Na tekmovanju z naslovom Sussex-Huawei locomotion and transportation challenge so raziskovalci s pomočjo strojnega učenja razvijali metode za prepoznavanje načina gibanja iz senzorskih podatkov. Na tekmovanju je sodelovalo 35 ekip z vsega sveta, od katerih jih je na koncu le 19 oddalo svoje rešitve.
Med tekmovalci je bilo tudi 11 raziskovalcev IJS, ki so se razdelili v dve ekipi. Rezultate in potek tekmovanja sta na današnjem dogodku na IJS predstavili vodji obeh ekip, vodja odseka za inteligentne sisteme na IJS Matjaž Gams in vodja skupine za ambientalno inteligenco na IJS Mitja Luštrek.
Kot je pojasnil Luštrek, je šlo za tekmovanje s področja ambientalne inteligence oziroma vseobsegajočega računalništva. Temeljna ideja tega področja je, da računalniki zaznavajo prisotnost ljudi, se nanje odzovejo ter jim pomagajo na čim bolj neopazen način. "Končni cilj je, da računalnik postane neviden, stvari pa se vseeno zgodijo," je za STA povedal Luštrek.
"Če telefon ve, kako se premikamo, nam lahko denimo ponudi ustrezne nasvete v zvezi s prometom, ko vozimo avto, lahko dobivamo manj obvestil, ko smo na podzemni železnici, kjer je glasno, telefon ne zvoni, temveč vibrira itd.," je ponazoril Luštrek.
Pomen tovrstnih tekmovanj je po besedah Gamsa v tem, da lahko zainteresirana podjetja najboljše rešitve, ki so javno objavljene, prenesejo tudi v splošno uporabo ter s tem omogočijo bolj udobno in hitrejše potovanje oziroma promet, zmanjševale bodo obremenitve okolja in omogočale napredne storitve, kjer umetna inteligenca bolje skrbi za ljudi.
Tekmovalci so metode razvijali na podlagi zbirke telefonskih senzorskih podatkov, ki sta jih zbrala Univerza v Sussexu in podjetje Huawei, njihov namen pa je bil prepoznavanje oziroma analiza načina gibanja. Organizatorji so določili osem načinov gibanja: hoja, tek, mirovanje, kolesarjenje, avto, avtobus, vlak in podzemna železnica.
Naloga tekmovalcev je bila, da na podlagi danih posnetkov gibanja z že označenimi načini gibanja razvijejo ustrezno metodo za prepoznavanje načina gibanja. V naslednji fazi pa so morali s pomočjo razvite metode samostojno prepoznati načine gibanja na novih, še neoznačenih posnetkih. Za najbolj uspešni sta se izkazali metodi slovenskih raziskovalcev, ki sta zasedli prvo in drugo mesto.
V prihodnje bodo interes za zmagovalni rešitvi najverjetneje preverili tudi pri nekaterih podjetjih s področja razvoja mobilnih aplikacij in telefonov, je povedal Luštrek. Sicer pa podobne metode že uporabljajo v številnih projektih na odseku za inteligentne sisteme, predvsem zdravstvenih. Del tovrstne rešitve denimo uporabljajo pri razvoju aplikacije za pomoč pri srčnih težavah, manjši del pa tudi pri pametni zapestni uri za starejše.
Raziskovalcem IJS je uvodoma čestital tudi direktor IJS Jadran Lenarčič, ki je ob tem spomnil, da v današnji družbi še vedno ne ustvarjamo ustreznih priložnostih za mlade, da bi ti lahko prispevali k razvoju ter jih v zadnjih letih celo sistematično odganjamo v tujino ali v druge poklice, kjer svojih talentov ne morejo razviti.
