Smart Machines and Systems at the Service of Mankind: teadusartiklite esitlused

Teadussessiooni juhatas sisse Ihor Vakulenko Slovakkia Teaduste Akadeemiast, kes tutvustas oma uurimistööd „Arukas energiapööre: taastuvenergia tootmisvõimsuse kasvutegurite analüüs ELi liikmesriikides“. Uurimistöö eesmärk oli analüüsida taastuvenergia tootmisvõimsust mõjutavaid põhitegureid kõigis ELi riikides, keskendudes eelkõige arukate võrkude rollile ja energiaressursside hindade mõjule. Andmed koguti usaldusväärsetest allikatest nagu Eurostat, IEA ja Maailmapank. Uurimistöös kasutatud ökonomeetrilist mudelit katsetati mitu korda, et pakkuda selgemaid ja usaldusväärsemaid tulemusi kolme analüüsitud muutuja kohta. Muude tulemuste hulgas nähtus uurimistööst, et CO2 heitkogused ja energiatarbimine vähendavad alternatiivsete energiaallikate osakaalu, samas kui kõrgem inimarengu indeks suurendab seda. Prognoositud väärtuste graafik osutas samuti positiivsele korrelatsioonile inimarengu indeksi ja alternatiivsete energiaallikate vahel.

Teist teadustööd pealkirjaga „Protsessi ressursivajaduse prognoosimine tehisintellekti abil“ tutvustas Rakell Pärnamäe. Uurimistöö eesmärk oli kasutada tehisintellekti andmepõhise otsuse tegemiseks, et selgitada välja erinevate päriselus toimuvate ürituste ressursivajadus. Tehisintellektil põhineva mudeli ettepanekud peaksid suutma parandada ürituste korraldajate kulutõhusust ja vähendada pikkade järjekordade tekkimise võimalikkust. See mudel võimaldaks isegi äsja tööle võetud töötajatel saada juurdepääs aastaid tagasi toimunud sündmustega seotud teabele ja kogemustele ning teha seega kaalutletud otsuseid uueks suuremahuliseks sündmuseks valmistumisel. Mudeli tehtud prognoose võrreldi kolme Balti riigi kogenud spetsialistide tehtud prognoosidega. Mitmed spetsialistid nõustusid, et see mudel on väärtuslik ja kasulik.

Kolmandat uurimistööd „Kaasav majanduskasv: innovatsiooni ja majandusstabiilsuse roll“ tutvustas Ljudmilla Saher Slovakkia Teaduste Akadeemiast. Uurimistöö eesmärk oli selgitada kaasava majanduskasvu kontseptsiooni vajalikkust. Esineja mainis mitmeid olulisi punkte, sealhulgas asjaolu, et majanduskasv ei suuda iseenesest peatada sissetulekute ebavõrdsuse suurenemist ega saavutada jätkusuutlikku arengut. Pärast erialakirjanduse analüüsi tuvastasid teadlased neli põhisuunda, mis on nende arvates seostatav kaasava majanduskasvuga: majanduslik ebavõrdsus, töötus, vaesus ning juurdepääs finants-, haridus- ja meditsiiniteenustele. Kolm neist kaasati lõplikku uuringusse. Tulemustest nähtus, et sellised näitajad nagu kolmanda taseme hariduse omandamine, kodumajapidamiste tarbimine ja töötuse määr on kaasava majanduskasvu tagamisel 27 ELi liikmesriigis kõige olulisemad.

Neljandat ettekannet „Metoodiline raamistik äriprotsesside ümberkujundamiseks suurte keelemudelite abil“ tutvustas Tarmo Koppel TalTechist. Uurimistöö tehti, kuna

tehisintellekti ja suurte keelemudelite võidukäik avab uusi tehnoloogilisi võimalusi, näiteks saadavate andmete põhjal loogiliste järelduste tegemine. Esineja selgitas, et äriprotsessid koosnevad omavahel seotud etappidest, mis on üksteisest loogiliselt sõltuvad. Uuringust nähtus, kuidas neid protsesse saaks ümber kujundada või parandada suurte keelemudelite integreerimise teel. Suured keelemudelid võivad olla abiks igas etapis, näiteks küsitluste automatiseerimisel ja simulatsioonide käitamisel projekteerimis- ja analüüsietapis või ebatõhususe tuvastamisel hindamisetapis. Samuti nähtus uuringust, et kuigi tehisaru võib aidata mitmel moel, on siiski ülesandeid, mida ei saa automatiseerida, sest need nõuavad kas inimese luba, toodete füüsilist käitlemist või spetsiaalse tarkvara kasutamist, mis ületab suurte keelemudelite võimekuse. Täieliku arutelu leiate konverentsi kodulehelt.