Lokacija
Storitve
Odsek za umetno inteligenco
Področje dela Odseka za umetno inteligenco so informacijske tehnologije s poudarkom na tehnologijah umetne inteligence. Najpomembnejša področja raziskav in razvoja so: (a) analiza podatkov s poudarkom na tekstovnih, spletnih, večpredstavnih in dinamičnih podatkih, (b) tehnike za analizo velikih količin podatkov v realnem času, (c) vizualizacija kompleksnih podatkov, (d) semantične tehnologije, (e) jezikovne tehnologije.
https://ailab.ijs.si/si/
https://ailab.ijs.si/si/
Odsek za inteligentne sisteme
Odsek za inteligentne sisteme razvija in uporablja metode strojnega učenja, (večkriterijske) optimizacije, podpore odločanju in druge za reševanje pomembnih družbenih in industrijskih problemov. Največ se ukvarjamo z zdravstvom, kjer razvijamo metode za spremljanje fizioloških signalov, počutja in vedenja ljudi z nevsiljivimi senzorji, modele za napovedovanje zdravstvenih tveganj, podporo odločanju zdravnikov in bolnikov ter iskanje informacij in generiranje nasvetov z velikimi jezikovnimi modeli. V industrijskih aplikacijah z optimizacijskimi metodami pomagamo načrtovati izdelke in izboljševati proizvodne procese. Delamo pa tudi na področju energetike, mobilnost, izobraževanja in še marsičesa.
https://dis.ijs.si/
https://dis.ijs.si/
Kontakt za storitev:
+386 1 477 3968
Odsek za tehnologije znanja
Področje dela Odseka za tehnologije znanja je razvoj metod umetne inteligence in drugih naprednih informacijskih tehnologij, ki podpirajo pridobivanje, upravljanje, modeliranje in uporabo znanja in podatkov ter tako omogočajo na znanju temelječo družbo. Naše raziskave pokrivajo številna področja umetne inteligence, kot so strojno učenje in obdelava naravnega jezika, zajemajo pa tudi druga področja, kot je podpora odločanju. Obsegajo pet stebrov: strojno učenje, podpora odločanju in umetna inteligenca, umetna inteligenca in znanost, jezikovne tehnologije in digitalna humanistika, ter tehnologije znanja za družbo. Razvite tehnologije znanja uporabljamo na različnih področjih, od trajnostnega kmetijstva do personalizirane medicine in zdravstva, preko medijev, izobraževanja in umetnosti ter različnih industrijskih sektorjev, kot so energija, promet in vesoljske raziskave.
https://kt.ijs.si/
https://kt.ijs.si/
Sistem za beleženje storitev v zdravstveni negi
Rešitev se osredotoča na problem preobremenjenega osebja v zdravstveni negi, kot so bolnice in domovi za starejše. Rešitev omogoča, da sestra poroča o aktivnostih, ki jih je opravila pri pacientu, sistem pa nato na podlagi umetne inteligence zabeleži vse v sistem. Na ta način se izognemo počasnemu ročnemu vnosu prek menijev.
Modeli za moderiranje komentarjev
V okviru EU projektov EMBEDDIA in RobaCOFI smo izdelali modele za zaznavanje žaljivega in sovražnega govora v več jezikih z uporabo jezikovnih modelov arhitekture transformer. V zgornjih projektih smo modele uporabili v pilotnih študijah z medijskimi partnerji izven Slovenije; v predlaganem projektu bomo modele prilagodili slovenskemu kontektstu na slovenskih učnih podatkih. Z RTVSLO.SI smo govorili v preteklosti in so izrazili interes in jih bomo povabili k sodelovanju.
Sistem za trajnostno javno naročanje hrane
V Sloveniji je 84% potrošene hrane uvožene, zato se soočamo z visoko prehransko neodpornostjo. Predlagan AI-podprt DSS pomaga lokalnim pridelovalcem hrane odpraviti ovire za pridobivanje javnih naročil, izvajalcem postopka javnega naročanja pa olajša pripravo razpisne dokumentacije in omogoča večkriterialno izbiro ponudnikov, ki ne sloni samo najnižji ponujeni ceni. Vzpostavitev trajnostne politike javnega naročanja hrane ima izredno močne multiplikativne učinke na lokalno gospodarstvo.
HomeDOCtor
To je sistem domačega zdravnika, ki je na voljo vsem državljanom Slovenije (zahteva slovenski IP) kot del evropskega projekta. Pomaga ljudem pri težavah ali tegobah v povezavi z zdravjem - svetuje, kako reagirati in rešiti problem doma, ali pa obisk pri zdravniku. Pokaže slike, filmčke, predavanja, spletne aplikacije ... S tem pomaga ljudem, vsem državljanom, pa tudi zdravnikom. Ima IQ okoli 150. Naš je edini specializiran za slovenščino, primerljivi so morda štirje v svetu.
https://home-doctor.ijs.si/
https://home-doctor.ijs.si/
Sistem za komuniciranje z zakonodajnimi in regulatorni dokumenti
Sistem za komunikacijo uporabnikov s kompleksnimi in številnimi zakonodajnimi in regulativnimi dokumenti (analiza, navzkrižno preverjanje skladnosti, pravne raziskave, povzemanje dokumentov ipd.). Ker rešitev poteka v notranjem zaprtem računalniškem okolju zagotavlja popolnoma varno komuniciranje tudi z zaupnimi dokumenti. Za specifične naloge rešitev vključuje tudi AI-asistente za aktivno komuniciranje s kompleksnimi dokumenti (npr. delo na 5-ti noveliranih zakonih na področju kmetijstva).
Novičarsko in podatkovno voden pametni pomočnik za energetiko
Za doseganje povečanja deleža obnovljive energije je potrebno oblikovanje dobrih predpisov. Potrebne so obsežnejše študije, bi lahko bolje razumeli vedenja pri porabi električne energije. Kot primer, kitajska si prizadeva doseči ogljično nevtralnost do leta 2060. Toda cilj otežuje pomanjkanje celovitih podatkov o CO2. Zaradi podatkovnih primanjkljajev predlagamo rešitev, ki lahko s pomočjo novic in analize podatkov o CO2 izpustih ipd, učinkovito informira oblikovalce regulatornih predpisov.
Detekcija kompleksnih kriz za Nacionalni Center za Krizno Upravljanje
Gre za razvoj oz. dopolnitev sistema Digitalnega Dvojčka Slovenije, ki bi v realnem času spremljal dogajanje v Sloveniji preko več dimenzij (med drugim gospodarstvo, zdravstvo, mediji, transport, okolje, energetika, komunikacije, SURS statistike) z namenom detekcije anomalij oz. potencialno kompleksnih kriz, ki se jih ne da nujno zaznati preko enostavnih meritev. Namen je detekcija, opozarjanje, napovedovanje in razlaga pojavov v državi.
Detekcija anomalij v medijskem poročanju
Medijsko poročanje o istih dogodkih in dejstvih se razlikuje na mnogo načinov, kar je neenostavno detektirati na ročne načine. Standardni načini detekcije dezinformacij tipično detektirajo le resno napačne informacije. V predlaganem projektu bi detektirali razlike v poročanju za vse relevantne dogodke v državi (za dnevno cca 25 najpomembnejših dogodkov v državi preko cca 20 glavnih medijev) in jih poročali na uporabniku dostopen in učinkovit način.
Geopolitično predvidevanje
Geopolitično predvidevanje oz. napovedovanje bodočih trendov in dogodkov v svetu, v Sloveniji je področje, ki ga je z današnjo tehnologijo mogoče avtomatizirati. V predlaganem projektu bi kombinirali tekoče in zgodovinske medijske dokumente za potrebe verjetnostnega napovedovanja možnih scenarijev oz. dogodkov v prihodnosti. Cilj je poenostaviti analitski pogled na dogajanje v državi in v svetu za potrebe analitike na MZEZ.
Semantično in analitsko iskanje po depesah
Depesni sistem na MZEZ v trenutnem stanju ni učinkovit v smislu iskanja informacij, semantične anotacije in analitskega vpogleda v korpus depesnih dokumentov. Predlagana rešitev bi uporabila obstoječo UI tehnologijo za (1) semantično obogatitev depesnih dokumentov, (2) povezovanje depes z relevantnimi zunanjimi dokumenti, (3) indeksiranje dokumentov, (4) učinkovito iskanje glede na dani kontekst in namen uporabe (npr. obisk tujega državnika) ter (5) analitski in vizualni prikaz rezultatov.
Analiza smučarskih poletov iz Planice
Področje smučarskih skokov potrebuje zaradi več razlogov analitsko obravnavo. Razloga sta predvsem dva: (1) bodoče svetovno prvenstvo in povezano povečanje planinske letalnice, (2) podrobno analitsko razumevanje skokov, ki doslej še niso bili analizirani z umetno inteligenco. V predlaganem projektu bi izdelali programsko opremo, ki bi modelirala smučarske skoke za potrebe planinskega komiteja. Podatki so na razpolago, potrebna je uporaba ustrezne analitske tehnologije.
Umetna inteligenca za večji pretok vozil v mestih
UI sistem omogoča napovedovanje prometnih tokov in ustrezno usmerjanje na podlagi realno-časovnih in zgodovinskih podatkov. Integrira se z obstoječo infrastrukturo (prek API-ja ali neposrednega dostopa do podatkov). Sistem analizira vzorce prometa ter napoveduje pretok prometa, kar omogoča nastavljanje semaforjev ter ostale signalizacije za dosego večjega pretoka vozil. Za delovanje je ključen dostop do merilnih mest za sprotno pridobivanje podatkov in varen odstop do krmilnikov semaforjev.
Piskr - spletno orodje za načrtovanje prehrane v VIZ
Na IJS smo v sodelovanju z NIJZ razvili spletno orodje za načrtovanje prehrane v vzgojno-izob. zavodih. Orodje (z imenom Piskr) smo že uspešno predstavili na MVI ter izvedli izobraževanje na 1000 slovenskih šolah (https://www.solskilonec.si/piskr). Piskr bomo nadgradili z UI moduli, s pomočjo katerih bi uporabnik lažje oblikoval optimalne jedilnike v skladu s smernicami za zdravo prehranjevanje.
Sinteza slovenskega govora za javni sektor
Izdelava oz. nadgradnja slovenskega sintetizatorja govora z uporabo najnovejših tehnologij sinteze govora. Končna kvaliteta umetno generiranega govora bo z uporabo naprednih metod umetne inteligence izdatno izboljšana. Poseben poudarek bo na izboljšavah in razvoju jezikovno odvisnih delov sistema, kjer tuje rešitve odpovejo in ne dajejo zadovoljivih rezultatov. Predvidena možnost postopne podpore narečnih posebnosti slovenskega jezika. Skrb za ohranjanje jezikovne kulturne dediščine.
Podopra rehabilitacije srčno-žilnih bolnikov
V Sloveniji 3. faza rehabilitacije srčno-žilnih bolnikov omogoča vseživljenjsko podporo po končani tri mesečni 2. fazi. V sodelovanju s UKC in Koronarnim klubom Ljubljana v sklopu ARIS projekta vzpostavli smo merilno mesto, kjer izvajamo meritve EKG, respiracije, mikrocirkulacije in oksigenacije tkiv. Na podlagi metod nelinearne analize in strojnega učenja, razvili smo indeks za kvantitativno oceno rehabilitacije. Predlagamo protoipno implementacijo metod, kot dopolnitev kliničnih parametrov.
Z AI podprta kibernetska varnost za javno upravo
Rešitev krepi kibernetsko odpornost javne uprave z uporabo umetne inteligence za avtomatizacijo zaznavanja groženj, analizo ranljivosti, digitalno forenziko in zagotavljanje skladnosti s predpisi (GDPR, NIS2, CRA). Večagentni sistem omogoča stalno spremljanje omrežij, hitro odkrivanje varnostnih incidentov ter proaktivno odpravljanje groženj. Z njegovo uvedbo se odzivni čas zmanjša za 50 %, povečuje se zaščita kritične infrastrukture in krepi zaupanje v digitalne storitve ter varnost podatkov.
Veliki jezikovni modeli za kibernetsko varnost
Rešitev obsega lokalno implementacijo velikega jezikovnega modela (LLM), prilagojenega za kibernetsko varnost, in več varnostnih storitev na podlagi LLM, na primer za odkrivanje zlonamerne pošte in ranljivosti informacijskega sistema, ki so posledica novih groženj ali sprememb v sistemu. Rešitev na podlagi metod umetne inteligence je povezljiva z drugimi orodji in sistemi za zagotavljanje kibernetske varnosti, kot so sistemi za beleženje, zbiranje, analizo in upravljanje varnostnih dogodkov.
Izvajanje presejalnih testov s podporo strojnega učenja
Presejalni testi omogočajo zgodnje odkrivanje bolezni in hitrejše, učinkovitejše ter cenejše zdravljenje. Obstoječi testi temeljijo predvsem na starosti, zato je razširitev na druge bolezni draga, veliko število testov pa lahko tudi privede do pretirane diagnosticiranosti. S strojnim učenjem bi lahko na osnovi podatkov v elektronskih zdravstvenih kartonih bolj ciljno identificirali manjše skupine ljudi s povečanim tveganjem za določeno bolezen in jih povabili na testiranje.
Opozarjanje na spremenjen vzorec porabe elektrike na domu
S staranjem populacije vse več starejših živi samih. Če pride do poslabšanja njihovega zdravstvenega stanja, lahko preteče veliko časa preden njihovi bližnji to opazijo in ustrezno reagirajo. Na osnovi podatkov iz pametnih števcev elektrike (npr. sistem MojElektro) se lahko s strojnim učenjem naučimo, kakšni so običajni vzorci porabe elektrike (kdaj človek ponavadi vstane, kuha, ...), zaznamo pomembna odstopanja in o tem obvestimo uporabnikovega zaupnika (pilotno testirano v EU projektu SAAM).
Aplikacija za obvladovanje srčnega popuščanja za bolnike
Evropski projekt HeartMan, ki ga je koordiniral IJS, je razvil mobilno aplikacijo za obvladovanje srčnega popuščanja. To je bolezen, kjer ustrezno ravnanje bolnika lahko znatno izboljša kakovost življenja in zmanjša stroške zdravljenja. Aplikacija nudi bolniku prilagojen program telovedbe, nasvete glede prehrane, psihološko podporo idr. Po zaključku projekta jo je testiral in ugodno ocenil UKC. Želimo jo tehnično posodobiti, primerno integrirati jezikovne tehnologije in ponuditi bolnikom.
Napovedovanje poslabšanja stanja kroničnih bolnikov
IJS je razvil modele za napovedovanje poslabšanje stanja bolnikov s srčnim popuščanjem na podlagi podatkov telemedicinskega spremljanja. Podpiramo različne vrste spremljanja, od bolj klasičnega do naprednejšega z digitalnim stetoskopom. Za nekatere modele smo pokazali, da prekašajo zdravnike. Poslabšanje srčnega popuščanja je eden glavnih razlogov za sprejem v bolnišnico in pomemben zdravstven izdatek, ki ga je mogoče ob pravočasni napovedi preprečiti. Pristop lahko razširimo na druge bolezni.
Z umetno inteligenco podprto svetovanje glede življenjskega sloga za mladostnike
IJS in Fakulteta za šport razvijata modele UI za napovedovanje telesnega razvoja in zdravja ter generiranje z dokazi podprtih nasvetov glede življenjskega sloga z velikimi jezikovnimi modeli. Rešitev na podlagi podatkov SLOfit (= športnovzgojnega kartona) z modeli UI oceni življenjski slog in zdravje mladostnika ter s pomočjo prilagojenih jezikovnih modelov da personalizirane nasvete za izboljšanje. Prek obstoječe aplikacije Moj SLOfit je dostopna mladostnikom, staršem in učiteljem.
Zgodnje napovedovanje kroničnih bolezni za učinkovitejšo preventivo
IJS koordinira projekt Obzorja Evropa SmartCHANGE, ki razvija modele zaupanja vredne UI za napovedovanje kroničnih bolezni v mladosti, ko je časa za ukrepanje dovolj in je dober čas za spremembe navad. Taki modeli za odrasle so običajni, za mladino pa jih ni. Rešitev bo te modele uporabila kot osnovo za sistem za podporo odločanju za zdravnike, ki bo izboljšal identifikacijo ogroženih otrok ter predlagal področja za intervencije, predvsem izboljšanje življenjskega sloga.
Usposabljanje za AI orodja v javni upravi
V zadnjih dveh letih je bilo predstavljenih več kot 30.000 AI orodij, kar prinaša priložnosti in izzive. Organizacije težko izberejo najprimernejše rešitve, čeprav lahko obstoječa globalna AI orodja izboljšajo njihovo učinkovitost. Zato bomo organizirali štiri delavnice za javno upravo, osredotočene na prepoznavanje priložnosti, optimizacijo delovnih procesov in uporabo orodij, kot so ChatGPT, Claude, Grok, Gamma in Perplexity.
Podatkovni reaktor z digestorijem
Modularen informacijski sistem, ki podpira celotni življenjski cikel razvojno-raziskovalnih delotokov. Vključuje module za zajem in hrambo podatkov, metapodatkovno obogatitev, urejanje ter poizvedovalna in analitična orodja UI ter interaktivno vizualizacijo. Rešitev zagotavlja skladnost s predpisi, sledljivost, varnost, izmenjavo in objavo podatkov. Izvajalno okolje bo omogočalo izrabo superračunalniških in UI računskih kapacitet ter podatkovnih repozitorijev.
Pametni urnik
Na podlagi različnih omejitev (npr. število in tip zaposlenih, število in tip prostorov, število in tip “pacientov”, ipd.) ter značilk okolja (npr. napoved vremena, trenutno dan v letu, ipd.) napovedati kakšno bo stanje glede na željeno metriko (npr. število in tip novih pacientov) in na podlagi napovedi pripraviti urnik dela zaposlenih, zasedenosti prostorov (operacij), ipd. Primer je usmerjen v zdravstvo vendar podobno velja drugje z drugimi omejitvami in značilkami.
Optimalne poti izogibanja nevarnosti
Na podlagi grafa možnih poti (npr. računalniško podprta karta), trenutnih lokacij, obsega ter "gibanja" nevarnosti (za kar se lahko uporabijo napovedni modeli), omejitev (npr. hitrost premikanja, zmogljivost premikanja udeležencev) načrtovati najbolj varno in primerno pot evakuacije. Kaj je nevarnost (npr. požar, poplave, "človeški faktor") oz. kdo so udeleženci (tipično ljudje, lahko pa tudi živali oz. premičnine) je odvisno od tega za koga bi se izvajal razvoj.
Pametna organizacija dela
Na podlagi zgodovinskih podatkov o opravljenem delu za posamezen tip naloge, bi lahko natančneje napovedovali predviden zaključek nalog za vsakega zaposlenega posebej in bi se te napovedi uporabljale predvsem za določanje časovnic izvedb nalog. To bi omogočalo bolj optimalno porazdeljev nalog med zaposlene za višjo učinkovitost. Na ta način, bi bilo tudi obveščanje ljudi o njihovem problemu (npr. vloga za gradbeno dovoljenje) mnogo bolj ažurno in predviden čas izvedbe bolj točen.
PandaChat@GOV
Projekt bo izboljšal interakcijo državljanov z digitalnimi storitvami javne uprave in zmanjšal administrativno obremenitev z avtomatizacijo odgovorov na pogosta vprašanja. Na platformo GOV bomo integrirali nagrajeni produkt PandaChat (https://pandachat.ai/) podjetja PC7 d.o.o., ki omogoča enostaven dostop do informacij prek klepeta s klepetalnim robotom. Za zagotovitev varnosti bomo uporabili lokalne jezikovne modele, jih ovrednotili, optimizirali in integrirali v pilotno storitev PandaChat@GOV.
Avtomatizacija ponavljajočih administrativnih procesov s podporo umetne inteligence
V javni upravi se vsakodnevno izpolnjuje in obdeluje veliko število standardnih obrazcev, kar predstavlja ozko grlo v celotnem procesu specifične storitve (upravne enote, zavodi, itd.). Razvili smo več parcialnih rešitev za podporo in avtomatizacijo, ki pohitrijo vsakodnevne naloge in razbremenijo delavce v administraciji (npr. anonimizacija dokumentov, skladnost z regulativo, iskanje v kompleksnih dokumentih, itd.), ki bi jih razširili in sistemitizirali, sprva v najbolj strukturiranih procesih
