Nauka Arhiva - Page 3 of 3

Na IEEE IT2025 konferenciji na Žabljaku, istraživači sa Univerziteta Donja Gorica predstavili su svoje najnovije istraživanje o primjeni vještačke inteligencije (AI) u dijagnostici raka dojke. Istraživanje se bavi upotrebom modela dubokog učenja, ResNet152 i DenseNet121, za analizu mamografskih snimaka. Pored kliničkih rezultata, studija naglašava značaj korišćenja računarske infrastrukture visokih performansi (HPC) za optimizaciju obuke i evaluacije modela. Prenošenjem eksperimentalne postavke na HPC resurse, otvaraju se putevi za brže razvojne cikluse, istraživanje složenijih arhitektura i skalabilnost za primjenu u stvarnim uslovima.

Abstrakt – Vještačka inteligencija brzo unapređuje medicinu pružajući inovativne pristupe dijagnostici bolesti, tretmanu i istraživanju. Ova studija istražuje primjenu vještačke inteligencije u dijagnostici raka dojke, fokusirajući se na upotrebu konvolutivnih neuronskih mreža i dubokog učenja za analizu mamografskih snimaka. Modeli ResNet152 i DenseNet121 korišćeni su za klasifikaciju malignih promjena, pri čemu su ostvareni AUC rezultati veći od 0.9, što potvrđuje njihovu kliničku korisnost. Istraživanje ističe kako vještačka inteligencija može poboljšati efikasnost skrininga, ubrzati dijagnostičke procese i omogućiti personalizovane pristupe liječenju. Takođe su analizirani etički aspekti, uključujući bezbjednost pacijenata i transparentnost AI sistema. Nalazi ukazuju na potencijal vještačke inteligencije da transformiše dijagnostičke procedure za rak dojke i naglašavaju značaj daljih istraživanja radi integracije ovih tehnologija u kliničku praksu.

Kompanija Uhura Solutions razvija AI platformu za automatizaciju procesa zasnovanih na dokumentima u sektoru finansijskih usluga. Projekat „Generative AI Intelligent Process Automation Platform – GAIPAP“ predstavlja transformacionu inicijativu sa ciljem revolucionisanja finansijske industrije putem naprednih AI rješenja koja kombinuju mogućnosti velikih jezičkih modela (LLM), low-code razvoja i automatizovanih poslovnih tokova. Ova jedinstvena sinergija tehnologija ima potencijal da značajno unaprijedi operativnu efikasnost, smanji troškove i poboljša korisničko iskustvo u finansijskom sektoru.

Posebna vrijednost platforme leži u upotrebi prilagođenih velikih jezičkih modela koji su fino podešeni za specifične potrebe finansijskog sektora – jezik, kontekst i obrasce. To omogućava isporuku preciznijih i relevantnijih uvida u poređenju sa generičkim AI rješenjima. Dodatno, platforma omogućava skalabilnost, uvid u podatke u realnom vremenu, poboljšanje korisničkog iskustva i brzu implementaciju kroz low-code okruženje za razvoj i automatizovane poslovne tokove, čime se skraćuje vrijeme izlaska na tržište i povećava konkurentska prednost.

Projekat koristi open-source Python biblioteke i unaprijed trenirane LLM modele, koji se dodatno fino podešavaju na privatnom skupu podataka kreiranom od strane tima, sa ciljem rješavanja specifičnih zadataka u finansijskom sektoru. Korišćenje superračunara Leonardo omogućilo je značajan iskorak u treniranju LLM modela, prelazak sa 1B na 7B i veće modele. Trenutna faza projekta fokusira se na istraživanje i optimizaciju LLM-a, uključujući podešavanje hiperparametara, kvantizaciju i redukciju modela, kao i efikasno fino podešavanje modela (PEFT). Posebna pažnja posvećena je i predobradi podataka, uključujući filtriranje po kvalitetu, deduplikaciju i uklanjanje osjetljivih podataka.

Projekat, koji razvija i vodi Uhura Solutions, nagrađen je sa 4.500 nod sati GPU resursa (8x64GB) na Leonardo Buster HPC sistemu, u trajanju od 12 mjeseci.

Category: Nauka

Rad o otkrivanju raka dojke pomoću vještačke inteligencije i dubokog učenja na IT2025

Projekat „Generative AI Intelligent Process Automation Platform“ na Leonardo superračunaru