Skip to main content

Aktualności Instytutu Podstaw Informatyki PAN

01.04.2025 - Seminarium Teorii Gier i Decyzji - godz. 11:00,

Grzegorz Rządkowski (Politechnika Warszawska, Wydział Zarządzania)

Streszczenie:
Falki logistyczne pozwalają na przedstawienie danego szeregu czasowego jako sumy funkcji logistycznych (lub sumy pochodnych tych funkcji) a następnie badanie poszczególnych składowych.
Referat będzie miał charakter dyskusji i jest oparty na pracach:

  • Inga Ivanova, Grzegorz Rządkowski, Triple Helix synergy and patent dynamics, cross countrycomparison, Quality and Quantity (2025), DOI: 10.1007/s11135-025-02100-2
    (Praca powyższa nie jest w Open Access ale podaję niżej link autorski udostępniony przez czasopismo do podzielenia się z osobami zainteresowanymi: tutaj,
  • Inga Ivanova, Grzegorz Rządkowski, Loet Leydesdorff, Quantitative Theory of Meaning. Application to Financial Markets. EUR/USD case study, Arxiv preprint, DOI: 10.48550/arXiv.2410.06476.

Zapytanie ofertowe nr EZ.26.8.2025
Opracowanie drzew składniowych dla 2000 zdań polskich
na podstawie rozbiorów wygenerowanych automatycznie


Barwy KPO, flaga RP, NextGenerationEU
Przedmiot zamówienie finansowany z projektu:
„Cyfrowa infrastruktura badawcza dla humanistyki i nauk o sztuce DARIAH-PL”
w ramach Inwestycji A2.4.1 Inwestycje w rozbudowę potencjału badawczego Krajowego Planu Odbudowy i Zwiększania Odporności,
umowa nr KPOD.01.18-IW.03-0013/23.

Więcej…Zapytanie ofertowe nr EZ.26.8.2025

Zapytanie ofertowe nr EZ.26.7.2025
Dostawa laptopów oraz monitorów – terminale dostępu
do infrastruktury DARIAH-PL


Barwy KPO, flaga RP, NextGenerationEU
Przedmiot zamówienie finansowany z projektu:
„Cyfrowa infrastruktura badawcza dla humanistyki i nauk o sztuce DARIAH-PL”
w ramach Inwestycji A2.4.1 Inwestycje w rozbudowę potencjału badawczego Krajowego Planu Odbudowy i Zwiększania Odporności,
umowa nr KPOD.01.18-IW.03-0013/23.

Więcej…Zapytanie ofertowe nr EZ.26.7.2025

10.03.2025 - Seminarium Instytutowe — godz. 12:00

prof. Jan Komorowski (Department of Cell and Molecular Biology, Uppsala University oraz IPI PAN)

Odnośnik do spotkania w MS Teams (nowe okno)

Streszczenie (autorskie):

The current huge successes of neural networks and deep learning sidelined the important aspect of transparency of the predictions made by these classifiers. While predictive accuracy is important in many applications, in the case of knowledge discovery in life sciences the main interest is in understanding how the predictions are made and thus some loss of accuracy may be accepted. In this seminar, I shall present our methodology based on the combination of Monte Carlo Feature Selection (rmcfs) and rough set R.ROSETTA developed in my laboratory that supports making discoveries in life sciences, but is general enough to contribute to predictive maintenance. Examples will include transcriptomic studies of Systemic Lupus Erythematosus, a complex immune system disease, progression of Acute Myeloid Leukemia and establishment of protection against SIV/HIV in Rhesus macaques upon vaccination. And for the predictive maintenance case, I shall use the model of water piping system in the Stockholm area developed in our laboratory.

Więcej…10.03.2025 - Seminarium Instytutowe

Polski otwarty wielki model językowy (PLLuM) gotowy do działania


PLLuM (Polish Large Language Model) to rodzina modeli sztucznej inteligencji, która pozwala przetwarzać i generować teksty w języku polskim. Modele stworzone przez polskich ekspertów i ekspertki z dziedziny IT i lingwistyki, wesprą rozwój kompetencji cyfrowych oraz innowacje w administracji publicznej i biznesie. Ministerstwo Cyfryzacji zaprezentowało polski model językowy PLLuM oraz plan jego rozwoju. Od dziś model dostępny jest dla każdego.

Polski model językowy jest elastyczny i skalowalny – wykorzystuje od 8 do 70 miliardów parametrów. Pozwala na precyzyjne generowanie treści w języku polskim. Mniejsze wersje dobrze sprawdzają się w szybkich zadaniach, podczas gdy większe modele oferują wyższą precyzję i kontekstową spójność w rozumieniu języka polskiego. W rodzinie modeli PLLuM znajdują się m.in. modele w architekturze MoE (ang. Mixture of Experts) ze zrównoważonym wyborem ekspertów oraz wyspecjalizowane modele RAG (ang. Retrieval Augmented Generation).

Bazuje na etycznym pozyskiwaniu danych – wersje do użytku komercyjnego wykorzystują zasoby tekstowe od właścicieli, którzy udzielili licencji konsorcjum, a także zasoby, które, zgodnie z ustawą o prawie autorskim i prawach pokrewnych oraz przepisami UE, mogą być wykorzystane do budowy w pełni otwartego modelu. Modele naukowe (tj. udostępniane na licencjach, które nie pozwalają na zastosowania komercyjne) korzystają także z ogólnodostępnych zbiorów danych, takich jak Common Crawl.

Dostrajany na autorskich zbiorach danych, czyli dziesiątkach tysięcy tzw. instrukcji – pobudzeń (promptów) i oczekiwanych odpowiedzi modelu – oraz preferencji – pobudzeń i różnych odpowiedzi modeli ocenionych pod kątem jakościowym – tworzonych przez zespół ponad 50 specjalistów i specjalistek.

Budowanie ekosystemu polskich modeli językowych. Wspólnie z modelem Bielik mogą promować sztuczną inteligencję tworzoną w Polsce, wspierając się wzajemnie w lepszym procesie trenowania i dalszym pozyskiwaniu oraz otwieraniu danych, potrzebnych by #AIMadeInPoland było coraz lepsze – dla administracji publicznej, biznesu i społeczeństwa

Projekt realizowany jest na zlecenie Ministerstwa Cyfryzacji, które jest właścicielem wyników i kontroluje rozwój PLLuM. Projekt realizowany był do tej pory przez konsorcjum sześciu podmiotów:

  • Politechnika Wrocławska (lider projektu)
  • Instytut Podstaw Informatyki PAN
  • Instytut Slawistyki PAN
  • Naukowa i Akademicka Sieć Komputerowa (NASK-PIB)
  • Ośrodek Przetwarzania Informacji (OPI-PIB)
  • Uniwersytet Łódzki

Więcej…Polski otwarty wielki model językowy (PLLuM) gotowy do działania


© 2021 INSTYTUT PODSTAW INFORMATYKI PAN | Polityka prywatności | Deklaracja dostępności