Vedecký výskum a pokrok produkujú v súčasnosti obrovské množstvá cenných dát. Ich spracovanie je čoraz náročnejšie a prináša vo sfére umelej inteligencie nové výzvy. Analýze vysokorozmerných dát a strojovému učeniu najmä v oblasti biologických dát a biomedicíny sa venuje doc. Ing. Peter Drotár, PhD., z Fakulty elektrotechniky a informatiky Technickej univerzity v Košiciach.
Strojové učenie sa zaoberá metódami a algoritmami, ktoré umožňujú programu učiť sa, a tak reagovať aj na vstupné hodnoty, ktoré neboli explicitne naprogramované. V oblasti biomedicíny ho Drotár využíva pri navrhovaní medicínskych systémov podpory rozhodovania. Zameriava sa napríklad na analýzu reči a rukou písaného písma s cieľom nájsť znaky rôznych chorôb a porúch ako pečeňová encefalitída alebo Parkinsonova choroba. Vyvíja algoritmy, ktoré dokážu identifikovať a monitorovať zdravotný problém s minimálnou potrebou ľudského zásahu. „Vo všeobecnosti sa snažíme nájsť uplatnenie existujúcich metód strojového učenia na riešenie nových problémov, vylepšovať existujúce prístupy a navrhovať nové, ktoré dosiahnu lepšie výsledky,“ uviedol Drotár.
Výber premenných pre vysokorozmerné dáta tvorí ďalšiu časť jeho výskumu. Efektívne spracovanie vysokorozmerných biologických dát je dôležité pre mnohé medicínske a biologické aplikácie ako klasifikácia chorôb, objavovanie biomarkerov či vývoj liekov. „Komplexita týchto dát dramaticky narastá, a preto sa musíme vysporiadať s dátami, ktoré pozostávajú z veľkého množstva záznamov a ešte výrazne vyššieho počtu premenných týchto záznamov,“ vysvetlil Drotár. „Na to, aby algoritmy strojového učenia mohli efektívne pracovať a z týchto dát vyťažiť užitočnú informáciu, je potrebné z veľkého množstva premenných vybrať tie najdôležitejšie. A to je vlastne cieľom metód pre výber premenných, ktoré navrhujeme.“
Okrem spomínaných oblastí sa Drotár zaoberá aj riešením čiastkových problémov s presahom do ekonómie, telekomunikácií a počítačových sietí.
„Už teraz sú oblasti, kde sú riešenia na báze umelej inteligencie lepšie ako človek. Je však stále mnoho oblastí, kde umelá inteligencia za človekom výrazne zaostáva. Aj keď navonok vidíme stále nové aplikácie a využitia umelej inteligencie, máme pred sebou ešte pomerne dlhú cestu. Ak sa však časom podarí vyriešiť všetky otázky, bude to znamenať prelom v mnohých disciplínach,“ dodal Drotár.
Vo svojom voľnom čase sa vedec snaží najmä vyhnúť sedeniu a pozeraniu do obrazovky a svoj čas vtedy najradšej trávi v prírode. Posledné roky sa snaží pestovať bonsaje.
