Rakendusliku tehismõistuse uurimisrühm

Uurimisrühma juht
Võtmesõna
mudelipõhine masinõpe
automatiseeritud inimlaadne arutlus
ontoloogiapõhine arutlus
soovitussüsteemid
loogikapõhised tarkvarasüsteemid
keeruliste süsteemide modelleerimine ja simulatsioonid
Ülevaade
Rakendusliku tehismõistuse grupp keskendub oma uurimistöös tehismõistuse meetoditele, arendades ja rakendades neid erinevates valdkondades. Keskendutakse peamiselt masinõppe, ontoloogiapõhise arutluse, automaatse teoreemitõestamise, teadmuse loomise jt tehismõistuse meetodite juurutamisele tööstuse ja avaliku sektori rakendustes. Lisaks tegeldakse uuringutega loomuliku keele mõistmise ja automatiseeritud inimlaadse arutluse valdkondades.Uurimistöö mitmete dekaadide vältel on loodud mitmeid rakendusi, mis võimaldavad tehismõistuse tehnikaid rakendada. Praegusel ajal on neist kasutusel või arendusjärgus järgmised:• CoCoViLa – visuaalne mudelipõhine automaatset programmisünteesi pakkuv tarkvaraarenduskeskkond - http://cocovila.github.io/• WhiteDB – kiire NoSQL andmebaasiohjur - http://whitedb.org/• GKC – arutlusvahend tööks (väga) suurtel teadmusbaasidel - https://github.com/tammet/gkcKäesoleval ajal on grupi keskseteks teemadeks tehismõistuse meetodite rakendamine ruumiandmeanalüüsil, masinõppe rakendamine e-kaubanduse ja avaliku sektori riskihalduses ning loomulikul keelel baseeruvate suhtlussüsteemide arendus.
Tähtsamad tulemused
2023. aastal:Ehitati eksperimentaalsüsteem tavamõtlemise automatiseerimiseks, eesmärgiga uurida ja katsetada võimalusi masinõppesüsteemide – eeskätt suurte keelemudelite (LLM) – integreerimiseks otsingupõhiste reegli- ja loogikasüsteemidega, ning loonud selle jaoks algoritmid loogikajärelduste süsteemi laiendamiseks erandite ja tõenäosustega. Lisaks sellele osalesime skaleeruvate plokiahelate ehitamisele suunatud uurimistöös koostöös AS GuardTime-ga,ning mitmetes küberkaitsealastes uurimistöödes. Osalesime toodete digipassi väljatöötamise HORIZON europrojektis CIRPASS, 2024. a järkub tegevusjätkuprojektis CIRPASS-2. Digipassi eesmärk on suuremahulise ringmajanduse toetamine.
Järv, P.; Tammet, T.; Verrev, M.; Draheim, D. (2023). Large-scale commonsense knowledge for default logic reasoning. SN Computer Science, 4 (550), 14 pp. DOI: 10.1007/s42979-023-01963-2
Tammet, T.; Järv, P.; Verrev, M.; Draheim, D. (2023). An experimental pipeline for automated reasoning in natural language (short paper). In: Pientka, Brigitte; Tinelli, Cesare (Ed.). Automated Deduction –CADE 29 : 29th International Conference on Automated Deduction, Rome, Italy, July 1–4, 2023, Proceedings. (509−521). Cham: Springer. (Lecture Notes in Computer Science; 14132). DOI: 10.1007/978-3-031-38499-8_29
Seotud struktuuriüksus