AI-empowered образование и исследования: как TSI «приручает» искусственный интеллект

Зачем TSI может понадобиться вся энергия, которую Рижская ГЭС производит за несколько месяцев? Как сосчитать, сколько электромобилей и станций зарядки на самом деле нужно Риге, чтобы быть наравне с другими европейскими столицами? И как это связано с искусственным интеллектом (ИИ)? Мы поговорили о том, как вуз «приручает» ИИ, с одним из ведущих специалистов Латвии в этой сфере — профессором Дмитрием Павлюком, директором магистерской программы «Аналитика данных и искусственный интеллект», а также руководителем научного кластера TSI «Анализ данных и ИИ».

— Дмитрий, что позволяет нам говорить о TSI как о лидере в области искусственного интеллекта?

— В первую очередь то, что мы — первый вуз в нашей стране, который предложил высшее образование в этой сфере, у нас есть уникальные для Латвии образовательные программы, полностью ориентированные на ИИ, и созданные в партнёрстве с британским университетом UWE Bristol. Это бакалаврская программа «Компьютерные науки: Искусственный интеллект», которую мы реализуем с 2020 года, и магистерская программа «Аналитика данных и искусственный интеллект». Помимо этих учебных программ, полностью посвящённых ИИ, мы интегрируем его в каждую учебную программу TSI, независимо от профиля. Планируем, что с сентября курсы по использованию искусственного интеллекта будут в каждой программе TSI, включая те, где обучают логистике и менеджменту. Ведь умение грамотно использовать ИИ-инструменты в своей сфере даёт большое преимущество на рынке труда всем выпускникам TSI.

Кроме того, мы сами используем ИИ как инструмент в процессе обучения студентов, это помогает решать задачи от генерации обратной связи на стандартизированные задания до персонализированных траекторий обучения, ведь все студенты разные. Идём как вуз в сторону AI-empowered education — обучения, усиленного искусственным интеллектом.

Во-вторых, TSI можно причислить к ведущим экспертным организациям в сфере ИИ, ведь уже в 2021 году начал работу наш научный кластер «Анализ данных и ИИ». При этом самая популярная большая языковая модель OpenAI GPT, с которой большинство пользователей общаются через ChatGPT, стала доступна широкой публике лишь в конце 2022 года. Я бы сказал, что на сегодняшний день существенная часть ведущих латвийских специалистов в сфере ИИ собрана в TSI. Наша команда ответственна и за большую долю публикаций по теме ИИ, созданных латвийскими исследователями, в международных научных журналах. Например, самые значимые публикации по использованию ИИ в области авиации опубликованы нашей группой исследователей во главе с лидером в этой области — профессором Игорем Кабашкиным. По приглашению Федерального управление гражданской авиации США (FAA) профессор Кабашкин представлял свои исследования другим экспертам авиационной отрасли. Также TSI был первой организацией, которая организовала и провела специальную сессию, посвященную вопросам применения ИИ в обучении и исследованиях на транспорте, в рамках крупнейшей в Европе транспортной конференции Transport Research Arena 2024.

В-третьих, наши эксперты обучают как остальных преподавателей TSI, так и представителей других латвийских вузов грамотному использованию инструментов искусственного интеллекта и в повседневной преподавательской работе, и в исследованиях. В этом году я и мои коллеги провели уже семь таких методологических семинаров. Учим, в том числе, как для исследований использовать ИИ-агентов (AI-agents), которые уже сейчас могут качественно и быстро выполнять работу, которую раньше мы поручали младшим исследователям, например, студентам докторантуры.

— В каких сферах команда TSI чаще всего работает с применением ИИ?

— В тех же сферах, в которых наш вуз традиционно силён — транспорт, логистика, мобильность, авиация, информационные технологии. Экспертизу наша команда развивает прежде всего, участвуя в международных научных проектах. Например, в проекте ePIcenter мы работали над использованием ИИ в современной логистике, включая такие технологии как hyperloop, автоматизированные роботы, и маршрутизация больших судов в океанской логистике. Проект был огромный, включил 40 участников со всего мира, в том числе много представителей крупнейших международных организаций: DHL, порт Антверпена и других. А в рамках проекта DСODE, в котором было задействовано 15 докторантов из разных стран, в том числе один докторант и несколько преподавателей из TSI, мы исследовали ответственное применение ИИ при проектировании систем (в том числе, в области мобильности).   Недавно стартовало участие TSI в большом международном проекте, посвященном вопросам городской мобильности, где мы будем исследовать, как при помощи ИИ решить задачи улучшения мобильности в Риге и пригородах, с акцентом на инклюзивность и «зелёный» транспорт. В этом проекте нас поддерживает и Совет по развитию Рижского региона планирования (Rīgas plānošanas reģiona attīstības padome). В Латвии исследователи TSI — среди сильнейших в сферах транспорта и логистики, поэтому мы часто сотрудничаем в том числе с организациями государства и самоуправления.

Во многих специфических вопросах, связанных с ИИ, исследователи TSI опережают время. Например, ещё в 2021 году наш теперешний докторант Алексей Весёлый в рамках своей магистерской работы начал исследовать вопрос этичного применения ИИ, разработал практические рекомендации для реальных IT-проектов. И только 1 августа 2024 года в ЕC вступил в силу Закон об искусственном интеллекте, одна из главных целей которого — защитить общество от возможных рисков, связанных с безответственным применением ИИ. Также в 2021 году выпускник магистратуры TSI Дмитрий Балабка в сотрудничестве с украинским коллегой Денисом Шкляренко выиграли в Великобритании конкурс SHL Challenge 2021 по машинному обучению и науке о данных, где в рамках своего проекта обучили модель искусственной нейронной сети.

— То есть этими проектами занимаются не только преподаватели?

— Нет, мы активно вовлекаем студентов. Студенты, от бакалавров до докторантов, участвуют как в международных научных проектах в сотрудничестве с ведущими профессорами TSI, так и учатся этичному и ответственному использованию ИИ в рамках курсовых и дипломных работ. Например, наши студенты программы «Аналитика данных и искусственный интеллект» создали магистерские работы, посвященные применению ИИ в аукционах контекстной рекламы (pay-per-click), генерации с помощью ИИ тестов в разработке программного обеспечения, в организации систем, построенных на блокчейне. Был также успешный курсовой групповой проект, с подачи индустрии, где студенты создали систему по обнаружению международных схем “отмывания” денег в рамках финансовых сетей, где ИИ помогает выявлять нарушения.

Чаще всего студенты-бакалавры работают с установкой и настройкой моделей, магистранты — с применением ИИ в индустрии, а докторанты уже предлагают инновационные решения. Один из самых интересных проектов сейчас - “TONES”, где студенты TSI в сотрудничестве с коллегами из Швеции, Норвегии и Испании разрабатывают автоматизированную систему для обнаружения и визуализации специфических белков в биологических тканях. Эта работа внесет вклад в диагностику рака, неврологии, исследования инфекционных заболеваний и персонализированную медицину. Также студенты TSI активно участвуют в проекте “Smart Helmet”, где разрабатываются “умные каски” для рабочих, занятых в сфере нефтедобычи, но затем эту технологию можно будет использовать и в других сферах, многократно улучшая возможности сбора данных, а также безопасности работников.

— Какую роль в этих процессах играет научный кластер TSI «Анализ данных и ИИ», который вы возглавляете?

— Это «точка сборки» всей нашей деятельности по теме ИИ, объединение заинтересованных в ней участников, от преподавателей до студентов всех уровней. Кластер помогает как координировать наши научные проекты, так и вести бизнес-проекты по внедрению ИИ, такие как создание инструмента прогнозирования финансовых потоков для компании MSC Shared Service Center Riga и многие другие. Например, студенты TSI создали много дипломных работ, связанных с технологией Retrieval augmented generation (RAG), которая позволяет интегрировать внутреннюю базу данных компании с моделью типа ChatGPT, и сделать работу с этими данными очень удобной для сотрудников компании, при этом важные коммерческие данные всё так же защищены и не попадают в открытый доступ. В Латвии многие компании хотят использовать технологию RAG, но им не хватает экспертизы для её внедрения — и они приходят к нам за помощью.

Также мы считаем своей задачей просветительскую деятельность, поэтому организовываем обучающие семинары, а также сотрудничаем со СМИ, как вот сейчас. (улыбается)

— Какие свои компетенции TSI считает ключевыми в сфере ИИ?

— Прикладное использование ИИ, в том числе так называемый fine-tuning — "донастройку" больших языковых моделей (Large Language Models — LLM) и базовых моделей (Foundation Models) под специфику компании или проекта. Мы не конкурируем с теми, кто разрабатывает базовые модели на уровне OpenAI — у нас нет таких вычислительных ресурсов. Ведь для обучения подобной модели нам бы понадобилась вся энергия, которую Рижская ГЭС вырабатывает в течение нескольких месяцев. Но мы отлично умеем "подкручивать" модели под реальные кейсы — будь то логистика, транспорт, финансы или блокчейн.

Подчеркну, что вся деятельность TSI в сфере ИИ нацелена на дальнейшую интеграцию вуза в международную научную среду. Мы сотрудничаем как с UWE Bristol, так и со многими другими вузами, которые глубоко изучают вопросы ИИ, и где созданы соответствующие исследовательские центры — с нидерландским Делфтским техническим университетом, немецким Институтом Фраунгофера, израильским Тель-Авивским университетом и другими. О том, что мы движемся в правильном направлении, говорит и география наших студентов — в этом году магистранты TSI представляют Латвию, США, Турцию, Индию. Включённость в международное сообщество позволяет нам не просто обучать студентов работе с ИИ, а формировать международную культуру его ответственного применения. Таким образом, TSI является полноправным участником европейской ИИ-сети.