Konferencja odbyła się w dniach 18-20 kwietnia br. na Politechnice Warszawskiej. Swoje badania uczestnikom konferencji zaprezentowały dr inż. Teresa Mroczek oraz dr Zofia Matusiewicz z Wyższej Szkoły Informatyki i Zarządzania w Rzeszowie.
PP-RAI ma na celu zgromadzenie naukowców z dziedziny sztucznej inteligencji. Jej celem jest dzielenia się osiągnieciami i obserwacjami, wymiana doświadczeń oraz prezentacja i dyskusja na temat oryginalnych wyników badań w różnych obszarach sztucznej inteligencji. Konferencja ma również na celu budowanie współpracy pomiędzy środowiskiem AI, instytucjami badawczymi i partnerami biznesowymi. Na PP-RAI 2024 swoje badania zaprezentowały dr inż. Teresa Mroczek oraz dr Zofia Matusiewicz z Wyższej Szkoły Informatyki i Zarządzania w Rzeszowie.
Badania dr inż. Teresy Mroczek zaprezentowała temat „Discovering Relationships in an Uncertain Sets of Melanocytic Skin Lesions”, jej badania dotyczyły wielostrategicznego systemu diagnostycznego czerniaka skóry.
Wczesne rozpoznanie czerniaka skóry pozwala na wyleczenie nawet 90% pacjentów. Dlatego nasze badania skupiają się na opracowaniu wielostrategicznego systemu diagnostycznego, który miałby wspierać lekarzy pierwszego kontaktu i zapewniać obiektywne, wiarygodne i niezależne od użytkownika wyniki. Obecnie prowadzimy badania nad możliwością jasnego wyjaśnienia diagnozy (wykrycie lokalizacji cechy, jeśli występuje) i odkrycie zależności między cechami. Takie podejście pozwoli na rozwinięcie koncepcji zastosowania modeli Micro-AI, czyli detektorów głębokiego uczenia poszczególnych cech, o możliwość jednoczesnej analizy kliku cech, pomiędzy którymi występują zależności, w celu uzyskania lepszej dokładności klasyfikacji/wykrywania znamion – mówi dr inż. Teresa Mroczek, Zastępca Kierownika Katedry Sztucznej Inteligencji WSIiZ.
Praca dr Zofii Matusiewicz skupia się na badaniu “From three-valued logic to balanced fuzzy logic – concepts vs. possible applicability”.
W niniejszych badaniach przedstawiono zbalansowaną logikę rozmytą jako rozszerzenie zarówno idei logiki trójwartościowej, jak i logiki rozmytej. W zbalansowanej logice rozmytej rozważane są, podobnie jak w logice trójwartościowej, trzy stany. Pierwszy z nich oznacza zdanie prawdziwe. Przekonanie o prawdziwości może być niepełne, dlatego w tym przypadku stopień pewności jest wartością w przedziale (0,1], zdanie, o którym nie jesteśmy w stanie powiedzieć, czy jest prawdziwe, czy fałszywe, oznaczane przez 0, oraz zdanie, o którym możemy powiedzieć, że jest fałszywe, biorąc pod uwagę pewne informacje. Stopień określenia fałszywości zdania jest wartością w przedziale [-1,0). Zakładamy, że ta trzecia wartość reprezentuje wartość wyrażenia, co do którego istnieje niepewność co do jego prawdziwości lub brak informacji, aby określić, czy dane zdanie jest prawdziwe czy fałszywe. W takim przypadku ten rodzaj logiki trójwartościowej jest bezpośrednio związany z problemami informatycznymi związanymi z analizą danych – wyjaśnia dr Zofia Matusiewicz, Adiunkt w Katedrze Kognitywistyki i Modelowania Matematycznego WSIiZ.
