A cikk szerzője a HUN-REN vezérigazgatója.
***
„Miközben az Egyesült Államok frissen megválasztott elnöke bejelentette, hogy a következő négy évben 500 milliárd dollárt szánnak a mesterséges intelligenciára, idehaza a HUN-REN Magyar Kutatási Hálózat is komoly lendülettel dolgozik azon, hogy a magyar tudományos élet a globális MI-kutatások élvonalában maradjon.
A mesterséges intelligencia már most sok hozzáadott értéket teremt a kutatásban. Az MI segít azonosítani ritka genetikai betegségeket, feltárni az univerzum legősibb galaxisait, és rekonstruálni kihalt állatok genomját.
Az MI nemrégiben a világ figyelmét azzal keltette fel, hogy segített olyan antibiotikumokat felfedezni, amelyek hatékonyak az antibiotikum-rezisztens baktériumok ellen, a nyelvelemző készségei pedig lehetővé teszik, hogy több millió oldalas jogi és történelmi szövegekben találjanak eddig rejtett összefüggéseket.
Az emberi agykutatás területén egy új, mesterséges intelligencián alapuló rendszer képes volt gondolatok vizuális rekonstrukciójára, például egyszerű képek és szöveges elképzelések leképezésére az agyi aktivitás alapján.
A HUN-REN hálózatban is jelen van az MI kutatása és az MI által támogatott kutatások erősítése és olyan komoly ambíciók, mint az energiatakarékos és fenntartható gépi tanulás kutatása, az egészségügyi adatok elemzése MI-vel népegészségügyi és személyre szabott orvoslási fókusszal is vagy épp az öregedésre ható tényezők azonosítása és lassítása.
A HUN-REN AI 4 Science (AI4S) program 2024-ben több mint száz kutatási projektet támogatott, és közel ötszáz kutatót segített workshopokkal, képzésekkel, illetve személyes konzultációkkal előmozdítva például a klímaváltozásálló növények fejlesztését, az agykutatást vagy a magyar irodalom szélesebb feldolgozását. Emellett a HUN-REN egy biztonságos technológiai platformot hozott létre, ahol nyílt forráskódú nyelvi modellek futtathatók, valamint egy speciális, kutatási célú képelemző alkalmazást is üzembe állított.
A 2025-ös tervek részeként három új kezdeményezés is elindul:
AI4Efficiency: az adminisztratív folyamatok automatizálásával tehermentesíti a kutatókat; AI4Innovation: az innovációs és piacra lépési folyamatok támogatásával segíti a hasznosulást; AI1Science: új kutatási paradigmákat vezet be, hogy a legújabb, esetleg az amerikai giga-beruházások nyomán születő, kiemelkedően fejlett AI-modellek képességeit is maradéktalanul ki lehessen használni, sőt újradefiniálni, hogy hogy is lehet hozzáállni a kutatás folyamatához, ha PHD szintű képességekkel rendelkező modellek állnak rendelkezésre.