INNOWACJE W BIZNESIE
Tam uczelnie mają mnóstwo „ przyjaciół ”, którzy przekazują im pieniądze na rozwój . Dlatego leży im na sercu los tych placówek . W efekcie to milionerzy , często szefowie korporacji , nadają kierunek pracom uniwersytetów . U nas nie widać jeszcze takich tendencji . Jeśli ktoś dorobi się dużych pieniędzy , kupuje klub piłkarski . Ciągle czekamy na pierwszych odważnych , którzy odmienią oblicze polskich uczelni .
Mimo wszystko polskie firmy pracują nad aplikacjami związanymi ze sztuczną inteligencją . Mamy nawet liczne przykłady . Choć z pewnością jest ich mniej , niż byśmy chcieli .
Ciekawe okazało się opracowanie 10 Senses dla operatora T-Mobile . Na podstawie raportów odnośnie do tego , jak karty SIM łączą się ze stacjami bazowymi , można określić ich lokalizacje w konkretnym czasie . Firma rozpisała dla T-Mobile wymagania , jakie muszą spełniać badania analityczne . Uwzględniono tworzenie modelu ekonometrycznego , redukcję błędów pomiarowych i inne podobne aspekty . W ten sposób określono , jak ludzie podróżują ( skąd i dokąd ). Dzięki temu wiadomo , ile osób przemieszcza się na określonych trasach .
To szczególnie przydatne przy planowaniu linii transportu publicznego w miastach . Obecnie niemała część tras w największych aglomeracjach Polski jest wytyczana w oparciu o takie projekty . – Byliśmy zewnętrznymi konsultantami-statystykami i nie mieliśmy dostępu do danych osobowych – zaznacza Łukasz Borowiecki .
Firma 10 Senses pracuje też nad projektem usługowym . Jest on związany z zaleceniami unijnego AI Act , w którym ogromny nacisk kładzie się na to , by modele językowe nikogo nie dyskryminowały . Oczywiście aktualne pozostaje pytanie , jak to sprawdzić . Pojawiają się jednak pierwsze sposoby na zmierzenie wskazanego zagadnienia . Podejście 10 Senses polega na przeszczepieniu metod typowych dla nauk społecznych do pracy z modelami SI o charakterze czarnej skrzynki . Chodzi o model wytrenowany na dużej ilości danych , który profiluje osoby , czyli daje im różne oferty . Jest to podejście interdyscyplinarne , na pograniczu klasycznej statystyki oraz maszynowego uczenia .
Opracowano również model maszynowego uczenia dla przedsiębiorstw mających duże
110 # 2 wrzesień 2023