Hack My Field az ATK-n: valós kutatási problémák és mesterséges intelligencia egy asztalnál
A Hack My Field első állomásán, az Agrártudományi Kutatóközpontban öt kutatási problémán dolgoztak együtt kutatók és AI szakértők. Az eredmények között működő döntéstámogató prototípus, publikációt támogató adatelemzés és több új kutatási irány is szerepelt.
A HUN-REN AI Szolgáltató Központ (AISZK) új programjának első állomásán öt kutatási problémán dolgoztak együtt kutatók és AI szakértők. Az eredmények között volt működő döntéstámogató prototípus, publikációt támogató adatelemzés és több új kutatási irány is.
Spitkó Tamás, az ATK Kukoricanemesítési Osztályának osztályvezetője és tudományos főmunkatársa arra számított, hogy új ötleteket és módszereket ismer meg a mesterséges intelligencia alkalmazásáról. Arra azonban nem, hogy a nap végére egy működő prototípussal tér haza. Ez jól összefoglalja a Hack My Field első állomásának tapasztalatait.
A Hack My Field egy új kezdeményezés a HUN-REN-ben, amely azt vizsgálja, milyen eredmények érhetők el, ha kutatók és a HUN-REN Mesterséges Intelligencia Szolgáltató Központjának szakemberei egy intenzív munkanap során közösen dolgoznak valós kutatási problémákon. Az első eseménynek az Agrártudományi Kutatóközpont (ATK) adott otthont, ahol öt különböző kutatási kihívás került terítékre a növénynemesítéstől a genomikán át a biológiai jelfeldolgozásig.
A formátum
A Hack My Field abból a kérdésből indult ki, hogy vajon lehet-e érdemi előrelépést elérni olyan kutatási problémákban, amelyek hónapok vagy akár évek óta jelen vannak egy kutató munkájában, ha célzottan a mesterséges intelligencia eszközeit és szakértelmét vetjük be. A program célja, hogy közelebb hozza az AI nyújtotta lehetőségeket a kutatók mindennapi kihívásaihoz, ezért a HUN-REN Mesterséges Intelligencia Szolgáltató Központ szakemberei az intézetekbe látogatnak, és előzetesen jelentkező kutatókkal dolgoznak együtt egy intenzív, egynapos sprint keretében, közvetlenül azokon a problémákon, amelyekkel saját kutatásaik során szembesülnek.
A cél nem az, hogy egyetlen nap alatt minden kérdésre végleges válasz szülessen. Sokkal inkább az, hogy kiderüljön: hol tud a mesterséges intelligencia új megközelítést, gyorsabb utat vagy akár teljesen új megoldási lehetőséget kínálni egy adott kutatási kihívásra.
Amit eddig órák alatt lehetett megválaszolni, most percek alatt elérhető
Spitkó Tamás kukoricanemesítési munkájának középpontjában egy olyan döntés áll, amelynek közvetlen gazdasági és társadalmi jelentősége van: adott év végén mely hibridjelölteket érdemes állami minősítési bejelentésre küldeni. Egy rossz döntés felesleges költségeket jelenthet, egy jó döntés viszont egy sikeres, termesztésbe kerülő hibrid megszületéséhez járulhat hozzá.
A döntések alapját több ezer hibrid teljesítményadata adja, különböző termőhelyekről és kísérletekből. Az adatok évek alatt halmozódtak fel, azonban elsősorban összetett Excel-táblákban álltak rendelkezésre. Bár minden szükséges információ megtalálható volt bennük, az egyes kérdések megválaszolása gyakran manuális szűrést, kereszthivatkozásokat és jelentős adatfeldolgozást igényelt.
A Hack My Field során végzett közös munka célja az volt, hogy a meglévő adatokból olyan döntéstámogató prototípus szülessen, amely közvetlenül segítheti a nemesítési folyamatot. Az első lépés az adatok strukturált feldolgozása volt, amelyre építve egy új adatbázis és egy webes felület készült.
Az elkészült prototípus lehetővé teszi, hogy a kutató természetes nyelven tegyen fel kérdéseket az adatokkal kapcsolatban, és az eredményeket vizualizált formában, szakmai magyarázatokkal együtt kapja meg. A rendszer képes különböző hibridek összehasonlítására, rangsorok készítésére, valamint olyan szempontok szerinti szűrésre és elemzésre, amelyek korábban jelentős manuális munkát igényeltek.
A fejlesztés nem csupán a meglévő munkafolyamatok gyorsításáról szólt. A cél az is volt, hogy az adatokból olyan összefüggések váljanak láthatóvá, amelyek hagyományos elemzési módszerekkel nehezebben fedezhetők fel.
A nap végére nemcsak egy működő prototípus született, hanem egy új lehetőség is arra, hogyan lehet a több év alatt felhalmozott kutatási adatokat a döntéshozatal szolgálatába állítani.
„Az volt az elképzelésem, hogy oktatás lesz, előadás lesz, és egy kicsit jobban beleláthatok az AI működésébe. Ehhez képest leültünk, részletesen átbeszéltük a problémákat, és a nap végére megszületett az a szoftver, amelyről beszéltünk. Ez sokkal több volt, mint amire számítottam” – mondta Spitkó Tamás.
Az ATK búzanemesítési programjában korábban jelentős erőforrásokat fordítottak egy komplex adatbázis-rendszer kiépítésére (Breeder). A kukoricanemesítés területén ilyen infrastruktúra ebben a formában még nem állt rendelkezésre. A Hack My Field egyik fontos tanulsága éppen az volt, hogy a mesterséges intelligencia segítségével bizonyos esetekben jelentősen lerövidíthető az az út, amely korábban hosszú fejlesztési folyamatokat igényelt. A létrejött prototípus a további fejlesztésekkel olyan döntéstámogató eszközzé válhat, amely a jövőben is segítheti a nemesítőket a rendelkezésre álló adatok értelmezésében és a hibridjelöltek kiválasztásában.
A sprint után is folytatódó fejlesztés
A nap során további kutatási problémákon is dolgoztak a résztvevők, többek között hálózati gráfok biológiai klaszterezésén, GC-MS kromatográfiás adatok feldolgozásán és elektrofiziológiai jelek elemzésén. Ezek közül több esetben a közös munka elsősorban új irányokat, módszertani ötleteket és további fejlesztési lehetőségeket azonosított, amelyek mentén a kutatás folytatódhat.
Az elektrofiziológiai jelfeldolgozás területén azonban a Hack My Field során elindult munka az eseményt követően is tovább fejlődött. Szabó Gergő, az AISZK munkatársa a helyszínen kialakított prototípust egy böngészőalapú alkalmazássá fejlesztette, amely automatikusan detektálja a rovarcsápokon mért elektromos reakciókat, és támogatja a kutatókat a mérések kiértékelésében. Az eszköz azóta a kutatókhoz került, és az első visszajelzések alapján éppen azt a manuális elemzési folyamatot gyorsítja fel, amely korábban a legtöbb időt igényelte.
Ami a problémamegoldásokon túl történt
A nap nem csak a kutatói sprintekről szólt. Párhuzamosan az ATK és más intézetek adatgazdászaival is egyeztetések zajlottak abból a felismerésből kiindulva, hogy az AI-alapú kutatástámogatás és a kutatási adatok tudatos kezelése szorosan összefügg. Az AISZK munkájának hatékonysága jelentős részben azokra az adatinfrastruktúrákra épül, amelyeket az adatgazdászok évek alatt alakítottak ki, miközben az AI alkalmazási lehetőségei új motivációt teremthetnek az adatok strukturált és újrahasznosítható kezelésére. A tapasztalatok alapján a jövőben a két terület még szorosabb együttműködésére lesz szükség.
A program részeként több kutatóval strukturált interjú is készült. Ezek célja az volt, hogy jobban megértsük, hogyan viszonyulnak a kutatók a mesterséges intelligenciához, milyen tapasztalataik vannak vele, és mely területeken látnak benne valódi lehetőséget. Az így szerzett tapasztalatok közvetlenül beépülnek a HUN-REN Mesterséges Intelligencia Szolgáltató Központ szolgáltatásainak fejlesztésébe, legyen szó az Agentic Discovery Platformról (ADP), a képzési programokról vagy a jövőbeli kutatástámogatási kezdeményezésekről.
Az ATK-ban megtartott esemény egyúttal a Hack My Field formátum első éles tesztje is volt. A nap során nemcsak konkrét kutatási problémákon sikerült előrelépni, hanem az is kiderült, hogy a modell más intézetekben és tudományterületeken is működőképes lehet. A tapasztalatok alapján a program a jövőben további HUN-REN intézetekben folytatódik.
Talán ez volt a nap legfontosabb tanulsága: a mesterséges intelligencia alkalmazásának legnagyobb akadálya sokszor nem a technológia hiánya, hanem az a pillanat, amikor egy kutatási probléma és egy lehetséges megoldás először találkozik egymással. A Hack My Field célja ennek a találkozásnak a megteremtése.