AI jest obszarem bardzo dynamicznie rozwijającym się i budzącym duże zainteresowanie instytucji badawczych, biznesu oraz użytkowników. Rozwiązania wykorzystujące sztuczną inteligencję stały się częścią naszego codziennego życia, z jednej strony znacząco je zmieniając w wielu obszarach, a z drugiej generując olbrzymie zapotrzebowanie na upowszechnienie wiedzy o tej technologii, jej możliwościach, zastosowaniach oraz zagrożeniach z niej wynikających. Zmieniająca się globalnie rzeczywistość ekonomiczna, w tym dążenie do gospodarki opartej na wiedzy, wymusza konieczność prowadzenia długoterminowej polityki edukacyjnej mającej na celu wykreowanie i wprowadzenie na rynek pracy w najbliższych latach licznej grupy wysokiej klasy specjalistów, w tym również z dziedziny sztucznej inteligencji. Specjaliści ci powinni być gotowi do podjęcia wyzwań i zawodów, których nadejście możemy dzisiaj jedynie próbować przewidzieć. Kluczowe jest zatem wzbudzenie zainteresowania młodzieży nowymi obszarami technologicznymi.
W związku z szybkim rozwojem ekosystemu Europejskiej Chmury Otwartej Nauki (EOSC) i zwiększeniem ilości udostępnianych w nim danych, coraz większy nacisk kładzie się na rozwój usług bazujących na tych danych. Zadaniem projektu AI4EOSC jest rozszerzenie ekosystemu EOSC o usługi związane z AI/ML/DL w celu efektywnego wykorzystywania dużych i rozproszonych zbiorów danych. AI4EOSC kontynuuje rozwój platformy DEEP (między innymi Deep-as-a-service) stworzonej w ramach projektu H2020 DEEP-Hybrid-DataCloud i wykorzystywanej przez naukowców do szkolenia i opracowywania modeli uczenia maszynowego i uczenia głębokiego. Platforma zostanie rozszerzona o zaawansowane funkcjonalności rozproszonego, sfederowanego uczenia AI, śledzenia pochodzenia danych, event-driven data processing. W ramach projektu rozwijanych jest kilka scenariuszy, między innymi scenariusz rolniczy – zastosowania AI do rozpoznawania chorób, realizowany przez PCSS i WODR (Wielkopolski Ośrodek Doradztwa Rolniczego). Jego celem jest określenie zagrożenia chorobami w uprawach rolnych oraz określenie stanu upraw. Opracowane modele AI zostaną zintegrowane z istniejącą platformą eDWIN obsługiwaną przez Wielkopolski Ośrodek Doradztwa Rolniczego i PCSS.
Zobacz projekty realizowane w ramach sztucznej inteligencji.