BayesXtreme-projekti kehittää resurssitehokkaita tekoälymenetelmiä auttamaan tutkijoita ja tekoälyjärjestelmiä monimutkaisten tietoaineistojen ymmärtämisessä. Bayes-päättely mahdollistaa luotettavien mallien oppimisen kohinaisen tai kooltaan rajoitetun aineiston perusteella. Päättely voi kuitenkin viedä huomattavia määriä laskenta-aikaa ja energiaa. BayesXtreme keskittyy näytemäärältään tehokkaisiin menetelmiin, joilla päästään tarkkoihin tuloksiin vähemmillä resursseilla. BayesXtreme-projektin tavoitteena on parantaa menetelmien joustavuutta ja robustisuutta, kehittää rinnakkaislaskennan käyttöä sekä hyödyntää syväoppimisen oivalluksia. Nopeuttamalla tiedonkäsittelyä ja pienentämällä energiajalanjälkeä sekä parantamalla tekoälyavusteisen data-analyysin selitettävyytta ja luotettavuutta parannetaan edistyneiden data-analyysimenetelmien saavutettavuutta sekä korkeakouluissa että teollisuudessa. Arvokkaan tiedon tehokkaampi käyttö laajentaa menetelmien käyttömahdollisuuksia.

2024

2026