Zarządzanie dużymi i zróżnicowanymi zbiorami danych, jak również możliwości efektywnego wykorzystania samouczących się maszyn w nauce i biznesie to główne wątki ostatniego spotkania w ramach Klubu Innowacji UW. Badacze, a zarazem twórcy wybranych spółek spin-off UW, po raz kolejny mieli okazję zaprezentować przedsiębiorcom i przedstawicielom organizacji współpracujących z biznesem swoje innowacyjne pomysły, które mogłyby znaleźć zastosowanie w otoczeniu społeczno-gospodarczym.
Klub Innowacji UW jest uniwersytecką platformą, na której nauka spotyka się z biznesem. Zrzesza m.in. badaczy, wynalazców, przedsiębiorców, przedstawicieli administracji rządowej i samorządowej, jak również organizacje pozarządowe i podmioty z otoczenia biznesu.
Członkowie klubu, jak również zainteresowani jego działalnością goście zgromadzili się 21 lutego w gmachu Biblioteki Uniwersyteckiej. Takie spotkania na styku nauki i biznesu organizowane są cyklicznie z inicjatywy Uniwersyteckiego Ośrodka Transferu Technologii UW (UOTT). To dobra okazja do wymiany doświadczeń oraz nawiązania współpracy między przedsiębiorcami, przedstawicielami organizacji pozarządowych i naukowcami.
Ostatnie spotkanie Klubu Innowacji UW skoncentrowane było wokół zagadnień związanych z Big Data i Machine Learning. Wystąpienia prelegentów poprzedziło przemówienie prof. Marcina Pałysa, rektora UW, który podkreślił znaczenie innowacji w życiu społeczno-gospodarczym, a także rolę UW we wspieraniu komercjalizacji badań naukowych. – Transfer technologii to jeden z tych obszarów, które w ostatnich latach rozwijają się na naszym uniwersytecie szczególnie intensywnie. Będziemy dzisiaj mieli okazję wysłuchać dwóch naukowców, którzy we współpracy z UW założyli spółki spin-off. Odkąd uczelnia powołała spółkę celową UWRC, która obejmuje udziały w firmach spin-off, takich spółek powstało już 16 – powiedział prof. M. Pałys.
Serię sześciu wystąpień, którą moderował Jacek Sztolcman, kierownik Inkubatora UW (UOTT), rozpoczął Błażej Osiński z WMIM UW, przedstawiciel firmy deepsense.ai. Przedstawił on koncepcję samochodów autonomicznych konstruowanych w oparciu o algorytm mający swe podstawy w dziedzinie uczenia ze wzmocnieniem, którą skrótowo można określić jako metodę prób i błędów. – To, co odróżnia nasz projekt od innych rozwiązań związanych z działaniem samochodów autonomicznych, to założenie o samodzielnym uczeniu się przez system każdego elementu od początku do końca (end-to-end). Często buduje się podobne systemy za pomocą modułów (podzielony obraz kamery, stworzony na podstawie tego podziału widok 2D, trzeci moduł planujący przejazd oraz czwarty tłumaczący sposób jazdy na podstawie planu). Nasz system działa end-to-end – powiedział Błażej Osiński.
Kolejnym prelegentem był prof. Piotr Sankowski z WMIM UW, przedstawiciel spółki MIM Solutions. Opowiedział on o znaczeniu analizy behawioralnej m.in. w profilowaniu konsumentów. Prezentacja dotyczyła skutecznych sposobów pozyskiwania informacji z dużej ilości różnorodnych danych. Prof. P. Sankowski przedstawił analizę behawioralną jako metodę dotarcia ze spersonalizowaną ofertą do zróżnicowanej „chmury” klientów. Jako przykład podał m.in. właściciela sklepu odzieżowego, który chciałby zaprezentować nowy model garnituru wybranej grupie klientów. Posługując się wyłącznie danymi demograficznymi, mógłby popełnić błąd. Okazuje się bowiem, że dużą grupę nabywców odzieży męskiej stanowią kobiety. – W ramach MIM Solutions analizujemy historię interakcji z klientami, dokonujemy dogłębnej analizy użytkowników i na tej podstawie generujemy profile ich zachowań, dzięki którym jest większa szansa dotarcia do określonych grup odbiorców – tłumaczył prof. P. Sankowski.
Pozostałe prezentacje dotyczyły zarządzania cyberbezpieczeństwem (Łukasz Żurawski z firmy eSecure), życia danych w kontekście działalności Interdyscyplinarnego Centrum Modelowania Matematycznego i Komputerowego UW (dr Marek Michalewicz, dyrektor ICM UW), platformy analitycznej Pekao Navigator (Wojciech Krywult z Pekao i przedstawiciel spółki Synerise) oraz rafinacji Big Data w kontekście działalności Centrum Rafinacji Informacji (prof. Włodzimierz Gogołek z WDIB UW i dr Aleksander Żołnierski z NCBiR).
Po prezentacjach nastąpiła część networkingowa, podczas której naukowcy mieli okazję do bezpośredniej rozmowy z pozostałymi członkami Klubu Innowacji UW.
