W dniach 17-20 września 2023 roku, w Warszawie, miała miejsce konferencja FedCSIS. Wydarzenie to zgromadziło ekspertów z dziedziny Sztucznej Inteligencji z różnych zakątków świata. Członkowie Centrum Sztucznej Inteligencji uczestniczyli w tym wydarzeniu, prezentując swoje innowacyjne prace podczas konferencji.
Podczas sesji AAIA, zespół naukowców z Uniwersytetu im. Adama Mickiewicza w Poznaniu oraz Wydawnictwa Naukowego PWN, w składzie Jakub Pokrywka, Krzysztof Jassem, Piotr Wierzchoń (UAM), Piotr Badylak i Grzegorz Kurzyp (WN PWN), zaprezentował innowacyjny system rerankingu dla polskojęzycznego silnika wyszukiwania medycznego. System ten został zaprojektowany, aby wspierać pracowników medycznych, oferując im wyszukiwanie tekstów na podstawie zweryfikowanych źródeł.
W sesji CNLPS + PolEval, szeroka reprezentacja naszego Uniwersytetu, w tym Marek Kubis, Paweł Skórzewski, Rafał Jaworski, Marcin Sowański, Tomasz Ziętkiewicz oraz wspomniani wcześniej Jakub Pokrywka, Piotr Wierzchoń i Krzysztof Jassem, przedstawili swoje badania nad wyzwaniami związanymi z poprawnością AI konwersacyjnego i przewidywaniem interpunkcji dla tekstów polskich. Natomiast Michał Juńczyk zaprezentował koncepcję systemu BIGOS - multi-domain benchmark and dataset for Polish Automatic Speech Recognition. Szczególną uwagę należy poświęcić Jakubowi, który był autorem lub współautorem aż trzech wystąpień. Ostatni z nich omawiał wyszukiwanie i wydobywanie konkretnych fragmentów tekstów z dużych zbiorów danych tekstowych, które są relewantne dla zadanego zapytania z użyciem algorytmu OKAPI BM25.
Podczas tej samej sesji, nagrodzony został Szymon Jadczak, student kierunku Informatyka oraz uczestnik projektu AITech, który wygrał wyzwanie CAICCAIC organizowane w ramach konfernecji.
W trakcie Data Mining Competition, Sławomir Pioroński rywalizował z innymi uczestnikami w konkurencji polegającej na ekstrakcji wartościowych informacji z dużych zbiorów danych, którym osiągnął wysokie, trzecie miejsce.
Podczas sesji AI-HuSo, Piotr Jabłoński przedstawił swoją pracę zatytułowaną "Harness Old Media: a cross-disciplinary approach to utilizing television data for media content analysis". Praca ta koncentrowała się na wykorzystaniu danych z telewizji w analizie treści medialnych, co jest częścią większego projektu skoncentrowanego na rozwoju algorytmów do klasyfikacji i porównywania treści z różnych mediów w celu zidentyfikowania dezinformacji.
Prace te stanowią znaczący wkład w rozwój Sztucznej Inteligencji, zwłaszcza w kontekście języka polskiego. Prezentacje naszych reprezentantów pokazały głębokie zrozumienie problemów oraz innowacyjne podejścia do ich rozwiązania. Konferencja FedCSIS 2023 w Warszawie była doskonałą platformą do wymiany wiedzy i doświadczeń między ekspertami w tej dynamicznie rozwijającej się dziedzinie.
