Umělá inteligence se setkává s biomedicínou – se zaměřením na fyziku a vysvětlitelnost!

Dne 4. září 2025 vystoupil doc. Ivo Bukovský (Jihočeská univerzita) na semináři „Radiological Imaging Informatics and Intelligent Biomedical Systems Engineering“ na univerzitě Tohoku v japonském Sendai.
Ve své prezentaci „With Small, Explainable and Physics-Informed Neural Architectures toward Large AI“ ukázal, jak mohou malé, vysvětlitelné a fyzikálními znalostmi obohacené neuronové sítě nejen monitorovat složité systémy, ale také sloužit jako most k lepšímu porozumění velkým modelům umělé inteligence.

💡 Hlavní poznatky:

• Využití Learning Entropy (LE) pro hodnocení chování modelů
• Jednoduché modely pro detekci změn ve složitých systémech
• Architektury založené na fyzikálních principech jako klíč k interpretovatelnosti
• Aplikace v analýze biosignálů, průmyslových systémech, IoT a prediktivní údržbě

📌 Zvláště zajímavé bylo propojení s probíhajícím projektem #InterregCZAT IPMAI, v rámci kterého se vyvíjejí vysvětlitelné metody AI pro údržbu strojů a zařízení – v úzké spolupráci s partnery, jako je SCCH v Rakousku.