20 millió dollárral hosszabbítják meg az AI4OPT kutatóintézetet

2031-ig folytatódik az AI4OPT kutatása

A National Science Foundation, vagyis az NSF meghosszabbította az Artificial Intelligence Institute for Advances in Optimization, röviden AI4OPT működését. A 20 millió dolláros támogatás az intézet következő szakaszát finanszírozza 2031-ig.

A program vezető intézménye a Georgia Tech, az együttműködésben pedig a University of Southern California és a University of California, Berkeley is részt vesz. Az intézet a következő öt évben azzal a céllal folytatja munkáját, hogy az MI és az optimalizálás együttes alkalmazásával olyan eredményeket érjen el, amelyek a két technológia önálló használatával nem lennének elérhetők.

Az AI4OPT olyan intelligens rendszerek fejlesztésére törekszik, amelyek összetett döntéseket hoznak, figyelembe veszik a bizonytalanságot, és nagy léptékben képesek összehangolni folyamatokat.

Négy kutatási területre összpontosítanak

Az intézet második szakasza négy kapcsolódó kutatási területre, úgynevezett thrustokra épül. Kettő az AI és az optimalizálás tudományos alapjait fejleszti, kettő pedig az eredmények gyakorlati alkalmazására összpontosít.

Az AI for Optimization területet a USC professzora, Bistra Dilkina vezeti. A kutatók a „learning to optimize”, vagyis a tanuló optimalizálás módszereit és a diszkrét optimalizáláshoz használható alapmodelleket fejlesztenek. Ezek a rendszerek a közlemény szerint akár milliszekundumok alatt is reagálhatnak a gyorsan változó körülményekre, például az elektromos hálózatok állapotának vagy összetett logisztikai folyamatoknak a változásaira.

Az Optimization for AI terület vezetője a Berkeley professzora, Alper Atamtürk. Itt olyan optimalizálási technikákat kutatnak, amelyek skálázhatóbbá, megbízhatóbbá és energiahatékonyabbá tehetik az AI-modellek betanítását. A cél robusztusabb és jobban értelmezhető modellek támogatása, amelyek korlátozott erőforrású eszközökön is működhetnek.

A másik két terület az energiarendszerekkel, valamint az ellátási láncokkal és a gyártással foglalkozik. A kutatók az elektromos hálózatok növekvő összetettségére, a megújuló energiaforrások és az adatközpontok által támasztott igényekre, továbbá a logisztika, a termelés és a félvezetőgyártás rugalmasabbá tételére keresnek megoldásokat. A cél az is, hogy ezek a rendszerek jobban ellenálljanak a természeti katasztrófák, járványok és más globális sokkhatások okozta zavaroknak.

Nagyobb szerepet kap a USC

A USC a második szakaszban 5,6 millió dollár támogatást kap, ami több mint kétszerese az első szakaszban elnyert összegnek. Az egyetem ötfős kutatócsoporttal vesz részt a programban, amely a USC Viterbi School of Engineering, a USC Stevens School of Computing and AI és a USC Marshall School of Business szakembereit egyesíti.

Bistra Dilkina vezeti a USC csapatát és az AI for Optimization kutatási területet. Willie Neiswanger a bizonytalanság modellezésére összpontosít, Andres Gomez az Optimization for AI területének USC-s vezetője lesz, Karmel Shehadeh pedig az ellátási láncok és a gyártás területén az agilis logisztikát és a drónok alkalmazását kutatja. Vishal Gupta az AI és az optimalizálás metszetében, valamint az ellátási láncok alkalmazásain dolgozik.

„Ez a megújítás lehetővé teszi, hogy mélyebben foglalkozzunk az AI-val és az optimalizálással, az alapkutatást pedig olyan gyakorlati alkalmazások felé mozdítsuk, amelyek kézzelfogható társadalmi hatást érnek el” , mondta Bistra Dilkina, a USC közleménye szerint.

A USC Los Angelesbe viszi a Seth Bonder nyári tábort is, amely a mérnöki számítás- és adattudománnyal ismerteti meg a középiskolás diákokat.

Az első szakasz eredményeire építenek

Az AI4OPT első szakasza több mint 250 publikációt eredményezett, 12 technológiaátadáshoz vezetett, és új adatkészletek, köztük a Distributional MIPLIB létrehozását támogatta.

A USC-n az intézet hozzájárult az AI és az optimalizálás oktatásának bővítéséhez is. Ennek részeként elindult az egyetem első, AI plus Optimization, vagyis AI és optimalizálás szakosodása és tanúsítványa, az ORAI program, amelyet egy NSF Research Traineeship támogatás segített.

Az új finanszírozás a kutatási eredményeket az energiahálózatok, a logisztika, a gyártás és a félvezetőipar összetett döntési helyzetei felé viheti tovább. A felhasználók számára ez olyan rendszerek fejlesztését jelentheti, amelyek gyorsabban alkalmazkodnak a változó körülményekhez, miközben a program oktatási része új középiskolásokat is bevonhat az AI és az optimalizálás területébe.