Sidebar

Mainų galimybės: ISEP atranka vyksta iki gegužės 31 dienos

Dokumentai reikalingi norint dalyvauti atrankoje:           

1. Registracija internetu. Registracija atidaryta iki gegužės 31d. (papildoma atranka)

2. Išrašas iš dekanato apie akademinius rezultatus (anglų kalba), (magistro studentai pateikia diplomo kopiją);

4. Bent 4 institucijose sudaryti preliminarų studijų planą (kiekvienai institucijai  pildyti atskirą Learning agreement lapą, visos programos turi būti pateikiamos atrankos komisijai su fakulteto koordinatoriaus parašais).

International Student Exchange Programs (ISEP) – studentų mainų programa,  kuri didžiuojasi daugiau nei 300 aukštojo mokslo institucijų virš 50 pasaulio šalių partneryste.

Kas gali dalyvauti ISEP mainuose?

  1. Vilniaus universiteto nuolatinių studijų studentai (bakalauro, magistro, pirmenybė teikiama antrosios pakopos studentams);
  2. Atrankos metu yra baigę 2 pirmosios studijų pakopos semestrus;
  3. Antrosios pakopos studentai iki planuojamų studijų pradžios Universitete turi būti baigę pirmąjį semestrą.

Dėmesio: Visa komunikacija vykdoma tik per Universiteto ISEP koordinatorių, tiesiogiai ISEP siunčiamos studentų užklausos nebus atsakinėjamos.

Išsamesnė informacija apie programą, atrankos procesą bei kriterijus, registracijos procedūrą ir terminus

ISEP mainų programa siūlo šias mobilumo galimybes:

ISEP dvipusio mobilumo programa

 

Studentas gauna

Mokesčiai

Mainai tarp VU ir JAV universitetų; yra vidinė atranka Vilniaus universitete

Dalyvaujančios institucijos

(Tik tos institucijos, kurios turi Exchane ženkliuką)

Nemokamas mokslas, maitinimas, apgyvendinimas

  • 100 USD paraiškos mokestis (angl. application fee);
  • 325 USD studento registracijos mokestis (angl. placement fee);
  • 80 USD/mėn. ISEP sveikatos draudimas; kalbos testo laikymas (TOEFL/IELTS); kelionės ir vizos mokesčiai;
  • užstatas bendrabučiui (ne visada).

Mainai tarp VU ir kitų ISEP partnerinių universitetų; yra vidinė atranka Vilniaus universitete

ISEP vienpusio mobilumo programa

 

Studentas gauna

Mokesčiai

Dalyvaujančios institucijos ir programų mokesčiai; nėra vidinės atrankos Vilniaus universitete

Mažesnis studijų mokestis priimančiame universitete; kartais į programos mokestį įtraukiama apgyvendinimo ir (ar) maitinimo išlaidos

  • 100 USD paraiškos mokestis (angl. application fee);
  • 325 USD studento registracijos mokestis (angl. placement fee), kuris yra programos mokesčio dalis;
  • 75 USD/mėn. ISEP sveikatos draudimas; kalbos testo laikymas (TOEFL/IELTS);
  • kelionės ir vizos mokesčiai; pragyvenimo išlaidos.

 

2022-05-09

Ar dirbtinis intelektas kada nors pranoks kuriantį žmogų?

Prof. Olga Kurasova, Matematikos ir informatikos fakulteto, Duomenų mokslo ir skaitmeninių technologijų institutas

Dauguma šiuo metu sukurtų dirbtiniu intelektu grįstų metodų, sprendžiančių konkrečius uždavinius, yra priskiriami prie specifinio intelekto. Gebėjimas kurti laikomas aukščiausiu intelekto lygmeniu, kurio ne vienerius metus siekia dirbtinio intelekto sistemų kūrėjai, o algoritmai, kurie sugeba kurti, tik per žingsnį atsilieka nuo bendrojo dirbtinio intelekto, imituojančio žmogiškąjį intelektą.

Būtent šią dirbtiniam intelektui svarbią savybę suteikia naujos kartos dirbtiniai generatyviniai besivaržantieji tinklai (angl. Generative Adversarial Networks, GANs). Kol kas jie yra daugiausia taikomi vaizdams generuoti. Pavyzdžiui, neuroninis tinklas, pasitelkus tikrų žmonių nuotraukas, apmokomas taip, kad gebėtų generuoti neegzistuojančių žmonių veidus. Tačiau šio tipo neuroniniai tinklai taikomi ir kitiems, daug sudėtingesniems uždaviniams spręsti. Pavyzdžiui, apmokius tinklą magnetinio rezonanso vaizdais, vėliau jis geba generuoti to paties organo kompiuterinės tomografijos vaizdus.

Tinklo dalys konkuruoja tarpusavyje

Generatyvinis besivaržantysis tinklas – tai giliųjų neuroninių tinklų architektūra, sudaryta iš dviejų besivaržančių / konkuruojančių tinklų. Kaip 2016 m. teigė Facebook’o dirbtinio intelekto tyrimų direktorius Yannas LeCunas, tai įdomiausia idėja per pastaruosius 10 metų mašininio mokymosi srityje. Neuroninio tinklo modelyje sujungiami du tinklai: generatorius ir diskriminatorius (1 pav.). Į diskriminatorių pateikiami tikri vaizdai, pavyzdžiui, žmonių nuotraukos. Į generatorių pateikiamas vadinamasis triukšmas, t. y. matrica, kurios elementai yra atsitiktiniai skaičiai. Iš triukšmo generatorius pagamina netikrus vaizdus, jie pateikiami į diskriminatorių, į kurį pateikiami ir tikri vaizdai. Diskriminatorius turi nustatyti, ar pateiktas vaizdas yra tikras, ar ne. Neuroninio tinklo mokymo metu siekiama, kad generatorius generuotų tokius netikrus vaizdus, kurie būtų kuo tikroviškesni, t. y. diskriminatorius sunkiai atskirtų netikrą vaizdą nuo tikro. Tinklo mokymo metu keičiami tiek diskriminatoriaus, tiek generatoriaus svoriai, minimizuojant tam tikras nuostolių funkcijas. Apmokius tokį tinklą, generatorius gali kurti vaizdus, kurie atrodytų labai tikroviškai. Dėl to tinklai vadinami besivaržančiaisiais, nes konkuruoja dvi jų dalys – diskriminatorius ir generatorius. Generatorius nori sukurti tokį netikrą vaizdą, kad suklaidintų diskriminatorių ir šis „pagalvotų“, jog tai tikras vaizdas.

2022 05 04 Schema

1 pav. Generatyvinio besivaržančiojo tinklo schema

Dėl savo savybių generatyviniai besivaržantieji tinklai gali „išmokti“ imituoti bet kokį duomenų pasiskirstymą. Dažniausiai šio tipo neuroniniai tinklai mokomi taikant neprižiūrimo mokymosi strategiją, kadangi jiems nereikia mokymo duomenų su trokštamomis išvestimis, kaip yra sprendžiant klasifikavimo ar prognozavimo uždavinius, kai būtina žinoti klasės ar požymio, kurį norime prognozuoti, reikšmes.

Generatyviniai besivaržantieji tinklai gali daryti labai panašius dalykus, kokius sugeba daryti žmogus – kurti muziką, piešti paveikslus, sintezuoti šneką ir kt. Pirmasis generatyvinio besivaržančiojo tinklo sukurtas paveikslas – portretas „Edmond de Belamy“ – 2018 m. aukcione buvo parduotas už 432 tūkst. JAV dolerių. Dirbtinio intelekto sukurti meno kūriniai parduodami ir specialiose internetinėse galerijose (pvz., artaigallery.com).

Atkartojamas garsių dailininkų stilius

Platų pritaikymo spektrą rado vadinamieji sąlyginiai generatyviniai besivaržantieji tinklai, kuriems pateikiama papildoma informacija, pavyzdžiui, tam tikra žymė. Tačiau šiuo atveju tinklai mokomi taikant prižiūrimo mokymosi strategiją. Sąlyginiai generatyviniai besivaržantieji tinklai sėkmingai naudojami įvairiose srityse. Juos pasitelkus galima iš tam tikromis savybėmis pasižyminčio vaizdo sukurti kitą vaizdą, t. y. vieną vaizdą transformuoti į kitą, pasinaudojus sąlygose nurodytomis savybėmis. Turint dieną fotografuotos aplinkos vaizdus, galima sukurti tos pačios aplinkos nakties vaizdus arba tos pačios aplinkos vasaros vaizdą paversti žiemos vaizdu. Be to, turint tam tikro objekto kontūrą / trafaretą, galima sukurti realų vaizdą arba, apmokius neuroninį tinklą zebrų nuotraukomis, generuoti žirgų nuotraukas, apelsinų nuotraukas pakeisti obuolių nuotraukomis. Panašų principą galimą taikyti veidams redaguoti. Pavyzdžiui, sukurti nuotrauką, kurioje žmogus šypsotųsi, arba pakeisti jo plaukų spalvą; sukurti nuotrauką, kurioje žmogus būtų su akiniais ar su barzda, nors originalioje nuotraukoje jis buvo be jų.

Dar vienas įdomus taikymas – neuroninis tinklas išmokomas įprastą vaizdą pakeisti taip, kad jame išliktų tie patys objektai, bet vaizdas atrodytų kaip gerai žinomo dailininko stiliumi pieštas paveikslas (2 pav.). Pirmame stulpelyje pateikti trys įprasti vaizdai, kituose stulpeliuose – tie patys vaizdai, tačiau pakeistas jų stilius. Vaizdai atrodo kaip Claude'o Monet, Vincento van Gogho ar Paulio Cézanne'o paveikslai.

Pradinis vaizdas     C. Monet stilius       V. van Gogho stilius      P. Cézanne'o stilius

2022 05 04 Vaizdo stilius

2 pav. Pradinio vaizdo stiliaus pakeitimas taikant besivaržantįjį neuroninį tinklą. Adaptuota iš J. Y. Zhu, T. Park, P. Isola ir A. A. Efros, „Nesuporuotas vaizdo pakeitimas naudojant neuroninį generatyvinį tinklą“, 2017 m. IEEE tarptautinės kompiuterinės regos konferencijos medžiagos, p. 2223-2232

Pagal tekstą generuojami vaizdai

Dar vienas būdingas generatyvinių besivaržančiųjų tinklų taikymo pavyzdys – vaizdo generavimas pagal trumpą tekstą, kuriame aprašyta tai, kas pavaizduota. Tam yra sukurtas StackGAN neuroninis tinklas, kuris priklauso sąlyginių besivaržančiųjų neuroninių tinklų klasei. Tinklo architektūrą sudaro du tinklai, dar vadinami I ir II etapo. I etape tinklas pagal pateiktą tekstą generuoja mažos skiriamosios gebos vaizdus, t. y. sugeneruojamos pagrindinės būdingosios vaizdo savybės. II etape StackGAN mokymosi metu naudoja sąlyginį tekstą ir I etape sugeneruotus mažos skiriamosios gebos vaizdus. Siekiant pagerinti vaizdo kokybę, jis papildomas būtinomis smulkesnėmis detalėmis (3 pav.). Į neuroninį tinklą pateikiamas viršuje užrašytas tekstas, tinklas sugeneruoja paveiksliukus, kurie aprašomi pateiktame tekste. Matyti, kad geriausios kokybės rezultatus generuoja StackGAN tinklas.

2022 05 04 Pauksciai

3 pav. Generatyviniais besivaržančiaisiais tinklais sugeneruotų paveiksliukų pavyzdžiai. Paskutinėje eilutėje StackGAN rezultatai. Adaptuota iš H. Zhang, T. Xu, H. Li, S. Zhang, X. Wang, X. Huang ir D. N. Metaxas, „StackGAN++: realistiška vaizdo sintezė naudojant generatyvinius besivaržančius tinklus“, IEEE straipsniai apie modelių analizę ir mašininį intelektą, 2019, Nr. 41(8), p. 1947–1962

Generatyviniai besivaržantieji tinklai gali būti taikomi vaizdų skiriamajai gebai padidinti. Problema iškyla tuomet, kai turime anksčiau darytus vaizdus, kurių skiriamoji geba dėl tuo metu egzistavusių technologijų yra gana žema, o dabar norime matyti aukštos skiriamosios gebos vaizdus. Ši funkcija gali būti naudinga senoms fotografijoms restauruoti arba padidintų vaizdų kokybei pagerinti. Tai gali padaryti vadinamasis SRGAN tinklas. Jo mokymo pradžioje aukštos skiriamosios gebos vaizdas  sumažinamas iki mažos skiriamosios gebos vaizdo. Tinklo generatoriaus tikslas – padidinti mažos skiriamosios gebos vaizdų gebą iki vadinamosios super skiriamosios gebos. Tinklo diskriminatoriaus tikslas – atskirti originalius aukštos skiriamosios gebos vaizdus nuo super skiriamosios gebos vaizdų. Kaip įprasta generatyviniuose tinkluose, abi dalys varžosi tarpusavyje, kol diskriminatorius nebesugeba atskirti, ar tai originalus aukštos skiriamosios gebos vaizdas, ar generatoriaus sukurtas super skiriamosios gebos vaizdas. Taip apmokyto tinklo generatorius galės generuoti aukštos skiriamosios gebos vaizdus, kurie atrodys tikroviškesni, nei taikant kitus super skiriamosios gebos vaizdų kūrimo metodus.

Neuroniniai tinklai taikomi ir medicininiams vaizdams generuoti

Prieš tai aptarti generatyvinių besivaržančiųjų tinklų taikymai susiję su įprastų vaizdų (nuotraukų) analize, tačiau jie sėkmingai taikomi ir medicininiams vaizdams generuoti. Dažna medicininių vaizdų analizės problema – duomenų trūkumas, kadangi medicininių vaizdų surinkimas ir paruošimas analizei reikalauja daug laiko, be to, tai atlikti turi aukštos kompetencijos medicinos specialistai, kurie dažnai yra apkrauti savo tiesioginiais darbais. Kaip žinoma, norint gerai išmokyti mašininio mokymosi algoritmus, būtina turėti didelius duomenų kiekius. Ypač tai aktualu, jei taikomi giliojo mokymosi algoritmai. Be to, gali būti situacijų, kai daug vaizdų surinkti tiesiog neįmanoma, pavyzdžiui, siekiant identifikuoti labai retas ligas. Tokiu atveju į pagalba ateina generatyviniai besivaržantieji tinklai, kurie gali sugeneruoti neegzistuojančių pacientų kompiuterinės tomografijos, magnetinio rezonanso, rentgeno ar kitus medicininius vaizdus. Šio tipo neuroniniai tinklai taip pat gali būti taikomi triukšmui mažos spinduliuotės dozės kompiuterinės tomografijos vaizduose panaikinti arba tarpiniams magnetinio rezonanso vaizdams generuoti.

Generatyviniai besivaržantieji tinklai puikiai tinka daugiamodalių medicininių vaizdų sintezei. Apmokius tinklą magnetinio rezonanso vaizdais, vėliau jis geba generuoti to paties organo kompiuterinės tomografijos vaizdus. Šių dviejų tipų vaizdai yra vertingi tam tikrų ligų diagnostikai, kadangi vienuose vaizduose geriau išryškėja vieni dalykai, kituose – kiti.

Gali praversti ir kibernetinio sukčiavimo prevencijai

Generatyviniai besivaržantieji tinklai gali generuoti ne tik vaizdus, bet ir kito tipo duomenis, pavyzdžiui, netikrus puslapio adresus internete (angl. Uniform Resource Locators, URL), kurie naudojami tinklui apmokyti. Toks tinklas turėtų gebėti atskirti sukčiavimui skirtus URL adresus (angl. phishing) nuo tikrų URL adresų. Generatyviniai besivaržantieji tinklai sėkmingai taikomi ir kitiems tikslams. Pavyzdžiui, Guidžou universiteto (Kinija) mokslininkas Yabo Danas pasiūlė veiksmingą generatyvinio besivaržančiojo tinklo modelį, skirtą naujoms hipotetinėms neorganinėms medžiagoms generuoti.

Be naudingų dalykų, kuriuos gali sukurti generatyviniai besivaržantieji tinklai, jie gali sukelti ir tam tikrų grėsmingų situacijų. Tikriausiai nė vienas iš mūsų nenorėtų, kad jo nuotrauka atsidurtų tokioje aplinkoje, kurioje mes nesame buvę ir kuri gali kelti socialinę, o galbūt net ir finansinę grėsmę. Tačiau šios grėsmės neturėtų užgožti ir stabdyti generatyvinių besivaržančiųjų tinklų pažangos.

2022-04-05

 

VU MIF mokslininkai apdovanoti už reikšmingus mokslo pasiekimus 2021 metais

Vilniaus universiteto Rektorius skyrė apdovanojimus už reikšmingus mokslo pasiekimus 2021 metais geriausių mokslinių darbų autoriams ir (arba) autorių kolektyvams. Trijose skirtingose kategorijose buvo skirti net keturi apdovanojimai VU MIF mokslininkams.

Pristatome visas nominacijas, o patys mokslininkai trumpai apibūdina, kuo svarbūs jų projektai.

GERIAUSIOS GAMTOS, MEDICINOS IR SVEIKATOS IR TECHNOLOGIJOS MOKSLO SRIČIŲ PUBLIKACIJOS KATEGORIJA:
HABIL. DR. ANTANAS ŽILINSKAS

Apdovanojimas skirtas MIF profesoriui habil. dr. Antanui Žilinskui už monografiją: „Zhigljavsky, Anatoly; Žilinskas, Antanas. Bayesian and High-Dimensional Global Optimization. Cham : Springer Nature“, 2021. 118 p. (SpringerBriefs in Optimization, ISSN 2190-8354, eISSN 2191-575X). ISBN 9783030647117. eISBN 9783030647124. DOI: 10.1007/9783-030-64712-4.

2022 05 03 Antanas Zilinskas600x500- Prof. Antanai, kuo svarbus Jūsų darbas „Bayesian and High-Dimensional Global Optimization“?

- Šioje monografijoje apibendrinti mano paskutinių penkiolikos metų tyrimo rezultatai, išryškinta jų svarba kitų globaliosios optimizacijos tyrimų kontekste. Čia taip pat aptarti retai mokslinėse publikacijose pateikiami teoriniai ir algoritmų realizavimo sunkumai bei kritiškai išanalizuotos šios krypties tolesnių tyrimų perspektyvos. Tikiu, kad pateikti rezultatai inicijuos naujus teorinius tyrimus, padės vartotojui racionaliai pasirinkti tinkamiausią algoritmą bei mokslininkams kurti naujus algoritmus.

- Ko siekiama šiais tyrimais?

Monografijoje aprašytų tyrimų tikslas buvo sukurti teoriškai pagrįstus taikymams aktualius globalios optimizacijos algoritmus. Naujų technologijų bei atskirų inžinerinių įrenginių projektavimas nebeįsivaizduojamas be kompleksinio kompiuterinio modeliavimo bei optimizavimo algoritmų taikymo. Globaliosios optimizacijos reikšmė natūraliai auga augant projektuojamųjų objektų kompiuterinių modelių sudėtingumui. Ypač sudėtingi taip vadinamieji juodosios dėžės globalios optimizacijos uždaviniai, kurių sprendimo algoritmai aprašyti ir analizuojami monografijoje. Baigdamas pažymėsiu, kad Bajeso globaliosios optimizacijos algoritmai pastaruoju metu pradėti plačiai taikyti mašinų mokyme.


 GERIAUSIO TAIKOMOJO DARBO KATEGORIJOJA: DR. RIMANTAS VAICEKAUSKAS

Šioje kategorijoje pripažinimo sulaukė MIF Informatikos instituto profesorius dr. Rimantas Vaicekauskas už taikomąjį darbą – užsakomąjį mokslinį tyrimą, atliktą Informatikos institute pagal sutartį Nr. (1.57) 15600-INS-65 su UAB „Elsis Pro“ (šiuo metu „Novian“ įmonių grupės narys).

2022 05 03 Rimantas Vaicekauskas600x500- Prof. Rimantai, kuo svarbus Jūsų atliktas mokslinis tyrimas ir ko siekia jį užsakiusi įmonė?

Užsakomojo mokslinio tyrimo tikslas – išspręsti užsakovo pateiktus uždavinius. Manome, mūsų pasiūlyti sprendimai yra užsakovui naudingi ir prisidės prie saugesnės oro navigacijos užtikrinimo.


Užsakovas, įmonė „Elsis Pro“, turinti ilgametę patirtį įvairialypės programinės įrangos produktų kūrimo srityje, pasitelkė Informatikos instituto specialistus kurdami naują inovatyvų produktą – integruoto oro erdvės transporto (skrydžių) analizės ir valdymo sistemą, kurios funkcionalumas ir kompleksiškumas apima oro transporto erdvės planavimo ir operacinio valdymo ciklą, pradedant išankstiniu ilgalaikiu planavimu ir baigiant taktiniu planavimu, vykdomu operacijų dieną.
Informatikos instituto tyrėjai, spręsdami užsakovo pateiktus skaičiavimams ypač imlius prognozavimo ir matematinio optimizavimo uždavinius, pasiūlė pritaikyti ir praktiškai įgyvendino inovatyvią hibridinę sprendimo techniką. Joje euristiniai optimizavimo metodai yra išplečiami mašininio mokymo komponente (giliaisiais neuroniniais tinklais), suteikiančiame sinerginių pranašumų naujai kuriamam produktui universalumo, veikimo spartos, efektyvumo ir patikimumo požiūriais.

- Kokio rezultato siekiate?

- Galutinis tikslas – racionaliau panaudoti skrydžių valdyme naudojamus resursus. Tikimės, kad VU mokslininkų pagalba kuriamas produktas prisidės prie esminės aviacijos plėtros problemos sprendimo: sumažins lėktuvų skrydžių vėlavimus ir tuo pačiu užtikrins saugesnę oro navigaciją.


GERIAUSIO TARPTAUTINIO PROJEKTO KATEGORIJA: DR. AGNĖ BRILINGAITĖ

Geriausio tarptautinio projekto kategorijoje pasižymėjo MIF Informatikos instituto docentė dr. Agnė Brilingaitė. Ji buvo apdovanota už tarptautinį projektą: „Kibernetinio saugumo kompetencijų gerinimas, ADVANCES“ (Nr. LT08-2- LMT-K01-051). Projekto vadovė – dr. Agnė Brilingaitė.

2022 05 03 Agne Brilingaite2 600x500- Doc. Agne, kokį produktą siekiama sukurti „Kibernetinio saugumo kompetencijų gerinimas, ADVANCES“ projekte?

- Dėl viešojo ir privataus sektorių paslaugų skaitmenizacijos ir geo-politinės situacijos auga kibernetinio saugumo specialistų poreikis. Tokiems specialistams svarbios ne tik dalykinės kompetencijos, bet ir gebėjimas greitai veikti streso sąlygomis, sekti procedūras, valdyti komandą, kritiškai vertinti situaciją ir daryti svarbius sprendimus. Vakarų pasaulyje tokie reikalavimai vis dažniau atsiranda net ir darbo skelbimuose. Tarptautiniame ADVANCES projekte aštuonių partnerių mokslininkai kuria įrankių rinkinį, skirtą kibernetinio saugumo specialistų kompetencijų tobulinimui.

- Koks pagrindinis projekto tikslas?

- Projektu siekiama sukurti mokslu grįstą daugiakryptę metodiką, kuri padėtų įvertinti kibernetinio saugumo specialisto bendrąsias ir dalykines kompetencijas bei rizikas kompetencijų ugdymo procese. Pagrindinis projekto tikslas - tobulinti kibernetinio saugumo specialistų kompetencijas, identifikuojant galimus pagerinimus pagal tris galimas perspektyvas: biologinės žmogaus sistemos, žmogaus elgsenos įpročius ir kibernetinio saugumo specialisto gebėjimus bei žinias.


GERIAUSIO TARPTAUTINIO PROJEKTO KATEGORIJA: DR. JURGITA MARKEVIČIŪTĖ

Dar vienas MIF pasiekimas kartu su universiteto Filosofijos fakulteto Sociologijos ir socialinio darbo institutu: apdovanojimas skirtas profesoriui (su išskirtinio profesoriaus kategorija) habil. dr. Zenonui Norkui, vyresniajai mokslo darbuotojai dr. Jurgitai Markevičiūtei, mokslo darbuotojui dr. Vytautui Valatkai ir jaunesniajam mokslo darbuotojui Adomui Klimantui už tarptautinį projektą: „Kiekybiniai duomenys apie visuomenės ir ekonominius pokyčius trijų Baltijos šalių regionuose per pastaruosius šimtą metų istorinių pokyčių analizei ir ateities iššūkių įveikai“ (Nr. EEA-RESEARCH-174). Projekto vadovas – habil. dr. Z. Norkus.

2022 05 03 Jurgita Markeviciute600x500- Doc. Jurgita, kuo svarbus projektas „Kiekybiniai duomenys apie visuomenės ir ekonominius pokyčius trijų Baltijos šalių regionuose per pastaruosius šimtą metų istorinių pokyčių analizei ir ateities iššūkių įveikai“?

- Tai tarpdisciplininis projektas, apimantis socioekonominę 100 metų trijų Baltijos šalių istoriją. Jo metu pirmą kartą bus pateiktas visų trijų šalių palyginamas bendrojo vidaus produkto (BVP) įvertis bei augimo tempai 100 metų laikotarpiui nuo nepriklausomybės karų iki šių dienų. Taikant metodiką, patikrintą naujausiuose Europos regionų ekonominės plėtros nuo 1900 m. tyrimuose, šios BVP eilutės bus išskaidytos iki regioninio lygmens, kad būtų galima ištirti ekonominių ir socialinių skirtumų tarp regionų kiekvienoje Baltijos valstybėje tendencijas.

- Kokį įrankį ar produktą siekiama sukurti?

Projekto tikslas – sukurti kiekybinių duomenų apie socialinius ir ekonominius pokyčius trijų Baltijos valstybių regionuose per pastaruosius šimtą metų saugyklą ir pateikti kiekybinę ilgalaikių (nuo 1920 m.) regioninių skirtumų tendencijų analizę. Kuriant saugyklą, tęsiamas grupės Lietuvos tyrėjų jau atliktas darbas komplektuojant ir skelbiant Baltijos šalių istorinės statistikos duomenis, žr. https://lida.dataverse.lt/dataverse/HistatData_Baltic

- Kokią vertę jo rezultatai sukurs visuomenei?

Atsižvelgiant į sudėtingą istorijos tikrovę, būtina rinkti ir analizuoti duomenis. 100 metų periodas apima įvairius politinius ir ekonominius modelius bei iššūkius, kurie turėjo įtakos Baltijos šalių ir jų regionų raidai. Ši įtaka juntama iki šiol. Papildomų iššūkių kelia skirtingos istorijos interpretacijos informacinėje erdvėje. Per pastarąjį dešimtmetį labai išaugo tendencija naudoti istoriją kaip propagandos priemonę. Lyginamųjų Baltijos šalių istorinių duomenų rinkimas ir analizė yra svarbūs tiek strateginės komunikacijos, tiek medijų raštingumo požiūriu. Tai padarys duomenis prieinamus plačiajai auditorijai ir leis juos plačiai panaudoti duomenimis pagrįstoje argumentacijoje.


 2022-05-03

Apdovanoti „Lietuvos DI“ hakatono laimėtojai

Lietuvos dirbtinio intelekto asociacija (LDIA) balandžio 24 – gegužės 1 dienomis kvietė dalyvauti „Lietuvos DI“ hakatone, kuris vyko Matematikos ir informatikos fakultete (MIF).

Antrą kartą organizuojame „Lietuvos DI“ hakatone buvo nagrinėjamos keturios temos: dalyviai turėjo įveikti signalų transformavimo uždavinius iš šnekos signalų pašalinant pašalinius triukšmus, siūlė indeksus apibrėžti prekių poreikio piką, sprendė sentimento radimą tekstiniuose duomenyse uždavinius bei ieškojo kaip atpažinti duomenų priežastingumo kryptį.

2022 05 02 Hakatonas2 600x450 2022 05 02 Hakatonas3 600x450

Renginį organizuojantis MIF dėstytojas Linas Petkevičius džiaugėsi didele uždavinių įvairove bei dalyvaujančių komandų atkaklumu pagerinti savo sprendimus: „Labai smagu gyvai apdovanoti laimėtojus! Šiemet sulaukėme daug dalyvių, kurie savarankiškai domisi mašininio mokymo technologijomis. Tai tik dar kartą demonstruoja augantį šių technologijų populiarumą.“

Renginyje išdalintas LDIA įsteigtas užduočių prizinis fondas – 1500 eurų. Sentimentų identifikavimo tekste ir priežastingumo nustatymo užduotis laimėjo Evaldas Kazlauskis, Edvin Saveljev. Kalbos garsų triukšmų pašalinimo užduočių sprendimuose prizinės vietos atitetko Grigory Malivenko ir Vitalii Bozheniuk.

2022-05-02

Nakčiai rakiname duris – kibernetinis budrumas

Apskaičiuota, kad 2021 m. metinė kibernetinių nusikaltimų žala pasaulio ekonomikai viršijo 6 trilijonus JAV dolerių. Jei tai būtų valstybė, kibernetinių nusikaltimų šalis būtų trečia pagal dydį pasaulio ekonomika po Jungtinių Amerikos Valstijų ir Kinijos, pastebi „Cybercrime Magazine“. EEE ir Norvegijos finansinių mechanizmų lėšomis buvo suburta komanda, kuri tirs žmogaus elgesį kibernetinio saugumo srityje ir rengs kovos metodikas. Projektas „Kibernetinio saugumo kompetencijų gerinimas“ (angl. Advancing Human Performance in Cybersecurity, ADVANCES) turi idėją, kuri pakeis kovos su kibernetiniais nusikaltimais būdą.

Dauguma žmonių neabejoja, kad reikia rakinti duris. Tai tiesiog saugumo įprotis. Dalis įprastos tvarkos, kuria pradedama ir baigiama kiekviena diena.

Vis dėlto visuose ekonomikos sektoriuose egzistuoja pažeidžiamas žmogiškasis veiksnys, kurį reikia apsaugoti. Grobuonis ne visada lengva pastebėti. Kibernetinių nusikaltimų atveju bet kuris darbuotojas – nuo generalinio direktoriaus iki sandėlio vadovo – gali pakliūti į spąstus ir pavojingai atskleisti įmonei ar organizacijai gyvybiškai svarbią informaciją. Tai taip paprasta, kaip atsiliepti į skambutį, atskleisti, atrodytų, standartinius faktus, nesaugoti slaptažodžių ar net telefonu padėti kolegai, kuriam reikia pagalbos. Dėl visų šių ir kitų priežasčių kibernetinės durys gali likti praviros įsilaužėliams. Atsakymas į kibernetinius nusikaltimus yra kibernetinis saugumas – principų, kurie padeda apsisaugoti nuo incidentų kibernetinėje erdvėje, rinkinys.

ADVANCES“ yra unikalus projektas, skirtas kibernetinio saugumo iššūkiams spręsti siekiant apsisaugoti nuo įsilaužėlių bei padėti suprasti tuos pačius įsilaužėlius kaip žmones. Jame derinami kompiuterių mokslas, psichologija ir žmogaus genomika, kad būtų sukurta išsami, mokslu pagrįsta tarpdisciplininė sistema.

„Atliekami kibernetinio saugumo specialistų elgsenos tyrimai. Kompiuterių mokslo atstovai taip pat diskutuoja apie kibernetinio saugumo specialistų rengimą. Tačiau šie metodai dar nebuvo derinami su genetikos elementais“, – sako „ADVANCES“ projekto vadovė dr. doc. Agnė Brilingaitė iš Vilniaus universiteto Matematikos ir informatikos fakulteto.

Dr. A. Brilingaitė jau penkerius metus dirba kibernetinio saugumo srityje, dalyvauja tarptautinėse kibernetinės gynybos pratybose. Kaip ir visi naudotojai, kibernetinėje erdvėje ji nuolat susiduria su įvairiomis kibernetinėmis atakomis. Nusikaltėliai slapta mokomi rasti silpnąsias vietas ir patekti į saugomas teritorijas.

„Nesame sukūrę geriausios praktikos, kaip saugotis šių naujų atakų“, – sako projekto partneris Aušrius Juozapavičius.

Tačiau saugumo gynėjai turi daugiau galimybių suprasti „žmogaus elgesio ypatumus, kuriuos lemia ne tik genai, bet ir jį supanti aplinka“, – sako dr. A. Brilingaitė. Video galite pažiūrėti čia.

2022 04 27 A Brilingaite600x337

Norint sustiprinti kibernetinį saugumą, nereikia turėti supergalių. Tačiau tam reikia ryžto, kurį pasitelkia visų sričių žmonės – programuotojai, kūrėjai, technikai, tiek moterys, tiek vyrai.

„Norėtume paskatinti ne tik informatikos, bet ir kibernetinio saugumo studijas“, – sako dr. doc. Linas Bukauskas iš Vilniaus universiteto Matematikos fakulteto.

Kad kovos su kibernetiniais nusikaltimais planas būtų veiksmingas, jis turi kirsti valstybių sienas ir apimti daugelį šalių. Įsteigus tarptautinę tarpdisciplininę mokslinių tyrimų grupę bus nedelsiant reaguojama į poreikį moksliškai suprasti žmogaus ribotumą ir galimybes kibernetinio nužudymo grandinėje.

„Daugumoje STEM (gamtos mokslų, technologijų, inžinerijos ir matematikos) profesijų vis dar trūksta moterų, net ir po dešimtmečius trukusių lyčių lygybės iniciatyvų“, – rašoma kibernetinio saugumo švietimo svetainėje „Kibernetinio saugumo vadovas“.

Tačiau „ADVANCES“ projekte užsibrėžta, kad vyrų ir moterų skaičiaus pasiskirstymas būtų 50/50. „Moterys Lietuvoje sudaro 7–11 proc. kibernetikos srities darbuotojų. Kaimyninėse šalyse padėtis panaši. Turime stengtis pritraukti studentes į kibernetinio saugumo sritį, rodydami joms sektinus pavyzdžius ir padėdami pasirinkti karjeros kelią – juk yra daug laisvų darbo vietų, kurias reikia užpildyti“, – sako dr. A. Brilingaitė.

Palaikydama lyčių pusiausvyrą ir skatindama informatikos entuziastus iš visų sričių, pavyzdžiui, teisės, mokslinių tyrimų, vadybos, komanda sukurs mokslines metodikas, kurios padės suprasti kibernetinius nusikaltėlius ir vieningai juos nugalėti.

Šiuo metu projekto dalyviai rengia mokymo metodiką ir planuoja kelis bandymus 2022 m. „Aukštos sienos, didelės tvoros ir šaunamieji ginklai negali padėti apsisaugoti nuo kibernetinių atakų“, – sako dr. A. Brilingaitė.

Dabartinių ir būsimų kibernetinio saugumo darbuotojų apsauga priklauso nuo to, kas daroma dabar – kartu. Šis projektas yra pavyzdys tarptautinių mokslinių tyrimų: jame dalyvauja mokslininkai iš Vilniaus universiteto, Generolo Jono Žemaičio Lietuvos karo akademijos, Lichtenšteino universiteto, Norvegijos technologijų ir mokslo universiteto, Estfoldo universiteto koledžo Norvegijoje, Talino technologijos universiteto Estijoje, Latvijos Rygos technikos universiteto ir Vidžemės kolegijos. Sekite jų pažangą ResearchGate.

Projektui „Kibernetinio saugumo kompetencijų gerinimas“ („ADVANCES“) Islandija, Lichtenšteinas ir Norvegija skyrė beveik 1 mln. eurų paramą pagal EEE Baltijos mokslinių tyrimų programą. Programos tikslas yra konsoliduoti Baltijos valstybių, Islandijos, Lichtenšteino ir Norvegijos mokslo potencialą, stiprinti regioninį bendradarbiavimą regiono šalims aktualiuose mokslo tyrimuose, užpildyti nišą tarp nacionalinio mokslo finansavimo ir Europos Sąjungos struktūrinės paramos.

Straipsnio šaltinis: EFTA, https://eeagrants.org

2022-05-02

Kviečiame skirti 1,2% gyventojų pajamų mokesčio paramą akad. V. Statulevičiaus stipendijai

Kaip ir iki šiol, surinktos paramos lėšos bus panaudojamos vien tik stipendijoms VU MIF matematikos ir informatikos gabiausiems studentams – bakalaurams ir magistrantams  (2021/2022 m.m. skirtos 2 stipendijos: MIF III kurso studijų programos „Bioinformatika“ bakalaurei ir MIF III kurso studijų programos „Modeliavimas ir duomenų analizė / duomenų mokslas“ magistrantui).

Detali instrukcija kaip užpildyti prašymą VMI Elektroninio deklaravimo sistemoje.

Paramos teikimo terminas: iki 2022 m. gegužės 2 d.

VMI paaiškinimai apie paramos skyrimą

Dėkojame už Jūsų paramą!

2022-04-28

Pristatytas VU MIF neliečiamojo kapitalo subfondas

Vilniaus universiteto Matematikos ir informatikos fakultetas (VU MIF) pristato neliečiamojo kapitalo subfondą ir kviečia visuomenę, fakulteto partnerius bei Alumni bendruomenę prisidėti prie matematikos, duomenų mokslo, informatikos, informatikos inžinerijos ateities specialistų ir matematikos, informatikos mokytojų rengimo bei ugdymo skiriant paramą internetu.

2022 04 27 MIF subfondas380x250VU MIF siekia surinkti pradinį 100 tūkst. eur subfondo neliečiamąjį kapitalą, kuris bus investuojamas bendrai su pagrindinio VU fondo kapitalu. Subfondo investicijų grąža bus naudojama gabiausių studentų stipendijoms.

Vilniaus vyskupo Valerijono Protasevičiaus kvietimu tėvai jėzuitai 1570 m. įsteigė Vilniaus jėzuitų kolegiją, kurioje nuo pat pradžių buvo dėstoma matematika. VU MIF savo ištakas skaičiuoja būtent nuo šios datos. „Fakulteto neliečiamojo kapitalo subfondas žymi naują tvarios paramos etapą. Šis instrumentas leis steigti stipendijas talentingiems fakulteto studentams, o ateityje padės pritraukti talentingus jaunuosius mokslininkus ir dėstytojus,“ – sako VU MIF dekanas prof. dr. Paulius Drungilas.

VU fondo direktorius Justinas Noreika tikina, jog tarptautiniais pavyzdžiais paremtas investicijų valdymas leis užtikrinti stabilų universiteto finansavimą nepaisant trumpalaikių finansų rinkų svyravimų.

„VU fondo investavimo strategija remiasi pasiteisinusia pasauline universitetų fondų praktika – investicijų portfelis yra plačiai diversifikuotas, rizikos išskaidytos ir valdomos. Tai užtikrina ilgalaikę ir stabilią investicijų grąžą. Žinoma, trumpuoju laikotarpiu būna įvairių svyravimų, įskaitant ir neigiamų metų, tačiau būtent tokie pakritimai sudaro palankias sąlygas papildyti portfelį ir ateityje uždirbti dar patrauklesnę grąžą. Neigiamos grąžos metais finansavimas universitetui nenutrūks, kadangi bus naudojamas rezervas, sukauptas per pelningus metus. Tarptautinėje praktikoje įprasta, kad apie 50 proc. ilgalaikės investicijų grąžos skiriama universitetui, o apie 50 proc. reinvestuojama ir laikoma rezerve,“ – paaiškina VU fondo direktorius J. Noreika.

VU MIF kviečia prisidėti prie būsimųjų matematikos, statistikos, duomenų mokslo, informatikos ir informatikos inžinerijos specialistų rengimo. Paramą galima skirti internetu, bankiniu pavedimu arba užpildant 1,2 proc. GPM formą.

Sąskaitos numeris: LT61 7300 0101 7173 2123 (AB „Swedbank“)
Paskirtis: Parama VU MIF neliečiamojo kapitalo subfondui
Gavėjas: Paramos fondas Vilniaus universiteto fondas ( į/k 304222713)

20222-04-27

VU informatikai pasitelkę dirbtinį intelektą ketina užkirsti kelią širdies ir kraujagyslių ligoms

Dirbtinis intelektas dažnai kelia nerimą dėl konkurencijos žmogaus protui ir ateities darbo vietų, daugeliui tai vis dar skamba kaip fantastinių filmų scenarijų dalis. Vilniaus universiteto (VU) Matematikos ir informatikos fakulteto (MIF) mokslininkai siekia, kad dirbtinis intelektas taptų prieinama priemone kiekvienam ir padėtų kovoti su didžiausia mirties priežastimi Lietuvoje – širdies bei kraujagyslių ligomis.

Pagrindinė kovos prieš ligas priemonė – nuolatinė prevencija. Deja, statistika rodo, kad mirčių nuo kraujotakos sistemos ligų atvejai namuose pastaraisiais metais išaugo net 90 procentų. Mokslo pasiekimams yra labai svarbu verslo įsitraukimas: VU MIF Duomenų mokslo ir skaitmeninių technologijų instituto (DMSTI) Vaizdų ir signalų analizės grupės mokslininkai pradėjo bendradarbiavimą su įmone „Zivė“. Šio susivienijimo tikslas – dirbtinio intelekto pagrindu veikiančios ilgalaikio širdies veiklos stebėjimo informacinės sistemos kūrimas. Įmonė per 2018–2020 metus sukūrė elektrokardiogramos prietaisą, kuris segamas ant žmogaus krūtinės ir gali būti naudojamas namų sąlygomis: būnant ramybės būsenoje, sportuojant ar atliekant bet kokią kitą kasdienę veiklą. Širdies veikla gali būti sekama visą parą prietaisą prijungus prie išmaniojo telefono ar planšetinio kompiuterio – programėlė realiu laiku atvaizduoja išsamius širdies veiklos duomenis.

2022 04 21 ZIV600x428Siekiama, kad kuriama technologinė inovacija būtų ne tik prieinama, bet ir patogi kiekvienam vartotojui. Iki to veda ilgas darbų procesas, kuriam reikia didelių proto ir finansinių resursų – dirbtiniu intelektu grindžiami metodai, dėl skaičiavimų gausos, reikalauja itin našios skaičiavimų infrastruktūros, todėl algoritmų mokymui ir testavimui „Zivė“ pasirinko fakulteto turimą, 2021 metais atnaujintą, įrangą. Verslo ir mokslo sričių susitelkimas bendram tikslui gali padėti sukurti inovatyvius produktus gerokai greičiau. Pasak MIF prodekano ir projekto darbo grupės vadovo Povilo Treigio, tai yra atsakingas tyrime dalyvaujančių partnerių požiūris į kuriamas medicinines technologijas apjungiant tiek verslo atstovus, tiek mokslininkus, tiek naujausias našiųjų skaičiavimų technologijas, leisiančias atnešti į namus ankstyvąją širdies diagnostiką, ypač žinant jog širdies ir kraujagyslių ligos yra viena iš penkių pagrindinių mirties priežasčių. Kita vertus, tokio tipo bendradarbiavimas yra sėkmės pavyzdys – teikiami kvalifikuoti moksliniai tyrimai ir techninė bazė leidžia pasiūlyti aukštos kokybės produktus.“

2022 04 21 ZIVE600x638

DMSTI Vaizdų ir signalų analizės grupės mokslininkė Jolita Bernatavičienė pabrėžia, kad šis projektas – tai galimybė prisidėti prie istorinių įmonės „Zivė“ prietaisų elektrokardiogramų duomenų analizės įrankių kūrimo: „Duomenų analizei yra taikomi įvairūs duomenų inžinerijos metodai reikšminiams širdies pūpsnių požymiams išskirti, bei kuriami giliojo mokymo algoritmai elektrokardiogramų įrašų vertinimui.“

Ateityje sėkmingas bendradarbiavimas leis generuoti ir spęsti iškilusius naujus mokslinius įmonei naudingus uždavinius, generuoti mokslines temas bakalaurinių ir magistrinių baigiamiesiems darbams, o sukurti sprendimai ras savo praktinį pritaikymą kuriamuose naujuose įmonės produktuose.

2022-04-21

Siekdami užtikrinti jums teikiamų paslaugų kokybę, Universiteto tinklalapiuose naudojame slapukus. Tęsdami naršymą jūs sutinkate su Vilniaus universiteto slapukų politika. Daugiau informacijos