Назив пројекта: ДУБОКО МАШИНСКО УЧЕЊЕ И БИОЛОШКИ ИНСПИРИСАНИ АЛГОРИТМИ ВИШЕКРИТЕРИЈУМСКЕ ОПТИМИЗАЦИЈЕ ПРИ УПРАВЉАЊУ И ТЕРМИНИРАЊУ КИБЕРНЕТСКО ФИЗИЧКИХ СИСТЕМА У ИНДУСТРИЈИ 4.0
Акроним: MISSION 4.0
Руководилац пројекта: Др Зоран Миљковић, редовни професор, Машински факултет, Универзитет у Београду
Научноистраживачке организације: Машински факултет, Универзитет у Београду; Филозофски факултет, Универзитет у Београду
У реализацији пројекта MISSION 4.0 биће имплементирани нови интердисциплинарни приступи у следећим научноистраживачким правцима: оптимизација интегрисаних технолошких процеса и планова терминирања при динамичком развоју производних ресурса, интелигентно управљање мобилних робота базирано на стерео машинском гледању, као и дубоко машинско учење кибернетско-физичких система током безбедне међусобне комуникације у оквиру Индустрије 4.0.
Стратешки циљ пројекта MISSION 4.0 подразумева утицај и имплементацију оригиналне методологије засноване на техникама вештачке интелигенције, уз развој и примену етичких принципа у когнитивној роботици са социолошког аспекта, и то у производним системима који ће примењивати оствариве принципе Индустрије 4.0 у Републици Србији.
Међународни допринос глобалном развоју у домену четврте индустријске револуције огледаће се кроз публиковање остварених резултата пројекта сходно приступу оријентисаном ка отвореној науци и кроз њихово представљање на престижним научним конференцијама.
Пројекат је усмерен ка остварењу адаптабилних, реконфигурабилних и интелигентних кибернетско-физичких производних система, који су неопходни у четвртој индустријској револуцији, што је стратешки правац развоја производних технологија у оквиру данашње привреде Републике Србије.
Говорна комуникација између човека и машине, заснована на технологијама аутоматског препознавања говора, у једном смеру, и синтезе говора на основу текста, у другом, није подједнако флексибилна нити подједнако природна као говорна комуникација између људи. Овакав облик комуницирања не може довољно брзо и тачно да функционише у условима различите амбијенталне буке, али ни различитих гласова говорника и начина, односно стила говора. Пројекат S-ADAPT ће применом напредних метода вештачке интелигенције усавршити поменуте аспекте говорне комуникације човека и машине.
Аутоматско препознавање говора биће тачније и робустније, јер ће се адаптирати на пол и старост говорника, његов начин говора, као и на специфичности услова снимања. Технологија синтезе говора биће флексибилнија у погледу гласа говорника и његовог говорног стила, и то уз релативно малу количину података за адаптацију, што је веома важно јер је у реалним сценаријима на располагању обично мала количина говорног материјала.
Као директан резултат пројекта, широком кругу корисника у Србији и другим земљама биће омогућено да на свом матерњем језику флексибилно комуницирају са својим мобилним телефоном, а касније и са другим уређајима.
Резултати истраживања биће верификовани кроз уградњу у постојећу апликацију дигиталног говорног асистента за мобилне телефоне.
ЦИЉ ПРОЈЕКТА: Имплементација алгоритама за адаптацију на говорника/стил у већ постојећег говорног асистента на српском језику.
МЕТОДОЛОГИЈА: Ослањање на технологије вештачке интелигенције, концепте машинског учења и алгоритме засноване на дубоким неуронским мрежама, посебно конволуционим неуронским мрежама.
ОЧЕКИВАНИ РЕЗУЛТАТИ: Унапређење флексибилности говорних технологија и употребљивости дигиталних говорних асистената, робота, паметних кућа, канцеларија и аутомобила.
Илустрација: Александра Јованић