Za jakie projekty otrzymał pan nagrodę w pierwszej edycji konkursu Fundacji UAM „Doskonałość w nauce – użyteczność w praktyce”?
– W tamtym czasie prowadziłem kilka projektów badawczych, ale kluczowy dotyczył współpracy z lekarzami z Uniwersytetu Medycznego w Poznaniu. Pracowaliśmy nad diagnostyką raka jajnika – choroby niezwykle groźnej, bo często wykrywanej zbyt późno.
Zastanawialiśmy się, jak wykorzystać inteligencję obliczeniową do wspierania lekarzy w procesie diagnostycznym. Zajmuję się metodami przetwarzania informacji nieprecyzyjnych i niepełnych – dokładnie takich, jakimi dysponuje się w medycynie. To pozwoliło nam opracować system, który po zebraniu wywiadu sugerował lekarzowi, jakie kolejne badania warto wykonać.
System został wdrożony w klinice i przez lata wspierał diagnostykę. Otrzymaliśmy za niego nagrodę na Kongresie Ginekologii Polskiej w Łodzi. Do dziś działa jego wersja demonstracyjna.
Obecnie zajmuje się pan nieco innymi obszarami. Jakimi?
– Punktem wyjścia jest fakt, że komputer rozumie świat zero-jedynkowo. Świetnie radzi sobie z liczbami, ale ma trudność z pojęciami nieprecyzyjnymi, takimi jak „szybko”, „ciepło” czy „młody”. Dla człowieka są one intuicyjne, dla komputera – nie.
Właśnie dlatego zajmuję się modelowaniem informacji nieprecyzyjnych. Wykorzystuję teorię zbiorów rozmytych, która pozwala matematycznie opisać pojęcia stopniowalne. Dzięki niej system może na przykład jednocześnie uznać, że ktoś jest „w pewnym stopniu młody i w pewnym stopniu stary”.
Takie podejście stosuje się w systemach decyzyjnych, które muszą działać mimo niepełnych lub niejednoznacznych danych. Od lat 90. Japończycy wykorzystywali je w urządzeniach codziennego użytku, od pralek po inteligentne skrzynie biegów. Dziś zdominowały nas sieci neuronowe i duże modele językowe, ale inteligencja obliczeniowa – w tym zbiory rozmyte – nadal ma ogromne znaczenie.
W swoich badaniach łączę te metody między innymi z widzeniem komputerowym, analizą obrazu i dźwięku, a w ostatnich latach również z analizą danych sportowych.
Na czym polega współpraca wydziału z KKS Lech Poznań?
– Klub posiada własny dział naukowy, a jego szef jest naszym doktorantem. Wspólnie rozwijamy algorytmy wspierające funkcjonowanie drużyny.
Pracujemy nad analizą przygotowania motorycznego piłkarzy. Sensory w koszulkach zawodników rejestrują ich obciążenia podczas treningów i meczów. Na tej podstawie tworzymy modele przewidujące ryzyko kontuzji, optymalizujące obciążenia i wspierające proces treningowy. Właśnie wdrażamy system monitorujący dane w czasie rzeczywistym.
Drugim obszarem jest scouting i rynek transferowy. Analizujemy dane meczowe oraz systemy śledzenia ruchu graczy, tworząc modele oceny zawodników – narzędzia tzw. skautingu cyfrowego.
Prowadzimy także analizy taktyczne, a nasze metody wykorzystujemy nie tylko w piłce nożnej. Współpracujemy z sekcją szermierki UAM, nowym kierunkiem badań jest żużel – tu również pracuje nasz doktorant, który zawodowo komentuje mecze dla Canal+.
Obecnie zespół sportowy tworzą trzy osoby z kadry naukowej, sześciu doktorantów i kilku magistrantów.
Słyszałam, że zarządza pan wydziałem w sposób nowoczesny. Jakie zmiany wprowadzono?
– Przez 25 lat prowadziłem firmę informatyczną, więc kwestie organizacyjne są mi bliskie. Razem z zespołem przyjęliśmy za cel, by Wydział Matematyki i Informatyki był najlepiej zarządzanym na UAM.
Uporządkowaliśmy procedury, stworzyliśmy przejrzystą strukturę odpowiedzialności, wdrożyliśmy szereg rozwiązań informatycznych. Nie chodziło o wielkie inwestycje, ale o usprawnienie procesów.
Zmieniliśmy stronę internetową, rozwinęliśmy intranet, tak aby pracownicy i studenci mogli szybko znaleźć potrzebne informacje bez konieczności wizyt w dziekanacie. Jako pierwsi na dużą skalę uruchomiliśmy elektroniczny obieg podań w USOS-ie – kolejki pod dziekanatem praktycznie zniknęły.
Inwestujemy również w infrastrukturę budynku i fotowoltaikę, dzięki której obniżamy koszty energii. To efekty pracy całego zespołu: administracji, informatyków i osób zarządzających budynkiem. Ja pełnię tylko rolę koordynatora.
Jakie wyzwania stoją dziś przed wydziałem?
– Najbliższa ewaluacja jest niezwykle ważna – jej wynik wpływa bezpośrednio na finansowanie.
Największym wyzwaniem jest luka pokoleniowa. W ostatnich latach odeszło na emeryturę wielu profesorów, a młodsi badacze dopiero budują dorobek. Konkurencja płacowa ze strony sektora prywatnego jest bardzo trudna, co sprawia, że po doktoracie część osób wybiera firmy.
Staramy się temu przeciwdziałać. W Centrum Sztucznej Inteligencji, którym kieruje prof. Jassem, młodzi badacze mogą pracować nad projektami realizowanymi z firmami, łącząc działalność naukową z komercyjną. To sprawdzony model – zatrzymaliśmy dzięki temu kilka bardzo wartościowych osób.
Nadal jednak brak stabilnej kadry dydaktycznej jest dużym zagrożeniem. Jeśli nie odwrócimy tego trendu, za kilka lat może zabraknąć osób, które będą uczyć informatyki nowe pokolenia.
Czy polska nauka ma realnych odbiorców w przemyśle?
– To złożony temat. Po pierwsze, brakuje systemowych rozwiązań, które ułatwiałyby firmom inwestowanie w badania naukowe. W Niemczech współpraca z uczelnią oznacza korzyści podatkowe – u nas takie zachęty są ograniczone, szczególnie w branżach wymagających kosztownych laboratoriów.
Informatyka jest jednak w uprzywilejowanej sytuacji. Nie potrzebujemy dużych laboratoriów. Współpracujemy z wieloma firmami, między innymi Lechem Poznań, Allegro czy PWN. Boom na AI sprawia, że praktycznie każda branża dostrzega wartość danych i algorytmów.
Z drugiej strony, programy grantowe jak NCBR czy NCN są trudne: niskie wskaźniki sukcesu, skomplikowane procedury. Mój zespół składał wnioski do NCN wielokrotnie – bez powodzenia. W grantach europejskich dodatkową barierą są lokalne regulacje, które nie uwzględniają specyfiki informatyki.
Tu jest duże pole do poprawy.
A jak wygląda sytuacja kobiet w naukach ścisłych?
– To temat wielokrotnie poruszany na uniwersytecie. Kobietom jest trudniej, bo przerwa związana z pojawieniem się dzieci bywa bardzo kosztowna dla kariery naukowej. W naukach ścisłych postęp jest szybki – kilka lat nieobecności oznacza konieczność ogromnej pracy, by wrócić na ścieżkę badań.
W innych dyscyplinach, humanistycznych czy społecznych, struktura pracy i tempo zmian są inne, dlatego kobiet jest tam więcej.
Jeśli chodzi o studia doktoranckie – kandydatki oczywiście są. Ale w informatyce ich liczba jest mniejsza. Kiedy studiowałem, na roku było kilka koleżanek. Dziś na studiach pierwszego i drugiego stopnia proporcje wyrównują się, ale na etapie decyzji o karierze naukowej z jakiegoś powodu odpływ kobiet jest bardzo wyraźny.
Na matematyce jest odwrotnie – studiuje więcej kobiet niż mężczyzn, a mimo to niewiele decyduje się zostać w nauce.
Zobacz też: Dr Tomasz Kowalski. Jego wysokość chip