ASEF znanstveni simpozij: Ko podatki spregovorijo, je prihodnost mogoče izračunati?

ASEF znanstveni simpozij: Ko podatki spregovorijo, je prihodnost mogoče izračunati?

ASEF znanstveni simpozij: Ko podatki spregovorijo, je prihodnost mogoče izračunati?

Umetna inteligenca, napredno molekularno modeliranje, digitalni dvojčki in praktični industrijski izzivi. Letošnji znanstveni simpozij Inštituta ASEF je v dvorano Mestnega muzeja Ljubljana privabil številne profesorje, mentorje, predstavnike gospodarstva in štipendiste, ki so skupaj iskali odgovor na ključno vprašanje sodobnega časa: Ali lahko z algoritmi napovemo in oblikujemo prihodnost?

Dogodek je z uvodnim nagovorom odprl direktor Inštituta ASEF, dr. Rok Sekirnik, ki je izpostavil unikatnost mreže ASEF. Ta že več kot desetletje ustvarja personalizirane raziskovalne izkušnje za izbrane slovenske talente, ključni cilj pa ostaja prenos neprecenljivega znanja in izkušenj nazaj v domače okolje.

Vrhunski znanstveni prispevek: Od avtomatizacije procesov do boljših AI odgovorov

V prvem delu simpozija so zbrani prisluhnili vodilnim domačim in tujim strokovnjakom. Prof. Marko Grobelnik (Institut Jožef Stefan) je osvetlil trenutno znanstveno in tehnološko stanje umetne inteligence s poudarkom na avtomatizaciji samega znanstvenega procesa, kar lahko popolnoma spremeni delo raziskovalcev v prihodnosti. Prof. dr. Julija Zavadlav (Tehniška univerza v Münchnu) je predstavila fascinanten svet molekularnega modeliranja z umetno inteligenco. Pojasnila je, kako lahko računalniški mikroskop in strojno učenje uporabimo za opazovanje gibanja atomov ter kako z generativnimi modeli ugotoviti, kateri material ima točno določene, želene lastnosti. Prof. dr. Jure Leskovec (Univerza Stanford, soustanovitelj ASEF) pa je simpozij zaokrožil s predavanjem o umetni inteligenci kot naprednem asistentu v znanosti. Predstavil je delo stanfordske raziskovalne skupine, pri čemer je največji poudarek namenil ključnemu izzivu sodobnega razvoja: kako sisteme umetne inteligence s pomočjo naprednih metod naučiti prepoznavanja konteksta in generiranja bistveno boljših, natančnejših ter zanesljivejših odgovorov za potrebe raziskovalnega dela.

Interdisciplinarni izzivi: Znanost na sladolednem poligonu

Poseben vrhunec simpozija je bila okrogla miza programa ASEF Tutorstvo, ki jo je moderirala Kaja Ravnak. Letošnje tutorske skupine so se posvetile devetemu cilju trajnostnega razvoja Združenih narodov, tri skupine pa so se neposredno lotile praktičnih industrijskih izzivov podjetja Incom Leone.

Pet štipendistov Raziskovanja v tujini generacije 2025 je predstavilo svoje eseje, zbrane v novem zborniku. Tomaž Jurkovič (Fizika in tehnika) je s skupino pod mentorstvom prof. dr. Saše Grozdanova raziskoval rekristalizacijo ledu in temperaturno zgodovino sladolednih serij za zagotavljanje stabilnejše kakovosti izdelkov. Maša Karčovnik (Biokemija in kemija) je s skupino pod mentorstvom dr. Alena Krajnca predstavila rešitve za predelavo in izpiranje sladkorja iz odpadnih voda v proizvodnji. Gal Gantar (Računalništvo) je s skupino pod mentorstvom prof. dr. Ivana Bratka opisal razvoj pametnih UI agentov in simulatorjev na superračunalniku SLAIF. Duška Stopar (Medicina) je s skupino pod mentorstvom prof. dr. Janeza Žiberta razkrila vizijo proaktivnega zdravstva, koncepta digitalnega dvojčka in diagnostičnih sladoledov. Marko Fišer (Družbene vede) pa je s skupino pod mentorstvom prof. dr. Tomaža Deželana prek satelitske analize toplotnih otokov opozoril na pomen prostorske pravičnosti pri načrtovanju pametnih mest.

Ključno spoznanje simpozija

Številke, algoritmi in simulatorji ponujajo neverjetne napovedne modele. Vendar pa prihodnosti ne usmerjajo le izračuni, ampak ljudje. Naša naloga je, da tehnološke inovacije povezujemo z visoko mero etike, empatije in medsebojnega sodelovanja, da bodo dostopne vsem kot javno dobro.

Iskrena hvala vsem predavateljem, štipendistom, tutorjem in podjetju Incom Leone za sodelovanje in navdihujoče debate, ki dokazujejo, da družina ASEF uspešno gradi močne mostove znanja med Slovenijo in svetom.