Sześć kluczowych projektów AI dla Polski według ekspertów

Grupa robocza ds. sztucznej inteligencji (GRAI) przedstawiła swoje zalecenia dotyczące polityki rozwoju sztucznej inteligencji w Polsce na lata 2025-2030, opracowanej przez Ministerstwo Cyfryzacji. Eksperci wskazali, że Polska ma potencjał, aby stać się jednym z liderów w dziedzinie sztucznej inteligencji, jednak wymaga to strategicznych działań w zakresie inwestycji, edukacji, regulacji oraz budowy sprzyjającego ekosystemu.

W dokumencie podkreślono, że bez odpowiedniego wykorzystania tej szansy Polska może stracić swój potencjał na rzecz bardziej zaawansowanych technologicznie krajów. W trakcie analiz i konsultacji z członkami kapituły AI, powołanej przez Ministra Cyfryzacji, zidentyfikowano sześć projektów o największym potencjale dla polskiej gospodarki i społeczeństwa.

Pierwszym z rekomendowanych projektów jest rozwój małych, specjalistycznych modeli językowych. Eksperci zauważyli, że duże modele językowe, takie jak ChatGPT czy Claude, osiągają wysoką jakość, ale wymagają ogromnych zasobów danych i mocy obliczeniowej. Proponują oni zainicjowanie programu badań podstawowych w celu stworzenia nowych architektur o mniejszych wymaganiach i wyspecjalizowanych zdolnościach, takich jak wnioskowanie.

Projekt ten jest określany jako moonshot, co oznacza, że choć zysk nie jest gwarantowany, to w przypadku sukcesu może być bardzo duży. Eksperci podkreślają, że Polska ma szansę stać się pionierem w tej dziedzinie, co przyniosłoby korzyści zarówno gospodarce, jak i społeczeństwu.

Kolejnym priorytetem jest rozwijanie bezpiecznego AI. W Polsce już teraz działa sieć zespołów badawczych zajmujących się Transparentną, Bezpieczną i Wyjaśnialną Sztuczną Inteligencją. Eksperci sugerują, że Polska może szybko zdobyć przewagę konkurencyjną i stać się marką producenta Bezpiecznego AI.

– Budując na tych silnych zespołach badawczych możemy szybko uzyskać przewagę konkurencyjną i markę producenta Bezpiecznego AI (...). Polska ma potencjał, by stać się liderem standardów i rozwiązań o najwyższej jakości i niezawodności. Jednocześnie odporne na zakłócenia i skuteczne AI może być stosowane w zagadnieniach obronności, dla bezpieczeństwa i tzw. dual use – zaznaczają eksperci.

Trzeci projekt dotyczy stworzenia energooszczędnych procesorów dedykowanych obliczeniom sztucznej inteligencji. Konsumpcja energii przez systemy AI jest poważnym problemem, dlatego celem jest zaprojektowanie, wyprodukowanie i wprowadzenie na rynek globalny rodziny wydajnych energetycznie procesorów lub akceleratorów sprzętowych.

– Celem projektu jest zaprojektowanie, wyprodukowanie i wprowadzenie na rynki globalne rodziny wydajnych energetycznie procesorów (i/lub akceleratorów sprzętowych) dedykowanych dla obliczeń sztucznej inteligencji – wyjaśnili eksperci.

Czwartym projektem są struktury wieloagentowe, które wykorzystują specjalizowane, małe modele językowe. Takie systemy integrują możliwości modeli językowych i innych systemów informatycznych, umożliwiając rozwiązywanie złożonych problemów bez konieczności korzystania z dużych systemów AI dostępnych w chmurach obliczeniowych.

– Systemy takie, integrując możliwości modeli językowych i innych systemów informatycznych, umożliwiają rozwiązywanie złożonych problemów często bez konieczności odwoływania się do dużych SI dostępnych najczęściej w chmurach obliczeniowych (...). Działanie ma potencjalnie duże efekty synergiczne z pozostałymi projektami, zwłaszcza niskoenergetycznymi procesorami – rekomendują specjaliści od AI.

Piąty projekt zakłada stworzenie krajowej, rozproszonej infrastruktury do bezpiecznego gromadzenia, przetwarzania i udostępniania danych na potrzeby rozwoju AI. Polska ma szansę stać się pionierem w budowie takiej infrastruktury, szczególnie istotnej w kontekście danych medycznych i innych wrażliwych zbiorów.

– Polska ma szansę stać się pionierem w budowie bezpiecznej, rozproszonej infrastruktury danych, szczególnie istotnej w kontekście danych medycznych i innych wrażliwych zbiorów. Rozwiązanie to odpowiada na rosnące zapotrzebowanie na lokalne przetwarzanie danych (AI on Edge) przy jednoczesnym zachowaniu korzyści skali oferowanych przez centra danych – podkreślili eksperci.

Ostatnim z rekomendowanych projektów jest wykorzystanie sztucznej inteligencji do usprawnienia wybranego obszaru opieki zdrowotnej. Kluczowym etapem wdrożenia będzie wybór istotnego społecznie problemu, takiego jak diagnostyka nowotworów, chorób układu krążenia czy cukrzycy, oraz miar sukcesu wdrożenia.

Eksperci wskazują, że dobre praktyki wypracowane podczas realizacji projektu mogą stać się podstawą dla globalizacji takich rozwiązań. Polska mogłaby stać się liderem w tej dziedzinie, co przyniosłoby korzyści zarówno krajowej opiece zdrowotnej, jak i globalnemu rynkowi medycznemu.

źródło: PAP

Jesteśmy na Google News. Dołącz do nas i śledź Strefę Biznesu codziennie. Obserwuj StrefaBiznesu.pl!