ovo je bio drugi put da se kurs održava, čime je ukupan broj učesnika porastao na preko 70.
