Duomenų centras mašininiam mokymui ir kvantiniams skaičiavimams gamtos ir biomedicinos mokslų srityse

Projekto pavadinimas

Duomenų centras mašininiam mokymui ir kvantiniams skaičiavimams gamtos ir biomedicinos mokslų srityse

Projektų numeris: S-A-UAI-23-11 / VU MF įsitraukęs į "Skaitmeninės medicinos ekscelencijos centras" (SMEC)

Data Center for Machine Learning and Quantum Computing in Natural and Biomedical Sciences

Projekto įgyvendinimo terminai

Nuo 2023-11-01

Iki 2027-12-31

Finansavimas

LR biudžetas (LMT, ŠMSM)

VU MF: 374000 Eur

Pareiškėjas

Vilniaus universitetas

Įgyvendinantis personalas

Prof. dr. Arvydas Laurinavičius, vyriausiasis mokslo darbuotojas (projekto dalies vadovas)

Dr. Allan Rasmusson, vyresnysis mokslo darbuotojas

Dokt. Renaldas Augulis, jaunesnysis mokslo darbuotojas

Projekto tikslai ir uždaviniai

Projekto tikslas: Įkurti pasaulyje pripažįstamą ekscelencijos centrą, skirtą gyvybės ir biomedicinos mokslų duomenų kaupimui ir atvėrimui, klasikinių ir kvantinių mašininio mokymosi metodų kūrimui ir validavimui.

Projekto uždaviniai:

1.       Sukurti infrastruktūrą, leidžiančią efektyviai ir saugiai kaupti ir  dalintis didelės apimties duomenis; suformuoti sistemingai bendradarbiaujančias įvairių sričių tyrėjų komandas.

2.       Paruošti naujus duomenų rinkinius gyvybės, fizinių ir biomedicinos mokslų srityse,  parengti metaduomenų ontologijų aprašymus bei pagal FAIR principus atverti juos mokslui ir visuomenei.

3.       Vystyti efektyvius duomenų apdorojimo metodus ir jų analizės įrankius atsižvelgiant į kaupiamų duomenų kiekius ir jų specifiškumą.

4.       Kurti mašininiu mokymu grindžiamus klasikinius ir kvantinius metodus, leidžiančius prognozuoti, klasifikuoti, klasterizuoti ar kitaip aprašyti vienmačių ar daugiamačių signalų,  ir kt. sudėtingų reiškinių ar sistemų elgesį.

Projekto veiklos

1.      Įdiegti ir pritaikyti atvirų duomenų viešinimo infrastruktūrą su atsarginių kopijų kūrimo galimybėmis, užtikrinančią veiksmingą ir saugią duomenų prieigą dideliems duomenų rinkiniams, skirtą moksliniams tyrimams ir mašininiam mokymuisi plėtoti.

2.      Paruošti naujus duomenų rinkinius gyvybės, fizinių ir biomedicinos mokslų srityse, pagal FAIR principus atverti juos mokslui ir visuomenei.

3.      Kurti efektyvius duomenų apdorojimo metodus ir jų analizės įrankius atsižvelgiant į turimus duomenų kiekius ir jų specifiškumą.

4.      Kurti mašininiu mokymu grindžiamus klasikinius ir kvantinius metodus, leidžiančius efektyviau išspręsti projekte išsigrynintas vienmačių ar daugiamačių signalų, pavyzdžiui šnekos, inkstų patologijos, kristalografijos ar kt. praktines problemas.

5.      Bendradarbiaujant su srities ekspertais, atlikti eksperimentus, palyginti modelio rezultatus su realaus pasaulio stebėjimais ir prireikus modelius tobulinti ir publikuoti gautus rezultatus.

Išsamesnės informacijos teirautis

Danute.Uzuseniene@vpc.lt, tel. 0 (5) 247 7366