Organizacja Instytutu Podstaw Informatyki PAN:
Dyrekcja IPI PAN
DYREKTOR
prof. dr hab. inż. Wojciech Penczek
Członek Korespondent PAN
ZASTĘPCA DYREKTORA ds. NAUKOWYCH
dr hab. Agnieszka Mykowiecka, Prof. IPI PAN
ZASTĘPCA DYREKTORA ds. EKONOMICZNO-ORGANIZACYJNYCH
Kontakt:
Sekretariat: tel. +48 22 380-05-04, +48 22 380-05-05
Centrala Instytutu: tel. +48 22 380-05-00
fax. +48 22 380-05-10
Profesorowie piastujący godność Profesor Emeritus IPI PAN
Zakład Teoretycznych Podstaw Informatyki
Kierownik Zakładu
prof. dr hab. inż. Włodzimierz Drabent
NIEZALEŻNI PRACOWNICY NAUKOWI
prof. dr hab. inż. Marek Tudruj (urlop bezpłatny)
GRUPY PROBLEMOWE
Zespół Teorii Systemów Rozproszonych i Obliczeniowych
Członkowie zespołu
- prof. dr hab. Wojciech Jamroga - kierownik zespołu
- prof. dr hab. Andrzej Blikle (urlop bezpłatny)
- prof. dr hab. inż. Włodzimierz Drabent
- mgr Mateusz Kamiński
- dr Michał Knapik (urlop bezpłatny)
- mgr Damian Kurpiewski (doktorant w projekcie)
- prof. dr Marta Kwiatkowska
- dr Łukasz Maśko
- prof. dr hab. Antoni Mazurkiewicz (urlop bezpłatny)
- dr Artur Męski (urlop bezpłatny)
- prof. dr hab. inż. Wojciech Penczek, czł. koresp. PAN
- mgr Teofil Sidoruk (doktorant w projekcie)
WWW: https://ztsrio.ipipan.waw.pl/
Tematyka badawcza
Zespołu Teorii Systemów Rozproszonych
i Obliczeniowych
Działalność i zainteresowania członków grupy dotyczą następujących tematów:
- modele systemów rozproszonych i współbieżnych,
- logiki temporalne dla systemów współbieżnych,
- modelowanie wiedzy i przekonań,
- weryfikacja modelowa systemów czasu rzeczywistego i wielo-agentowych,
- projektowanie i analiza protokołów kryptograficznych,
- formalne modelowanie systemów wieloagentowych: parakonsystentne modele systemów wieloagentowych, modelowanie przekonań, wnioskowanie i komunikacja;
- lokalne obliczenia w grafach: problem elekcji, numeracji i negocjacji.
Wiodącymi badaczami w tym zakresie są: W. Jamroga, W. Penczek.
Projekty:
- Social Explainable Artificial Intelligence (SAI; CHIRT-ERA)
- Socio-Technical Verification of Information Security and Trust in Voting Systems (STV; PolLux)
- Verification of Voter-Verifiable Voting Protocols (VoteVerif; PolLux)
- Verification of Parametric Time constrained Strategic Abilities of Agents acting under Incomplete Information (współpraca PAN-CNRS)
Zespół Kryptografii
Członkowie zespołu
- dr hab. inż. Paweł Morawiecki - kierownik zespołu
- prof. dr hab. inż. Józef Pieprzyk - (Data61, Commonwealth Scientific and Industrial Research Organisation (CSIRO), Australia)
Doktorant Szkoły Doktorskiej TIBPAN
- mgr Andrii Krutsylo
Tematyka badawcza
Zespołu Kryptografii
Działalność i zainteresowania członków grupy dotyczą następujących tematów:
- bezpieczeństwo i wiarygodność głębokich sieci neuronowych,
- kryptoanaliza szyfrów blokowych, strumieniowych, funkcji skrótu,
- projektowanie algorytmów kryptografii symetrycznej,
- schematy szyfrowania z uwierzytelnianiem.
Zakład Sztucznej Inteligencji
Kierownik Zakładu
NIEZALEŻNI PRACOWNICY NAUKOWI
dr Marcin Malawski (urlop bezpłatny)
GRUPY PROBLEMOWE
Zespół Podstaw Sztucznej Inteligencji
Członkowie Zespołu
- prof. dr hab. inż. Mieczysław Kłopotek - kierownik zespołu
- dr Piotr Borkowski
- dr Szymon Chojnacki (urlop bezpłatny)
- dr Krzysztof Ciesielski (urlop bezpłatny)
- dr Dariusz Czerski
- dr inż. Eryk Laskowski (urlop bezpłatny)
- prof. dr hab. Zbigniew Michalewicz (urlop bezpłatny)
- dr Bartłomiej Starosta
- prof. dr hab. inż. Sławomir Wierzchoń (urlop bezpłatny)
WWW: http://zpsi.ipipan.waw.pl/
Tematyka badawcza
Zespołu Podstaw Sztucznej Inteligencji
Zespół Podstaw Sztucznej Inteligencji IPI PAN od czterech dekad prowadzi intensywne badania w zakresie czołowych wyzwań Sztucznej Inteligencji (zwanej też Inteligencją Obliczeniową). Sztuczna Inteligencja (AI) to dział informatyki, zajmujący się rozwiązywaniem problemów, dla których nie istnieją rozwiązania algorytmiczne lub są one zbyt złożone obliczeniowo. W tym duchu Zespół uczestniczył w opracowaniu systemu analizy danych dotyczących skutków zdrowotnych katastrofy w Czernobylu, systemu wspomagania diagnostyki urazów ręki, systemu rozproszonej ekstrakcji wiedzy z danych medycznych, systemu pro-ekologicznej optymalizacji mocy sieci elektrowni, systemu oceny kandydatów do zawodu pilota, pierwszej wielkoskalowej semantycznej wyszukiwarki internetowej, systemu rozwoju cen konsumenckich i wielu innych.
Badania nad konkretnymi zastosowaniami AI sprzęgnięte były z rozwojem teorii wnioskowania i uczenia dla informacji niepewnej i niepełnej (w tym sieci bayesowskich i teorii Dempstera-Shafera), rozwojem metod optymalizacji inspirowanych naturą (m.in. sieci immunologiczne, algorytmy stadne, genetyczne i optymalizacji ekstremalnej), metod ekstrakcji wiedzy z danych numerycznych, tekstu i hipertekstu (nowe algorytmy analizy skupień i klasyfikacji, w tym w dziedzinie grafowej analizy spektralnej, nowe metody ekstrakcji zależności hierarchicznych pojęć jak i prostych relacji z tekstów w języku naturalnym) i innych. Obecnie Zespół podjął się aktualnego, a zarazem ważnego wyzwania rozwoju metod Wyjaśnialnej Sztucznej Inteligencji (XAI). XAI to odpowiedź na zastrzeżenia przemysłu, iż metody sztucznej inteligencji takie jak głębokie sieci neuronowe, algorytmy ewolucyjne i inne działają na zasadzie "czarnej skrzynki", podczas gdy zaufanie budzą jedynie metody transparentne. Nasz Zespół podjął się szczególnie trudnego wyzwania t.j. osiągnięcia wyjaśnialności w dziedzinie analizy skupień dokumentów tekstowych, zwłaszcza grupowanych metodami spektralnymi. Bazowa trudność polega na braku spójnego systemu aksjomatycznego analizy skupień. W obszarze zaś metod spektralnych oderwanie reprezentacji skupień od zawartości tekstowej dokumentów. Nasze osiągnięcia w tym obszarze to:
- Bezsprzeczny system aksjomatyczny, obejmujący m.in. algorytm k-średnich, leżący u podstaw metod spektralnych,
- Metoda klasyfikacji oparta o widma laplasjanów zbiorów dokumentów,
- Metoda grupowania przyrostowego oparta o w/w widma,
- Metoda grupowania oparta o kernelizację macierzy podobieństwa,
- Metoda objaśniania hashtagów przez hashtagi oparta o w/w widma,
- Metoda przypisywania etykiet tekstowych grupom z grupowania spektralnego,
- Wyjaśnienie natury wyników grupowania metodą jądrowego algorytmu k-średnich dla nieeuklidesowych przestrzeni
- Pogłębienie rozumienia i wyboru rozwiązań niezdominowanych w systemach optymalizacji inspirowanych naturą
- I inne.
Zespół Inżynierii Lingwistycznej
Członkowie Zespołu
- dr hab. Maciej Ogrodniczuk - kierownik zespołu
- dr Anna Andrzejczuk (urlop bezpłatny)
- mgr Monika Borys
- dr Diego Feinmann
- dr hab. Elżbieta Hajnicz
- dr Witold Kieraś
- dr Łukasz Kobyliński
- mgr Dorota Komosińska
- mgr Katarzyna Krasnowska-Kieraś
- prof. dr hab. Marek Łaziński
- dr hab. Małgorzata Marciniak
- dr hab. Agnieszka Mykowiecka
- dr Agnieszka Patejuk
- prof. dr hab. Adam Przepiórkowski
- dr inż. Piotr Przybyła (urlop bezpłatny)
- dr Michał Rudolf
- mgr Piotr Rybak
- dr Piotr Rychlik
- mgr Aleksandra Tomaszewska
- dr inż. Aleksander Wawer
- dr hab. Marcin Woliński
- dr Alina Wróblewska
- mgr Sebastian Zawada
- mgr inż. Aleksandra Zwierzchowska
- mgr Bartłomiej Żuk
WWW: http://zil.ipipan.waw.pl/
Tematyka badawcza
Zespołu Inżynierii Lingwistycznej
Zespół Inżynierii Lingwistycznej (ZIL) zajmuje się wieloma aspektami automatycznego przetwarzania języka naturalnego.
Tradycyjnym obszarem zainteresowań ZIL jest głębokie przetwarzanie języka polskiego na poziomie składniowym, z wykorzystaniem gramatyk metamorficznych (DCG) i generatywnych formalizmów Head-driven Phrase Structure Grammar (HPSG) i Lexical Functional Grammar (LFG). Dla każdego z tych podejść stworzono implementację gramatyki obszernego podzbioru języka polskiego, przy czym nadal rozwijane są podejścia DCG i LFG.
Drugim ważnym obszarem działalności Zespołu jest szeroko rozumiana ekstrakcja informacji: liczne prace dotyczą wydobywania informacji z tekstów dziedzinowych, znajdowania w tekstach jednostek nazewniczych oraz, ogólniej, powierzchniowego parsowania języka. Do nurtu tego zaliczyć można także prace dotyczące wydobywania wiedzy lingwistycznej - w tym ram walencyjnych - na podstawie danych korpusowych.
Nowsze prace ZIL związane są z przetwarzaniem tekstów na poziomie semantycznym. Wymienić tu należy przede wszystkim ujednoznacznianie sensów słów, znajdowanie nawiązań w tekstach (ang. Coreference Resolution) i analizę wydźwięku (ang. Sentiment Analysis). Pewne elementy przetwarzania semantycznego zawarte są także w rozwijanym obecnie parserze LFG. Bardziej aplikacyjne prace związane z tym nurtem dotyczą automatycznego streszczania i tematycznej kategoryzacji dokumentów.
Zespół prowadzi także intensywne prace korpusowe. Pod kierunkiem ZIL powstał liczący 1,5 miliarda słów Narodowy Korpus Języka Polskiego (NKJP; oparty m.in. na wcześniejszym Korpusie IPI PAN), stworzone zostały także liczne narzędzia do ręcznego i automatycznego znakowania korpusów na wielu poziomach lingwistycznych, schemat anotacji XML oraz ręcznie znakowany podkorpus wielkości 1 miliona słów. Na bazie NKJP tworzony jest obecnie bank drzew składniowych Składnica, którego wstępne wersje zostały wykorzystane do wytrenowania parsera zależnościowego dla języka polskiego.
Narzędzia tworzone w Zespole są publicznie dostępne na licencjach swobodnych (ang. Open Source). Wśród nich wymienić należy: tagery morfosyntaktyczne, parser powierzchniowy Spejd, parser głęboki Świgra, narzędzie do rozpoznawania jednostek nazewniczych Nerf, system ujednoznaczniania sensów słów WSDDE, narzędzia korpusowe Poliqarp i Anotatornia itp. W ZIL trwają także prace nad stworzeniem - m.in. na potrzeby głębokiego przetwarzania składniowego - otwartego słownika morfologicznego PoliMorf, opartego na wcześniejszych słownikach tego typu. Narzędzia te są wykorzystywane w aplikacjach współtworzonych przez ZIL, m.in. w wielojęzycznym systemie zarządzania treścią.
ZIL aktywnie uczestniczy w licznych projektach krajowych i międzynarodowych.
Więcej informacji znaleźć można na stronie Zespołu: http://zil.ipipan.waw.pl/.
Zespół Analizy i Modelowania Statystycznego
Członkowie Zespołu
- prof. dr hab. inż. Szymon Jaroszewicz - kierownik zespołu
- dr hab. Stanisław Bylka (urlop bezpłatny)
- dr hab. Łukasz Dębowski
- dr Dariusz Kalociński
- dr Małgorzata Łazęcka (urlop bezpłatny)
- prof. dr hab. Stanisław Matwin
- prof. dr hab. Jan Mielniczuk
- dr Krzysztof Rudaś
- dr Paweł Teisseyre
Doktoranci Szkoły Doktorskiej TIBPAN
- mgr Tomasz Klonecki
- mgr inż. Adam Wawrzeńczyk
WWW: https://zams.ipipan.waw.pl/
Tematyka badawcza
Zespołu Analizy i Modelowania Statystycznego
W Zespole prowadzone są badania nad uogólnieniem klasycznych metod uczenia maszynowego na przypadek modelowania różnicowego. Modelowanie różnicowe (ang. uplift modeling) zajmuje się modelowaniem przyczynowego wpływu danego działania (akcji marketingowej, terapii medycznej) na poziomie jednostkowym poprzez uwzględnienienie grupy kontrolnej nie poddanej danemu działaniu. Rozwijana jest również teoria modeli liniowych dla tego przypadku.
W zespole prowadzone są także badania z zakresu teorii informacji i probabilistycznego modelowania języka naturalnego. Szczegółowym przedmiotem badań są dyskretne procesy stochastyczne o silnej zależności, mierzonej między innymi tempem wzrostu entropii blokowej i maksymalnego powtórzenia. Rozpatrywane procesy cechują się pewnymi własnościami statystycznymi zbliżonymi do tekstów w języku naturalnym m.in. związanymi z hipotezą Hilberga. Badana jest konstrukcja przykładów takich procesów, wnioskowanie statystyczne dla nich oraz ich możliwe zastosowania w lingwistyce komputerowej.
Kolejny kierunek badań prowadzonych w zespole dotyczy metod klasyfikacji w sytuacji wielowymiarowej zmiennej odpowiedzi. Szczególnym przypadkiem jest klasyfikacja wieloetykietowa, w której rozważa się wielowymiarowe odpowiedzi binarne. Badanym problemem jest zaprojektowanie metod działających efektywnie w sytuacji danych o dużej wymiarowości, przy czym dotyczy to zarówno dużej liczby zmiennych objaśniających jak i dużej liczby zmiennych odpowiedzi. Celem badań jest rozwój algorytmów (jak również ich teoretyczna analiza) umożliwiających predykcję oraz selekcję zmiennych.
Tematyka selekcji zmiennych w modelach regresyjnych rozpatrywana jest również dla uogólnionych modeli liniowych dla sytuacji wektora predyktorów o dużej wymiarowości. Badania dotyczą procedur dwustopniowych, w których selekcja przy użyciu kryteriów informacyjnych następuje po wstępnym odsianiu nieistotnych zmiennych oraz procedur opartych na rangowaniu predyktorów wykorzystującym skumulowane miary ich ważności skonstruowane na podstawie dużej liczby losowych podmodeli. Otrzymane wyniki dotyczą zgodności selekcji dla zaproponowanych selektorów w sytuacji dobrej i złej specyfikacji modelu.
W zespole prowadzone są również badania dotyczące modelowania zależności stochastycznej przy użyciu teorii kopuł.
Więcej informacji znaleźć można na stronie Zespołu: http://zams.ipipan.waw.pl/.
Zespół Biologii Obliczeniowej
Członkowie Zespołu
- dr Michał J. Dąbrowski - kierownik zespołu
- dr inż. Michał Dramiński
- mgr Marta Jardanowska
- prof. dr Henryk Jan Komorowski
- dr Małgorzata Perycz
WWW: http://zbo.ipipan.waw.pl/
Tematyka badawcza
Zespołu Biologii Obliczeniowej
Motto: To co matematyka uczyniła dla fizyki, informatyka uczyni dla biologii
(Stanisław Ulam, 1975)
Zespół Biologii Obliczeniowej (ZBO) jest nową jednostką w Zakładzie Sztucznej Inteligencji. ZBO ma dwa zakresy badań:
- Tworzenie i rozwijanie metod do analizy i modelowania z wielkich zbiorów danych, w tym generowanych przez współczesne biotechnologie w całym zakresie nauk o życiu.
- Modelowanie chorób cywilizacyjnych, przede wszystkim nowotworów i cukrzycy typu 2 oraz chorób wirusowych w oparciu o heterogenne dane genomowe z wykorzystaniem danych własnych i publicznych.
W pierwszym zakresie do najważniejszych osiągnięć członków ZBO należą utworzenie metody i zaimplementowanie systemy do wybierania i rangowania własności istotnych przy klasyfikacji stosując drzewa decyzyjne i metodę Monte Carlo (MCFS), oraz do budowania transparentnych klasyfikatorów stosując podejście zbiorów przybliżonych Pawlaka zaimplementowanych w systemie ROSETTA.
W drugim zakresie badań ZBO ma istotne osiągnięcia, między innymi, w modelowaniu patogeniczności wirusa ptasiej grypy oraz w szybko rozwijającym się ostatnio kierunku badań nad mutacjami w obszarach regulatorowych genomu skorelowanych z nowotworzeniem. Dalsze prace nad metodami koncentrują się na znajdywaniu „interdependencies” (współzależności?) pomiędzy istotnymi własnościami oraz na tworzeniu metodologii sieci powiązań opartych na regułach if-then generowanych przez modele zbiorów przybliżonych.
Głównym zadaniem badawczym podjętym przez ZBO jest zbudowanie atlasu regionów regulatorowych w mózgu człowieka (regionów transkrypcji, miejsc wiązania czynników transkrypcyjnych, enhancerów, struktury chromatyny i modyfikacji histonów. Badania te są finansowane przez Narodowe Centrum Nauki poprzez grant Symfonia 3 otrzymanego wspólnie z Instytutem Nenckiego PAN oraz Instytutem Informatyki Uniwersytetu Warszawskiego. Celem tego projektu jest głębsze zrozumienie procesów biologicznych zachodzących w nowotworowych komórkach glejaka oraz w schorzeniach psychicznych takich jak schizofrenia i choroba dwubiegunowa.
Zespół Biologii Obliczeniowej łączy bogate doświadczenia wiodącego ośrodka podstaw informatyki z najnowszymi podejściami biotechnologii stosowanymi w naukach o życiu. ZBO tworzy agorę na której spotykają się między innymi biologowie, statystycy, lingwiści, onkologowie i informatycy. W swoich badaniach ZBO realizuje nie tylko słynną wypowiedź profesora Stanisława Ulama, ale też potwierdza relację iż nauki o życiu dokonują przewrotu w informatyce i matematyce.
Więcej informacji znaleźć można na stronie Zespołu: http://zbo.ipipan.waw.pl/.