HPC Montenegro istražuje trendove u ICT sektoru i potrebe korisnika za naprednim digitalnim uslugama

Predstavnici Nacionalnog centra kompetencija (NCC) Crne Gore prisustvovali su 25. jula 2026. godine prezentaciji Analize poslovanja ICT sektora Crne Gore u 2025. godini, koju je organizovala Privredna komora Crne Gore u saradnji sa ICT Cortex-om. Događaj je okupio lidere iz poslovnog sektora, javnih institucija, akademske zajednice i međunarodnih organizacija kako bi sagledali dinamiku i trendove razvoja ovog sektora. HPC Montenegro je učestvovao na događaju u okviru svojih kontinuiranih aktivnosti usmjerenih na praćenje tržišnih kretanja, razumijevanje  IT potreba, kao i prepoznavanje prilika i izazova za primjenu naprednih digitalnih tehnologija.

Na osnovu finansijskih izvještaja kompanija, ICT sektor u Crnoj Gori zabilježio je pozitivan rast. Iako je prijavljeni broj kompanija smanjen za 19% (usljed konsolidacije tržišta i odlaska nerezidentnih subjekata), ukupna zaposlenost u sektoru porasla je za 14%, ukupni prihodi za 12%, dok je zbirna dobit skočila za čak 93% u odnosu na prethodnu godinu. IT usluge čine preko 80% svih ICT kompanija i zapošljavaju oko 70% radne snage u ovom sektoru, dok telekomunikacije — koje predstavljaju svega 4% ICT firmi — generišu više od polovine ukupnih prihoda sektora. Razvoj softvera i programiranje čine okosnicu ICT sektora, sa udjelom od 75% kompanija, 66% zaposlenih i preko 53% ukupnih zarada. Međutim, ekonomska aktivnost i dalje je snažno koncentrisana u Podgorici i primorskim opštinama, što ukazuje na jasnu potrebu za ravnomjernijim regionalnim razvojem.

Na događaju su predstavljeni i prioriteti nove Strategije pametne specijalizacije Crne Gore za period 2026–2031. godine. ICT je zadržao svoju horizontalnu ulogu u podršci digitalnoj transformaciji drugih prioritetnih sektora, dok je istovremeno prepoznat i kao vertikalni pokretač ekonomskog razvoja. Najavljeno je da će gotovo 40% sredstava planiranih za prve dvije godine primjene Strategije biti usmjereno ka ICT sektoru i inicijativama za digitalnu transformaciju. Pored toga, diskusije su bile usmjerene na prioritete nacionalne Strategije za vještačku inteligenciju, promjene u potrebnim vještinama, podršku zrelim IT kompanijama, jačanje izvoznog potencijala domaćeg softvera i prilagođavanje mladih stručnjaka zahtjevima tržišta rada koje diktira AI.

Uvidi prikupljeni praćenjem sektora i direktnim dijalogom sa akterima ekosistema omogućavaju NCC-u Crna Gora da usklađuje svoje usluge sa potrebama privrede — kroz identifikaciju poslovnih izazova rješivih primjenom HPC, HPDA ili AI tehnologija, usmjeravanje ka kompanijama koje razvijaju računarski zahtjevne projekte, te olakšavanje pristupa EuroHPC infrastrukturi i resursima vještačke inteligencije. HPC Montenegro će nastaviti saradnju sa Privrednom komorom Crne Gore, ICT Cortexom i šitom poslovnom zajednicom na jačanju nacionalnih digitalnih kapaciteta i povezivanju domaće inovativne zajednice sa evropskim superračunarskim resursima.

Diplomski rad: BabyFlow.AI – mobilni asistent za podršku ranom roditeljstvu

Marija Gardašević uspješno je odbranila diplomski rad pod nazivom „Primjena vještačke inteligencije u razvoju mobilnog asistenta za podršku ranom roditeljstvu“ na Fakultetu za informacione sisteme i tehnologije Univerziteta Donja Gorica. Rad je izrađen pod mentorstvom prof. dr Toma Popovića, a njegov praktični rezultat je BabyFlow.AI, funkcionalni mobilni prototip razvijen u Flutter okruženju za evidentiranje i pregled spavanja, hranjenja, raspoloženja, obroka i drugih elemenata dnevne rutine bebe. Prototip se može posmatrati kao početni dokaz koncepta za budući digitalni proizvod namijenjen podršci roditeljima, uz dalje korisničko testiranje, razvoj naprednijih analitičkih funkcija i validaciju u saradnji sa relevantnim stručnjacima.

Kandidatkinja Marija Gardasevic

APSTRAKT – Diplomski rad predstavlja razvoj funkcionalnog prototipa mobilne aplikacije BabyFlow.AI, namijenjene podršci roditeljima u organizaciji i praćenju svakodnevne rutine bebe. Aplikacija objedinjuje module za spavanje, hranjenje, izdajanje, raspoloženje bebe, obroke, korišćenje umirujućeg šuma, evidenciju vakcinacije, praćenje rasta i prikaz relevantnih zdravstveno-informativnih resursa, dok se korisnički podaci čuvaju lokalno na uređaju. Osnovni analitički uvidi formiraju se na osnovu korisničkih unosa, dok odvojeni demonstrativni Python model prikazuje jednostavan tok obrade podataka i klasifikacije. BabyFlow.AI nema medicinsku, kliničku niti dijagnostičku namjenu, već predstavlja praktični dokaz koncepta koji može poslužiti kao osnova za razvoj budućih digitalnih servisa za roditelje i pružaoce usluga u oblasti brige o djeci.

Diplomski rad: Primjena AI i HPC tehnologija u sajber-bezbjednosti povezanih vozila

Anđela Vuković uspješno je odbranila diplomski rad pod nazivom „Primjena AI i HPC tehnologija u sajber-bezbjednosti povezanih vozila“ na Fakultetu za informacione sisteme i tehnologije Univerziteta Donja Gorica. Rad je izrađen pod mentorstvom prof. dr Toma Popovića, uz podršku saradnika Arnada Lekića, a povezuje analizu sajber-bezbjednosti u automobilskoj industriji sa praktičnom primjenom AI modela za detekciju anomalija u CAN komunikaciji. Razvijeni demonstrator može se posmatrati kao početni dokaz koncepta za potencijalne industrijske primjene, uz neophodno dalje testiranje na podacima iz stvarnih vozila i validaciju u realnim uslovima.

Kandidatkinja Andjela Vukovic

APSTRAKT – Diplomski rad razmatra primjenu vještačke inteligencije (AI) i računarstva visokih performansi (HPC) u sajber-bezbjednosti povezanih vozila. Pored analize savremenih sajber-rizika, komunikacionih tehnologija i mehanizama zaštite, predstavljen je praktični primjer primjene autoencoder modela za detekciju anomalnih CAN poruka. Eksperimentalni model pokazao je potencijal AI pristupa za prepoznavanje neuobičajene komunikacije, dok se HPC razmatra kao važna podrška za obradu većih skupova podataka, treniranje naprednijih modela i simulaciju scenarija sajber-napada. Iako je implementacija razvijena na simuliranim podacima, ona predstavlja početni dokaz koncepta koji bi se mogao dalje razvijati i validirati za potrebe proizvođača vozila, kompanija iz oblasti sajber-bezbjednosti, laboratorija za testiranje i operatora voznih parkova.

HPC Montenegro partner EEML 2026 ljetnje škole na Cetinju

HPC Montenegro je partner Eastern European Machine Learning Summer School – EEML 2026, koja će biti održana od 27. jula do 1. avgusta 2026. godine na Cetinju. Ovaj međunarodni događaj okupiće vodeće istraživače, predavače i učesnike iz oblasti mašinskog učenja i vještačke inteligencije.

Klikni na sliku za EEML stranicu

Članovi HPC Montenegro tima učestvovaće u organizaciji i realizaciji ljetnje škole, zajedno sa kolegama sa Univerziteta Donja Gorica i Univerziteta Crne Gore koji su istovremeno aktivni članovi Crnogorskog udruženja za vještačku inteligenciju – MAIA.

HPC NCC Montenegro je partner i podrška organizaciji

HPC Montenegro će tokom događaja imati i svoj informativni štand, na kojem će učesnici iz akademskog, privrednog i javnog sektora moći da se upoznaju sa dostupnim HPC resursima, EuroHPC prilikama, programima obuke i podrškom za razvoj AI i HPC rješenja.

NCC Montenegro predstavio EuroHPC i AI mogućnosti kompaniji Logate

NCC Montenegro nastavlja aktivnosti usmjerene na intezivnu saradnju sa privredom, posjetom kompaniji Logate, jednoj od vodećih tehnoloških kompanija u Crnoj Gori. Sa dvije decenije iskustva u razvoju softverskih rješenja za telekomunikacioni, bankarski i biznis sektor, Logate svakodnevno upravlja sa više od 20 miliona korisničkih naloga za preko 200 kompanija u Crnoj Gori i regionu. Njegov inženjerski tim, industrijski orjentisani proizvodi i međunarodno prisustvo čine ga važnim partnerom za razgovor o razvoju i skaliranju naprednih digitalnih rješenjima.

Tokom sastanka, NCC Montenegro je predstavio svoj portfolio usluga, aktivnosti podrške privredi, mogućnosti pristupa EuroHPC resursima I AI fabrikama, kao i HPC/AI referentne primjere u Crnoj Gori. NCC Montenegro je takođe predstavio predstojeće FFplus otvorene pozive, koji podržavaju SME i startapove u usvajanju HPC-a i generativne AI kroz poslovne eksperimente i inovacione studije.

Posjeta je otvorila prostor za razgovor o projektnim idejama, potencijalnim HPC/AI korisničkim slučajevima, tehničkim zahtjevima, mogućnostima apliciranja i budućoj saradnji. Ujedno, predstavlja još jedan korak u povezivanju EuroHPC mogućnosti sa crnogorskim ICT kompanijama koje imaju snažan inovacioni kapacitet i potencijal za regionalni i međunarodni rast.

UDG i NCC Montenegro povezuju se sa vodećim evropskim naučnim institucijama

Univerzitet Donja Gorica i NCC Montenegro ostvarili su saradnju sa dvije renomirane evropske naučne institucije – Institutom za nuklearne nauke „Vinča” (Univerzitet u Beogradu, Srbija) i laboratorijom LP2i Bordeaux (CNRS/Univerzitet u Bordou, Francuska). Partneri će sarađivati na primjeni naprednih računarskiuh simulacija i računarstva visokih performansi (HPC) u biomedicinskim istraživanjima.

Saradnja doprinosi jačanju regionalnih istraživačkih kapaciteta i otvara prostor za buduće učešće u evropskim naučnim inicijativama.

Odbrana master rada: Kvantizacija Edge AI modela u IoT sistemima

Dana 29. juna 2026. godine uspješno je odbranjen master rad pod nazivom „Kvantizacija Edge AI modela u IoT sistemima“, kandidata Žarka Peruničića, u okviru master programa Vještačka inteligencija na Univerzitetu Donja Gorica. Kroz učešće u realizaciji programa, mentorski rad i podršku praktično orijentisanim istraživanjima u oblastima vještačke inteligencije, HPC-a i Interneta stvari, NCC Montenegro doprinosi razvoju naprednih kompetencija za efikasnu primjenu AI modela na uređajima sa ograničenim resursima. Rad se bavi važnim izazovom u oblasti Edge AI, kroz evaluaciju različitih strategija kvantizacije modela računarskog vida u IoT okruženjima.

G-din. Peruničić nakon odbrane

APSTRAKT – Edge AI sistemi u okruženju Interneta stvari (IoT) zahtijevaju modele vještačke inteligencije koji su dovoljno mali, brzi i pouzdani za rad na uređajima sa ograničenim resursima. U ovom radu ispituje se kako kvantizacija, kao postupak optimizacije modela, utiče na performanse modela računarskog vida na zadatku klasifikacije bolesti listova vinove loze. Kao referentni model korišćen je MobileNetV2, a zatim su u okruženju TensorFlow Lite pripremljene njegove optimizovane varijante u FP16 i INT8 režimima kvantizacije, uključujući dinamičku INT8 kvantizaciju, punu INT8 kvantizaciju zasnovanu na reprezentativnom skupu podataka i INT8 varijantu dobijenu treniranjem prilagođenim kvantizaciji (QAT) na dodatnom, zahtjevnijem skupu podataka. Eksperimenti su sprovedeni nad očišćenim i ponovo formiranim podskupovima, nakon kontrole kvaliteta javno dostupnih skupova i uklanjanja redundantnih i vizuelno ekvivalentnih uzoraka. U kontrolisanim uslovima analizirane su latencija, stabilnost izvršavanja, maksimalna procesna memorija (peak RAM), veličina modela i tačnost.

Na kontrolisanijem skupu podataka puna INT8 kvantizacija nakon treniranja ostvaruje najpovoljniji odnos između efikasnosti, stabilnosti i veličine modela, uz očuvanje tačnosti, dok dinamička INT8 kvantizacija, uprkos manjoj veličini modela, može mjerljivo usporiti izvršavanje modela. Na zahtjevnijem, terenskom skupu podataka obrazac se djelimično mijenja: iako puna INT8 kvantizacija ostaje najbrža varijanta, INT8 model dobijen QAT pristupom ostvaruje najpovoljniji ukupni odnos između tačnosti, veličine modela i latencije. Rezultati pokazuju da efekat kvantizacije ne zavisi samo od numeričke preciznosti, već i od karakteristika podataka, postupka kalibracije i usklađenosti modela sa izvršnim okruženjem. Zaključuje se da izbor kvantizacione strategije treba potvrditi empirijski za konkretan scenario primjene, umjesto da se unaprijed pretpostavi.