• Aktualności

Aktualności Instytutu Podstaw Informatyki PAN

Klasyfikatory tekstu wspomagają użytkowników w wykrywaniu fake newsów w internecie


Ocena wiarygodności tekstu jest przedmiotem artykułu dr. Piotra Przybyły z Zespołu Inżynierii Lingwistycznej, który ukazał się w czasopiśmie “Information Processing & Management”. W ramach badań zaimplementowano różne klasyfikatory tekstu w formie rozszerzenia do przeglądarki, aby sprawdzić, jak korzystanie z nich wpływa na postrzeganie wiarygodności przez czytelników treści internetowych. Uzyskane wyniki wskazują, że użytkownicy korzystający z przygotowanych modeli są w stanie odróżniać artykuły wiarygodne od fake news z większą łatwością, niż bazując tylko na własnym osądzie.

Prace przeprowadzono w ramach projektu HOMADOS (https://homados.ipipan.waw.pl/), finansowanego przez Narodową Agencję Wymiany Akademickiej (NAWA), we współpracy z Universidad Nacional del Sur (Argentyna). Artykuł „When Classification Accuracy is Not Enough: Explaining News Credibility Assessment” ukazał się w czasopiśmie “Information Processing & Management”

ARTIQ – Centra Doskonałości AI dla wsparcia badań nad Sztuczną Inteligencją


Otwarto nabór wniosków w konkursie na Centra Doskonałości AI. Centra Doskonałości mogą powstać w wybranych Instytucjach Hostujących, wśród których znajduje się Instytut Podstaw Informatyki PAN. Centra Doskonałości AI mają być istotnym elementem budowania całego ekosystemu wspierania rozwoju sztucznej inteligencji w Polsce. Zapewnią ciągłość badań naukowych na najwyższym światowym poziomie w obszarze sztucznej inteligencji. Celem konkursu jest dofinansowanie projektów, które mogą przyczynić się do osiągnięcia celu Wspólnego Przedsięwzięcia organizowanego przez NCBR i NCN pod nazwą „ARTIQ – Centra Doskonałości AI”, czyli zwiększenia potencjału naukowego i B+R Polski w obszarze sztucznej inteligencji. Centra Doskonałości AI są rozumiane jako wysoko wyspecjalizowane zespoły badawcze działające przy polskich podmiotach, kierowane przez wysokiej klasy naukowców o międzynarodowej renomie i wyróżniającym dorobku naukowym, wdrożeniowym i organizacyjnym. Do konkursu może być zgłoszony wniosek dot. sztucznej inteligencji w planowanych badaniach oraz pracach B+R.

Nabór wniosków będzie trwał od 20 września do 20 grudnia 2021 r.

Profesor Józef Pieprzyk honorowym członkiem (ang. Fellow) stowarzyszenia IACR


 

W 2021 roku Międzynarodowe Stowarzyszenie Badań Kryptologicznych (IACR) przyznało profesorowi Józefowi Pieprzykowi honorowe członkostwo (ang. Fellow) stowarzyszenia IACR za znaczący wkład w projektowanie i analizę systemów kryptograficznych oraz za wyjątkową służbę dla stowarzyszenia IACR i społeczności kryptograficznej z rejonu Azji i Pacyfiku.

Więcej informacji można znaleźć na witrynie iacr.org/fellows/

Czytaj więcej: Profesor Józef Pieprzyk honorowym członkiem stowarzyszenia IACR

Artykuły pracowników na konferencji ICCS 2021


Pracownicy naukowi Zespołu Analizy i Modelowania Statystycznego przedstawili wyniki swoich badań na konferencji ICCS International Conference on Computational Science, która odbyła się w dniach 16-18 czerwca 2021 roku w Krakowie. Była to już 21 edycja konferencji, której organizację podejmują się najważniejsze ośrodki naukowe na całym świecie m.in. w Chinach, Niderlandach, Portugali, Rosji, Stanach Zjednoczonych, Wielkiej Brytanii i w Polsce. Konferencja cieszy się dużym prestiżem w środowisku naukowym, czego dowodem jest nieprzerwana ocena konferencji w rankingu CORE (Computing Research and Education Association of Australasia) na poziomie A.

  • Jan Mielniczuk, Paweł Teisseyre, Detection of Conditional Dependence Between Multiple Variables Using Multiinformation; doi: 10.1007/978-3-030-77980-1_51
    W pracy została zaproponowana metoda testowania warunkowej niezależności między wieloma zmiennymi. Metoda opiera się o wykorzystanie multi-informacji. Istotnym elementem pracy jest wyprowadzenie rozkładu asymptotycznego dla empirycznej wersji multi-informacji w sytuacji hipotezy zerowej.
  • Paweł Teisseyre, Tomasz Klonecki, Controlling Costs in Feature Selection: Information Theoretic Approach; doi: 10.1007/978-3-030-77964-1_37
    Praca dotyczy problemu selekcji zmiennych w uczeniu pod nadzorem z uwzględnieniem informacji o kosztach zmiennych. Zaproponowane metody są oparte o teorie informacji.

Nasi naukowcy współautorami „Atlasu obszarów regulatorowych aktywnych w glejakach o różnym stopniu złośliwości”


Naukowcy z Instytutu Podstaw Informatyki PAN, Instytutu Nenckiego PAN, Uniwersytetu Warszawskiego opracowali pierwszy, kompleksowy „Atlas obszarów regulatorowych aktywnych w glejakach o różnym stopniu złośliwości”, który ujawnił zaburzenia ekspresji genów i nowy mechanizm regulujący inwazyjność złośliwych guzów mózgu. Wyniki badań zostały opublikowane w czasopiśmie Nature Communications 15 czerwca 2021.

Interdyscyplinarny projekt Symfonia 3 pt. „Atlas obszarów regulatorowych specyficznych dla mózgu ludzkiego – nowe narzędzie odkrywania ścieżek powodujących wybrane choroby mózgu” był realizowany przez zespoły: prof. Bożeny Kamińskiej (Instytut Biologii Doświadczalnej im. M. Nenckiego Polskiej Akademii Nauk), dr. hab. Bartosza Wilczyńskiego (Wydziału Matematyki, Informatyki i Mechaniki UW) i dr. Michała J Dąbrowskiego (Instytut Podstaw Informatyki Polskiej Akademii Nauk). Projekt był finansowany z funduszy Narodowego Centrum Nauki (NCN).

Najważniejsze wyniki:

  • Wskazanie mechanizmów regulacji ekspresji genów w glejakach o niskiej i wysokiej złośliwości.
  • Przewidzenie nowej ścieżki regulacji ekspresji genów powiązanej ze stopniem złośliwości glejaków i potwierdzenie, że w komórkach glejaków kontroluje migrację i inwazyjność komórek.
  • Stworzenie i udostępnienie atlasu aktywnych obszarów regulatorowych w glejakach o różnym stopniu złośliwości i w mózgu [http://regulomics.mimuw.edu.pl/].

Czytaj więcej: Atlas obszarów regulatorowych aktywnych w glejakach o różnym stopniu złośliwości


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