ВАЖНА ОБАВЕШТЕЊА 30.06.2020.

ПРИЈЕМНИ ИСПИТ ЈУЛИ 2020.

Пријемни испит из информатике за струковне студије биће одржан 14.7.2020. у 10h.

ИЗАБРАНИ СТИПЕНДИСТИ РАФ-А

Као и сваке године, Рачунарски факултет доделио је стипендије талентованим ученицима који су постигли запажене успехе на националним и међународним такмичењима из информатике, математике и физике. Циљ нам је да што већем броју талената омогућимо образовање које ће им отворити пут ка запослењу у врхунским домаћим и страним компанијама. Објављена је листа стипендиста за упис у школску 2020/2021. годину. Додељено је 8 пуних и 12 полустипендија за четворогодишње школовање на академским студијама РАФ-а. Матуранти који су добили пуне стипендије за бесплатно студирање као и они који су добили полустипендије могу се уписати до 17.06.2020. године.

КОНТАКТ

Од 18. маја секретаријат почиње да ради у просторијама Факултета од 9 до 17 часова (улаз Трг републике 5, V спрат), а комуникација је могућа и преко мејла sekretarijat@raf.rs.

ОНЛАЈН НАСТАВА У ВАНРЕДНОМ СТАЊУ

Рачунарски факултет је већ од 9 сати ујутру 16. марта, 12 сати након објављивања ванредног стања, у потпуности прешао са класичног начина извођења наставе на онлајн наставу. Онлајн настава из свих предмета на свим студијским програмима изводи се уживо и интерактивно по распореду часова, при чему студенти у току наставе постављају питања и добијају одговоре на њих (Примери предавања и вежби онлајн наставе). После прве недеље, реакција студената је да је овакав начин извођења наставе веома делотворан, ефикасан, занимљив и, свакако, „удобнији“, као и да би у неком облику могао да буде задржан и после ванредног стања. Факултет је у априлу из свих предмета организовао и онлајн проверу знања(колоквијуме).

Вештачка интелигенција би могла да помогне у следећој пандемији – али не у овој

Нешто мора да се промени ако желимо да вештачка интелигенција буде корисна следећи пут, али можда вам се то неће свидети. Вештачка интелигенција је одмах, на почетку, видела шта нам се спрема, бар тако прича каже. Компанија која се бави вештачком интелигенцијом под називом BlueDot и која користи машинско учење да би надгледала појаву заразних болести широм света, 30. децембра је упозорила своје клијенте – укључујући разне владе, болнице и предузећа – на необичан пораст броја случајева упале плућа у Вухану у Кини. Прошло је још девет дана пре него што је Светска здравствена организација званично означила оно што сви знамо као Covid-19.

BlueDot није била усамљена у објављивању упозорења. Аутоматизована услуга под називом HealthMap у дечјој болници у Бостону, такође је приметила те прве знакове, као и модел који је радила компанија Metabiota, са седиштем у Сан Франциску. То што је вештачка интелигенција могла да примети избијање на другој страни света прилично је невероватно, а рана упозорења спасавају животе.

Колико је вештачка интелигенција заиста помогла у решавању тренутне епидемије? На то је тешко одговорити. Компаније, као што је BlueDot, обично не говоре много о томе коме тачно пружају информације и како се оне користе. Стручњаци кажу да су уочили епидемију истог дана кад и вештачка интелигенција. Остали пројекти у којима се вештачка интелигенција користи као дијагностички алат или се користи како би се пронашла вакцина још су у врло раној фази. Иако буду успешни, требаће времена – сигурно месеци – да се те иновације пруже здравственим радницима којима су потребни. Одушевљење надмашује стварне могућности. У ствари, прича која се појавила у многим вестима и у штампи – да је вештачка интелигенција ново моћно оружје против болести – само је делимично тачна и ризикује да постане контрапродуктивна.

Дакле, чињенице су следеће: вештачка интелигенција нас неће спасити од корона вируса – свакако не овог пута, али постоје све шансе да ће играти већу улогу у будућим епидемијама – ако извршимо неке велике промене. Већина неће бити лака. Неке нам се неће свидети. Постоје три главне области у којима би вештачка интелигенција могла да помогне: предвиђање, дијагноза и лечење.

Предвиђање

Компаније као што су BlueDot и Metabiota користе низ алгоритама за обраду природног језика како би надгледали вести и званичне извештаје на различитим језицима о здравственој заштити широм света, означавајући да ли спомињу високо приоритетне болести, као што је корона вирус или више ендемске болести, као што су HIV или туберкулоза. Резултати су релативно тачни. На пример, последњи јавни извештај компаније Metabiota, од 25. фебруара, предвиђао је да ће 3. марта бити 127.000 кумулативних случајева широм света. Погрешио је за око 30.000, али директор компаније каже да је то још увек на у границама дозвољене грешке. Такође су наведене земље које ће највероватније пријављивати нове случајеве, укључујући Кину, Италију, Иран и Сједињене Државе. Опет: није лоше.

Други такође прате друштвене медије. Стратифyд, компанија за анализу података са седиштем у Шарлоту, Северна Каролина, развија вештачку интелигенцију који прегледа објаве на друштвеним мрежама, као што су Фејсбук и Твитер и комбинује их с описима болести преузетих из извора као што су Национални здравствени институти, Светска организација за здравље животиња и глобална базу података идентификатора гена, која чува информације о секвенцирању генома.

Рад ових компанија је свакако импресиван. Показује колико је напредовало машинско учење последњих година. Пре неколико година компанија „Гугл“ је покушала помоћу свог програма да предвиди избијање грипа, али склоњен је 2013, када није успео да предвиди налет грипа те године. Шта се променило? Углавном се своди на способност најновијег софтвера да преслушава много шири спектар извора.

Такође је кључно ненадзирано машинско учење. Омогућавање вештачкој интелигенцији да идентификује сопствене обрасце буке, уместо да се обучава на изабраним примерима, наглашава ствари које можда нисте ни помислили да тражите. Неколико градова на путу вируса. То би могло да дозволи властима да се припреме, упозори болнице и уведе мере заштите. Како опсег епидемије расте, предвиђања постају мање специфична. Упозорење Metabiote да ће у наредној недељи бити погођене одређене земље можда је било тачно, али тешко је знати шта учинити са тим информацијама.

Штавише, сви ти приступи ће постати мање тачни како се епидемија развија, углавном зато што је тешко доћи до података којима треба снабдети вештачку интелигенцију да би дошла до тачних предвиђања. Извори вести и званични извештаји нуде недоследне описе. Дошло је до забуне у вези са симптомима и како се вирус преноси између људи. Медији могу да претерују, а власти да умањују значај. Предвиђање куда се болест може проширити са стотина локација у десетинама земаља далеко је тежи задатак од одређивања места где би се једна епидемија могла ширити у првих неколико дана.

Рана дијагноза

Осим што прогнозирају ток епидемије, многи се надају да ће вештачка интелигенција помоћи да се идентификују људи који су заражени. Она овде има доказане резултате. Модели машинског учења за испитивање медицинских слика могу ухватити ране знакове болести који лекарима промичу, од очних болести преко болести срца до рака. Ипак, ти модели обично захтевају много података да би били обучени.

У посљедњих неколико недеља на мрежи је објављено прегршт радова који сугеришу да машинско учење може дијагностиковати Covid-19 помоћу CT скенирања плућног ткива ако је оспособљено да на сликама уочи знакове болести. Стручњаци кажу да би требало да очекујемо да ће вештачка интелигенција успети да открије знаке Covid-19 код пацијената. Ипак, није сасвим сигурно да ли је то прави поступак. Као прво, физички знакови болести можда се неће појавити у скенирању све до извесног времена након инфекције, што га не чини корисним као поступак при раној дијагностици.

Лечење

Подаци су такође битни ако вештачка интелигенција треба да помогне у развоју лечења болести. Једна техника препознавања могућих кандидата за лек је употреба алгоритама генеративног дизајна, који дају огроман број потенцијалних резултата, које треба добро прегледати како би се истакли они које вреди погледати пажљивије. Ова техника се, на пример, може користити за претраживање милиона биолошких или молекуларних структура. У теорији, вештачка интелигенција се може користити и за предвиђање еволуције корона вируса. То је задивљујућа могућност, али далеко смо од тога. Још увек немамо довољно информација о томе како вирус мутира да бисмо могли то да сазнамо.

У међувремену, последња препрека могу бити људи на власти. Вештачка интелигенција неће моћи да сама предвиди избијање болести, без обзира на то колико података добије. Да би се искористиле све потенцијалне могућности вештачке интелигенције биће потребно много података, времена и паметна координација између различитих људи. А све то нам тренутно недостаје.