Các chuyên gia trí tuệ nhân tạo từ Khoa Công nghệ thông tin của ČVUT (FIT ČVUT) ở Praha đã giành được hai chiến thắng trong các cuộc thi trong khuôn khổ hội nghị quốc tế NeurIPS 2022. Các nhà khoa học trong nước đã giành chiến thắng trong cuộc thi lập mô hình bầu khí quyển của các ngoại hành tinh (các hành tinh bên ngoài Hệ Mặt trời) và cuộc thi dự báo thời tiết chính xác nhất, ví dụ như lượng mưa cực lớn ở các nước đang phát triển.

Một hội nghị tại thành phố New Orleans của Mỹ tập trung vào học máy có sự tham gia của 10 000 chuyên gia trí tuệ nhân tạo từ khắp nơi trên thế giới. Sự kiện diễn ra vào cuối tháng 11 và tháng 12 vừa qua, trường đại học đã nói về thành công của Séc vào thứ Hai tuần này.

Trong khuôn khổ hội nghị, một số cuộc thi sẽ diễn ra hàng năm, nơi các nhà nghiên cứu có thể đo lường điểm mạnh của họ trong việc giải quyết các nhiệm vụ từ nghiên cứu cơ bản đến ứng dụng trí tuệ nhân tạo.

Các nhà khoa học từ FIT ČVUT đã giành chiến thắng trong hai cuộc thi từ NeurIPS 2022: Thử thách dữ liệu học máy Weather4cast và Ariel Machine Learning Data Challenge.

Mô phỏng dự báo lượng mưa khi không có radar

Khi giành chiến thắng trong cuộc thi đầu tiên, nhóm giảng viên đã được hưởng lợi từ việc hợp tác nghiên cứu chung với công ty Meteopress ở Praha trong lĩnh vực cải thiện các thuật toán trí tuệ nhân tạo để dự báo thời tiết.

Nhóm các nhà nghiên cứu chiến thắng từ Phòng thí nghiệm Khoa học Dữ liệu của FIT ČVUT, bao gồm Jiří Pihrt, Rudolf Raevskiy, Petr Šimánek và Matej Choma, đã phải dự đoán lượng mưa chính xác nhất có thể dựa trên dữ liệu vệ tinh từ 7 khu vực khác nhau trong khoảng thời gian 2 năm.

Theo các giảng viên, điểm độc đáo của dự án chiến thắng của họ trong cuộc thi nằm ở chỗ nó có thể mô phỏng rất thực tế dự báo về lượng mưa cực đoan ở những nơi không có radar khí tượng, chẳng hạn như ở các nước đang phát triển.

“Một số mạng thần kinh có kiến trúc đặc biệt giúp tạo ra các mô phỏng trung thực hơn về mặt vật lý. Nhờ đó, các dự báo không chỉ chính xác hơn mà còn thực tế hơn," Pavel Kordík, phó trưởng khoa hợp tác với ngành tại FIT ČVUT, nhận xét về dự án chiến thắng.

“Nhờ sự kết nối kiến thức của các nhà khoa học và sinh viên trong khoa với công ty Meteopress, chúng tôi đã có thể dự đoán thời tiết rất chính xác trước vài chục phút”, ông nói thêm và cho biết thêm đây là một trong những ví dụ minh họa. làm thế nào để kết nối hiệu quả nghiên cứu lý thuyết với thực tiễn.

Nhận biết nhiệt độ bầu khí quyển của các hành tinh xa xôi

Một thành công khác tại hội nghị là chiến thắng của Ondřej Podsztavk trong cuộc thi thứ hai, tập trung vào mô hình hóa bầu khí quyển của các hành tinh nằm ngoài Hệ Mặt trời.

Mục tiêu của dự án là thiết kế phương pháp hiệu quả nhất để nhận biết nhiệt độ bầu khí quyển của các ngoại hành tinh và lượng khí trong đó. Do đó, Podsztavek đã đề xuất cái gọi là thuật toán tập hợp sâu.

“Nó bao gồm 20 mạng thần kinh tích chập được sửa đổi để xử lý quang phổ phát sinh từ sự phân bố ánh sáng đi qua bầu khí quyển của các ngoại hành tinh,” ông mô tả bản chất công việc của mình.

Theo ông, nghiên cứu ngoại hành tinh giúp chúng ta hiểu được sự độc đáo của hành tinh Trái đất của chúng ta.

Để giải quyết thách thức, Podsztavek đã sử dụng kinh nghiệm hợp tác nghiên cứu lâu dài với Petr Škoda từ Viện Thiên văn học thuộc Viện Hàn lâm Khoa học CH Séc và FIT ČVUT và Pavle Tvrdík từ Khoa Hệ thống Máy tính của FIT ČVUT.

MP (tổng hợp)