Τα συστήματα τεχνητής νοημοσύνης (ΤΝ) είναι πολύπλοκα μαθηματικά μοντέλα που εκπαιδεύονται με δεδομένα. Έχουν σχεδιαστεί για να επεξεργάζονται και αναλύουν μεγάλους όγκους δεδομένων με σκοπό την αναγνώριση μοτίβων και την πρόβλεψη. Παρουσιάζουν αυξημένη ακρίβεια και εξελίσσονται διαρκώς, κυρίως λόγω της προόδου στις τεχνικές και τους αλγορίθμους που χρησιμοποιούνται, της αύξησης της υπολογιστικής ισχύος και της ευρύτερης διαθεσιμότητας δεδομένων.
Με αυτές τις τεχνολογικές εξελίξεις, η χρήση της ΤΝ γίνεται όλο και πιο διαδεδομένη σε όλους τους τομείς στην Ευρώπη. Το παρακάτω σχήμα απεικονίζει πώς το ποσοστό των επιχειρήσεων που χρησιμοποιούσαν τεχνολογίες τεχνητής νοημοσύνης το 2021 διέφερε μεταξύ των χωρών της Ευρώπης. Για να προωθήσει τη χρήση της, η Ευρωπαϊκή Ένωση δρομολόγησε την ευρωπαϊκή στρατηγική για την ΤΝ, με στόχο την ενίσχυση της έρευνας και των βιομηχανικών ικανοτήτων, ενώ παράλληλα εξασφαλίζει την ασφάλεια και τα θεμελιώδη δικαιώματα.
Πώς τα ανοικτά δεδομένα συνδέονται στενά με την ΤΝ
Τα ανοικτά δεδομένα μπορούν να αποτελέσουν πηγή μεγάλου όγκου διαφορετικών πληροφοριών για τα συστήματα ΤΝ. Με αυτόν τον τρόπο, η διαθεσιμότητα ανοικτών δεδομένων συμβάλλει στη βελτίωση της ΤΝ. Για παράδειγμα, ένα σύστημα ΤΝ που εκπαιδεύεται για να προβλέψει τα καταναλωτικά πρότυπα στην Ευρώπη θα έχει πιθανώς καλύτερες επιδόσεις εάν περιλαμβάνει μια αντιπροσωπευτική επιλογή συναλλαγών αγαθών και υπηρεσιών από καταναλωτές σε διάφορες χώρες, δήμους και εισοδηματικές ομάδες.
Η ΤΝ μπορεί να αναλύσει μεγάλους όγκους δεδομένων και να εντοπίσει τάσεις και μοτίβα που μπορεί να μην είχαν αποκαλυφθεί μέσω άλλων τεχνικών ανάλυσης. Τα ανοικτά δεδομένα περιέχουν πλούσιες πληροφορίες και σύνθετα μοτίβα από τα οποία μπορούν να προκύψουν ιδέες. Για παράδειγμα, ένα σύστημα τεχνητής νοημοσύνης που έχει εκπαιδευτεί για την πρόβλεψη δασικών πυρκαγιών μπορεί να αναζητήσει μοτίβα σε μετεωρολογικά δεδομένα, δορυφορικές εικόνες και ιστορικές τάσεις, τα οποία δεν μπορούν να εντοπιστούν από τις συνήθεις στατιστικές συγκρίσεις.
Η ΤΝ μπορεί να επωφεληθεί από το εύρος των ανοικτών δεδομένων
Τα ανοικτά δεδομένα εκτείνονται σε ένα ευρύ φάσμα θεματικών πεδίων. Η ελεύθερη διαθεσιμότητα ποικίλων συνόλων δεδομένων, όπως μέσω των ανοικτών δεδομένων, είναι απαραίτητη για την προώθηση της καινοτομίας και τη δημιουργία νέων οικονομικών ευκαιριών. Η ελπίδα είναι ότι τα καινοτόμα συστήματα ΤΝ μπορούν στη συνέχεια να χρησιμοποιηθούν για να βοηθήσουν στην επίλυση των προκλήσεων που αντιμετωπίζει η κοινωνία, δημιουργώντας κοινωνικοοικονομική αξία.
Η ποικιλόμορφη δεξαμενή πληροφοριών που μπορούν να παρέχουν τα ανοικτά δεδομένα για τα συστήματα ΤΝ μπορεί ειδικά να επιτρέψει διεπιστημονικές εφαρμογές που συνδυάζουν δεδομένα σε διάφορα θέματα για να αντλήσουν νέες γνώσεις. Για παράδειγμα, ένα σύνολο δεδομένων για τον καιρό μπορεί να χρησιμοποιηθεί για να γίνουν προβλέψεις για τον καιρό. Αλλά σε συνδυασμό με δεδομένα σχετικά με τη γενετική των σπόρων, τα χαρακτηριστικά του εδάφους και τις περιβαλλοντικές συνθήκες, ένα σύστημα ΤΝ μπορεί να εκπαιδευτεί ώστε να έχει καλή γνώση του πλαισίου των μεταβλητών που επηρεάζουν τη γεωργική παραγωγή. Ένα τέτοιο σύστημα θα μπορούσε να χρησιμοποιηθεί για να βοηθήσει στη λήψη αποφάσεων για την αύξηση των αποδόσεων των καλλιεργειών, την πρόληψη των ασθενειών των φυτών ή τη βελτιστοποίηση άλλων επιχειρηματικών αποφάσεων.
Η ΤΝ μπορεί να επωφεληθεί από το βάθος των ανοικτών δεδομένων
Ενώ το εύρος των θεματικών πεδίων που καλύπτονται από τα ανοικτά δεδομένα επιτρέπει ευρείες περιπτώσεις χρήσης για τα συστήματα ΤΝ, η ύπαρξη εκτεταμένων ανοικτών δεδομένων για μια συγκεκριμένη περίπτωση χρήσης επιτρέπει στα συστήματα ΤΝ να αποδίδουν καλύτερα. Για παράδειγμα, εάν ένα σύστημα ΤΝ που αναπτύχθηκε για την αναγνώριση κτιρίων κατοικιών έχει εκπαιδευτεί μόνο σε εικόνες που έχουν ληφθεί το καλοκαίρι από αρχοντικά στην εξοχή, το μοντέλο θα έχει κακές επιδόσεις όταν του ζητηθεί να αναγνωρίσει ένα διαμέρισμα στην πόλη ως κτίριο κατοικίας.
Τα δεδομένα που αντιπροσωπεύουν ολοκληρωμένα το αντικείμενο εκθέτουν τα συστήματα ΤΝ σε ένα ευρύτερο φάσμα σεναρίων και παραλλαγών. Εν τέλει, αυτό επιτρέπει στα μοντέλα ΤΝ να αποδίδουν καλύτερα σε καταστάσεις του πραγματικού κόσμου και να γενικεύουν τις γνώσεις τους όταν έρχονται αντιμέτωπα με νέα δεδομένα (όπως μια εικόνα ενός μεμονωμένου σπιτιού που το μοντέλο δεν έχει ξαναδεί). Τα συστήματα ΤΝ που εκπαιδεύονται σε μη αντιπροσωπευτικά ή ελλιπή δεδομένα κινδυνεύουν να κάνουν μεροληπτικές προβλέψεις και να είναι αναξιόπιστα.
Τα ανοικτά δεδομένα επιτρέπουν εφαρμογές ΤΝ στον πραγματικό κόσμο
Υπάρχουν αρκετά παραδείγματα χρήσης ανοικτών δεδομένων σε συστήματα τεχνητής νοημοσύνης για νέες εφαρμογές στην Ευρώπη.
Ως πρώτο παράδειγμα, η κροατική εφαρμογή CROZ RenEUwable συνδυάζει κλιματικά και ενεργειακά δεδομένα σε ένα μοντέλο μηχανικής μάθησης που παρέχει στους πολίτες προσωπικές συστάσεις για την υιοθέτηση πιο βιώσιμων αποφάσεων σχετικά με την ενέργεια. Η εφαρμογή με βάση την ΤΝ, η οποία κέρδισε τον EU Datathon 2022 στην κατηγορία “A European Green Deal”, βασίζεται σε ανοικτά δεδομένα που επιλέχθηκαν από την ομάδα με βάση την ποιότητα, την πληρότητα, τη συνέπεια, την επικαιρότητα και τη χρηστικότητα.
Άλλο παράδειγμα αποτελεί η Ευρωπαϊκή Πρωτοβουλία Απεικόνισης Καρκίνου η οποία αποσκοπεί στη δημιουργία ενός ανοικτού συνόλου δεδομένων που θα συνδέει όλους τους υφιστάμενους πόρους και τις βάσεις δεδομένων σε ολόκληρη την Ευρώπη, προς την κατεύθυνση μιας πιο ανοικτής, διαθέσιμης και φιλικής προς τον χρήστη υποδομής για την απεικόνιση του καρκίνου, αξιοποιώντας δεδομένα και ψηφιακές τεχνολογίες, όπως η ΤΝ. Η υποδομή αναμένεται να ολοκληρωθεί έως τον Δεκέμβριο του 2023, μετά την οποία οι πάροχοι δεδομένων θα μπορούν να συνδεθούν με την πλατφόρμα.
Συμπερασματικά, οι δυνατότητες των συστημάτων ΤΝ στην κοινωνία είναι τεράστιες. Σε συνδυασμό με τα ανοικτά δεδομένα, δημιουργούνται νέες ευκαιρίες τόσο για την άντληση νέων γνώσεων από τα ανοικτά δεδομένα όσο και για την τροφοδότηση συστημάτων ΤΝ για νέες χρήσεις. Οι πρωτοβουλίες πολιτικής που προωθούν την κοινή χρήση ορισμένων συνόλων δεδομένων υποστηρίζουν την ποικιλομορφία των ανοικτών δεδομένων στην Ευρώπη. Η αύξηση της πρόσβασης σε υψηλής ποιότητας ανοικτά δεδομένα αποτελεί προτεραιότητα για την απελευθέρωση της συνέργειας μεταξύ των ανοικτών δεδομένων και της ΤΝ. Η περαιτέρω βελτίωση της ποιότητας των δεδομένων υποστηρίζεται από πολιτικές και κοινοτικές πρωτοβουλίες που επιβάλλουν πρότυπα ποιότητας και μεθόδους επιμέλειας στα ανοικτά δεδομένα. Το Data.europa.eu συμβάλλει στην επίτευξη αυτού του στόχου, μεταξύ άλλων, μέσω του πίνακα ελέγχου ποιότητας μεταδεδομένων.
Πηγή άρθρου: https://data.europa.eu/