Elitný odborník na neurónové siete otvorene: Talenty zo Slovenska odchádzajú, ak systém oceňuje skôr známosti ako schopnosti

V čase, keď sa o umelej inteligencii hovorí ako o kľúčovej technológii budúcnosti, zohráva výpočtový výkon čoraz dôležitejšiu úlohu. Nejde len o abstraktné modely či vedecké experimenty. Práve na tejto infraštruktúre vznikajú nové lieky, presnejšie finančné predikcie aj riešenia, ktoré postupne menia fungovanie ekonomiky.

Aj Slovensko sa snaží držať krok. Spustením vlastného superpočítača urobilo krok, ktorý môže ovplyvniť nielen výskum, ale aj schopnosť krajiny pritiahnuť inovácie a technologické investície. Otázkou však zostáva, či ide o začiatok systematickej zmeny, alebo len o technologický experiment bez širšieho dopadu.

Výskumník Róbert Kanász v rozhovore vysvetľuje, čo superpočítač v praxi znamená, kde môže priniesť najväčší prínos a prečo bez investícií do ľudí a vzdelávania jeho potenciál naplno nevyužijeme.

• Čo v skutočnosti dokáže technológia, o ktorej sa tak veľa hovorí?
• Prečo sa o nej začína hovoriť aj mimo vedeckých kruhov?
• Ako môže ovplyvniť každodenný život bežných ľudí?
• Kde sa skrýva jej najväčší potenciál?
• Prečo nestačí len samotná technológia?
• Čo brzdí jej rýchlejší rozvoj u nás?
• Kto z nej môže v budúcnosti najviac profitovať?
• Akú úlohu zohrávajú dáta v jej fungovaní?
• Prečo je dôležité, kde vzniká a kto ju ovláda?
• Môže zmeniť smerovanie celej krajiny?

Ako by ste laikovi vysvetlili, čo vlastne znamená, že Slovensko má funkčný superpočítač? Čo je Perun schopný robiť, čo bežné pracovné stanice nedokážu?

Keď hovorím o superpočítači, mám na mysli vyspelú výpočtovú infraštruktúru. Táto infraštruktúra dokáže riešiť mimoriadne náročné úlohy, ktoré by bežné počítače nezvládli alebo by im to trvalo príliš dlho. Najnovším prírastkom na Slovensku je superpočítač Perun, ktorý je zložený z tisícok, konkrétne 12 800, procesorových jadier a výkonných grafických akcelerátorov. Tieto komponenty sú prepojené vysokorýchlostnou sieťou. Superpočítač nepredstavuje jeden veľký počítač, ale skôr rozsiahlu sieť spolupracujúcich uzlov.

Perun na rozdiel od bežných pracovných staníc dokáže realizovať simulácie z reálneho sveta vo veľkom rozsahu. Ide napríklad o simulácie šírenia epidémie, modelovanie klímy, správania materiálov na atómovej úrovni alebo výpočty prúdenia vzduchu okolo lietadla. Takéto výpočty zahŕňajú milióny až miliardy rovníc, ktoré sa musia riešiť paralelne.

Ďalším príkladom sú veľké jazykové modely. Ich tréning je na bežnej pracovnej stanici veľmi zdĺhavý a v prípade väčších modelov dokonca nemožný.

Pred časom som počul prirovnanie, ktoré to dobre vystihuje. Bežná pracovná stanica je ako veľmi rýchle auto. Superpočítač ako Perun je diaľničná flotila tisícov takýchto áut, ktoré idú paralelne a koordinovane.

Spomínate, že superpočítač môže výrazne urýchliť medicínsky výskum. Viete uviesť konkrétny príklad výpočtu alebo simulácie, kde rozdiel medzi bežným počítačom a Perunom znamená mesiace či roky práce navyše?

Jedným z príkladov môže byť vývoj modelu na báze umelej inteligencie, ktorý dokáže automaticky identifikovať nádory alebo cievne poškodenia z CT snímok. Takýto model potrebuje veľa času na trénovanie, najmä pri veľkom množstve trojrozmerných záznamov. Na bežnom výkonnom počítači môže jeden tréningový experiment trvať niekoľko dní až týždňov. Ak je potrebné otestovať rôzne verzie a architektúry modelu, celkový čas sa môže predĺžiť na niekoľko mesiacov.

Superpočítač Perun dokáže tieto výpočty rozdeliť medzi stovky procesorov a grafických akcelerátorov, ktoré pracujú paralelne. To, čo by bežný počítač počítal mesiace, môže byť hotové už za niekoľko dní. Výskumníci tak môžu rýchlejšie skúmať nové prístupy, zvyšovať presnosť modelov a skôr uvádzať výsledky do praxe.

Podobná situácia nastáva aj pri vývoji liekov, kde sa simulujú interakcie medzi molekulami. Aj tu platí, že na bežnom počítači by simulácia trvala veľmi dlho alebo by ju nebolo možné uskutočniť vôbec.

Čo sa zmení pre slovenských výskumníkov tým, že majú k dispozícii takýto výpočtový výkon doma a nemusia sa spoliehať na zahraničné kapacity?

Tým, že slovenskí vedci majú k dispozícii superpočítače ako Perun a Devana, sa situácia výrazne mení na viacerých úrovniach.

Predovšetkým ide o čas a dostupnosť. Keď sa výskumník obracia na zahraničné zdroje, často musí čakať na schválenie výpočtového času alebo na svoju pozíciu v poradí medzi množstvom projektov. Domáca infraštruktúra umožňuje rýchlejší prístup, pružnejšie plánovanie experimentov a schopnosť reagovať na nové výzvy bez zbytočnej administratívnej záťaže.

Druhou oblasťou je ochrana dát. Pri práci s citlivými informáciami, napríklad medicínskymi alebo štátnymi údajmi, je jednoduchšie zabezpečiť ochranu a dodržiavanie pravidiel, ak dáta zostávajú v krajine.

Tretím aspektom je rozvoj odborných znalostí. Ak je infraštruktúra dostupná doma, študenti, doktorandi aj firmy môžu získavať skúsenosti priamo na Slovensku, bez nutnosti odchodu do zahraničia. To posilňuje vedecké prostredie a zvyšuje konkurencieschopnosť krajiny.

Význam má aj strategická nezávislosť. V oblastiach, ako sú umelá inteligencia, kybernetická bezpečnosť alebo vývoj nových materiálov, je výpočtový výkon kľúčovým zdrojom. Mať ho pod vlastnou kontrolou znamená, že krajina nie je úplne závislá od externých kapacít a môže sa sústrediť na vlastné priority.

zdroj: Róbert Kanász

Vo vašej práci sa venujete strojovému učeniu, neurónovým sieťam aj predikcii bankrotov. Ako sa prepája finančný výskum a medicínske simulácie v prostredí superpočítača?

Aj keď sa venujem finančnému modelovaniu a medicínskym simuláciám, v oboch oblastiach narážame na rovnaký problém, a to nevyváženosť údajov. V medicíne väčšinu vyšetrení tvoria normálne výsledky, zatiaľ čo len malé percento predstavuje patologické nálezy. Vo finančných dátach väčšina subjektov vykazuje stabilitu. Rizikové prípady sú menej časté.

Pre model sú však práve tieto zriedkavé prípady kľúčové. Ak by sa učil len z väčšiny dát, dosiahol by síce vysokú presnosť, no zlyhal by pri odhaľovaní dôležitých odchýlok. Preto je potrebné využívať špeciálne tréningové techniky, vyvažovať triedy, vytvárať syntetické dáta a optimalizovať modely podľa metrík, ktoré zvýrazňujú schopnosť zachytiť zriedkavé javy.

Takýto prístup si vyžaduje rozsiahle experimentovanie a veľký výpočtový výkon. Superpočítač typu Perun umožňuje testovať rôzne modely a nastavenia súčasne, čím výrazne skracuje čas potrebný na nájdenie spoľahlivého riešenia. Vďaka tomu je možné efektívne analyzovať aj dáta, v ktorých sa kľúčová informácia nachádza len v malej časti celkového objemu.

Slovensko často hovorí o inováciách, no investície do výskumu zaostávajú za západom. Je jeden superpočítač systémová zmena, alebo skôr prvý krok?

Superpočítač sám osebe nezabezpečí systémovú zmenu, no predstavuje veľmi dôležitý prvý krok.

Súčasná výpočtová infraštruktúra je kľúčovým predpokladom pre moderný výskum v oblastiach, ako sú umelá inteligencia, materiálový výskum, energetika či analýza dát. Bez nej je krajina odkázaná na zahraničné zdroje, čo obmedzuje rýchlosť aj ambície projektov. Superpočítače ako Perun a Devana preto vytvárajú základ pre ďalší rozvoj.

Skutočná systémová zmena však nastane až vtedy, keď sa k infraštruktúre pridajú dlhodobé investície do ľudí, vzdelávania, grantových programov a spolupráce medzi univerzitami a priemyslom. Nevyhnutné je stabilné financovanie výskumných tímov, podpora doktorandov a schopnosť zapájať sa do medzinárodných projektov ako rovnocenný partner.

Inými slovami, superpočítač je zásadný predpoklad, no sám o sebe nestačí. Ak sa okolo neho vytvorí silný ekosystém talentov, projektov a inovácií, môže sa stať motorom systémovej zmeny. Ak však zostane izolovaným technologickým projektom, jeho potenciál sa nevyužije.

Ako vyzerá bežný pracovný deň výskumníka, ktorý pracuje s takouto infraštruktúrou? Je to viac o programovaní, matematike alebo interpretácii výsledkov?

Typický pracovný deň výskumníka pracujúceho so superpočítačom sa nedá zovšeobecniť. Jeho náplň závisí od odbornosti aj od pozície v tíme.

Súčasné problémy sú natoľko komplexné, že ich spravidla nedokáže riešiť jeden človek. Vyžadujú si spoluprácu viacerých odborníkov. Jeden člen tímu sa sústreďuje najmä na matematické modelovanie a návrh algoritmov. Ďalší trávi väčšinu času programovaním, optimalizáciou kódu a prípravou výpočtov. Iný sa venuje analýze a interpretácii výsledkov, štatistickému vyhodnocovaniu a vizualizácii dát.

Komplexita dnešných výskumných úloh je taká vysoká, že pokryť všetky fázy od teórie cez implementáciu až po interpretáciu by bolo pre jednotlivca prakticky nemožné.

Vo vašich publikáciách sa venujete aj nevyváženým dátam a predikcii bankrotov. Prečo je práca s „nečistými“ alebo nevyváženými dátami dnes jednou z najväčších výziev umelej inteligencie?

Nevyvážené dáta predstavujú jednu z najväčších výziev v umelej inteligencii, pretože len malá časť z nich obsahuje kľúčové informácie. Väčšina záznamov patrí do dominantnej kategórie, zatiaľ čo iba minimum sa týka rizikových alebo neobvyklých udalostí, napríklad bankrotu firmy.

Algoritmy strojového učenia sa snažia maximalizovať celkovú presnosť. Ak jedna kategória výrazne prevažuje, model sa naučí preferovať práve ju. Výsledkom môže byť síce vysoká presnosť, no zároveň slabá schopnosť odhaliť zriedkavé, no zásadné situácie.

Riešenie si vyžaduje špecifické tréningové prístupy, vyvažovanie dát, tvorbu syntetických vzoriek, úpravu váh jednotlivých tried a výber vhodných hodnotiacich metrík. V praxi to znamená veľké množstvo experimentovania a testovania rôznych prístupov.

Môže sa podľa vás Slovensko stať konkurencieschopným hráčom v oblasti AI a high performance computingu, alebo budeme vždy dobiehať väčšie krajiny?

Čítaj viac z kategórie: Biznis a startupy