DigiWorld to obszar obejmujący badania związane z przełomem cyfrowym: rozwojem technologii cyfrowych i wywołanym przez ten rozwój zmianom społecznym, wielkimi zbiorami zdigitalizowanych danych oraz pozwalającymi je przetwarzać, analizować i modelować metodami sztucznej inteligencji. Jest to obszar wizjonerskich badań podstawowych, interdyscyplinarnych zastosowań i tworzenia technologii cyfrowych, który wymaga ambitnej współpracy międzydziedzinowej – nauk ścisłych, humanistycznych, społecznych i przyrodniczych.
Działania w obszarze DigiWorld będą się skupiać na czterech wybranych domenach badawczych:

1. Zaawansowane metody obliczeniowe i sztuczna Inteligencja (AI)

Domena ta obejmuje zarówno badania podstawowe, jak i stosowane, prowadzące do rozwoju i tworzenia nowych technik obliczeniowych dostosowanych do różnego typu danych, w tym – ale nie wyłącznie: niestandardowe rodzaje uczenia maszynowego (machine learning, ML; np. uczenie częściowo nadzorowane, wielozadaniowe, wielomodalne); nieliniowe metody rozdzielania źródeł sygnału; zaawansowane metody optymalizacji ML; ML na niewielkich zbiorach danych; interpretowalność takich metod (explainable AI); projektowanie sieci neuronowych wzorowanych na sieciach biologicznych, budowa układów neuromorficznych; algorytmy kwantowe i kwantowe cyberbezpieczeństwo; obliczeniową teorię wyboru społecznego; analizy obrazu, mowy, strumieni danych itd.

2. Transformacja cyfrowa społeczeństwa i gospodarki 

Domena ta obejmuje zagadnienia dotyczące transformacji cyfrowych oraz człowieka i społeczeństwo w cyfrowym świecie, w tym, ale nie wyłącznie: interfejsy człowiek-maszyna, interfejsy mózg-komputer, affective computing; zagadnienia psychologicznych skutków cyfryzacji, jak i wykorzystanie narzędzi sztucznej inteligencji w analizie eksperymentów psychologicznych; etykę, prawo i politykę związane z rozwojem, wdrażaniem i wykorzystaniem technologii informacyjnych i komunikacyjnych (np. maszyny autonomiczne), ale też wspomaganie uczeniem maszynowym procesów prawno-decyzyjnych; kwestie cyberbezpieczeństwa (sekurytyzację cyberprzestrzeni, dehumanizację pola walki); gospodarkę cyfrową i ryzyko makroekonomiczne i finansowe w cyfrowym świecie (w tym wykorzystanie sieci neuronowych w analizie danych z rynków finansowych, walutowych itp.); wpływ najnowszych technologii na media i komunikację społeczną (w tym ich ilościowa analiza, np. w celu tworzenia strategii zwalczania fake newsów).

3. Humanistyka cyfrowa

Domena ta obejmuje między innymi, ale nie wyłącznie: cyfrowe badania nad językiem, literaturą, kulturą i sztuką: analiza ilościowa i jakościowa danych tekstowych i multimedialnych, wykorzystanie metod obliczeniowych (uczenia maszynowego, information retrieval, text mining, przetwarzania języka naturalnego) w badaniach literackich, językoznawczych i kulturoznawczych (np. stylometria, lingwistyka komputerowa, w tym językoznawstwo korpusowe, badania nad tłumaczeniem maszynowym, itd.); cyfrowe archiwa dziedzictwa kulturowego (tekst, obraz, dźwięk, film, mapy i modele 3D): tworzenie i utrzymywanie zasobów cyfrowych, w tym cyfryzację tekstu i materiałów multimedialnych, tworzenie skanów architektonicznych i archeologicznych i in.; człowiek, kultura, sztuka i społeczeństwo w cyfrowym świecie: wpływ cyfryzacji na życie społeczne i kulturalne; komunikacja/teksty kultury w cyfrowym świecie (np. gry komputerowe, nowe media, literatura elektroniczna), narzędzia i metody cyfrowe w dydaktyce i przekładzie.

4. AI w naukach ścisłych i przyrodniczych

Domena ta obejmuje stosowanie i dostosowywanie różnorodnych metod sztucznej inteligencji do dużych zbiorów danych w konkretnych problemach badawczych dyscyplin ścisłych i przyrodniczych, w tym – ale nie wyłącznie – do: przetwarzania i analizy makro- i mikroskopowych obrazów z misji kosmicznych, tworzenia i interpretacji cyfrowych modeli terenu; przetwarzania społecznych, gospodarczych, geograficznych i innych danych przestrzennych (satelitarnych, lotniczych, ze skaningu laserowego itd.) w celu modelowania złożonego systemu człowiek – środowisko; analizy obrazów medycznych i biologicznych; modelowanie i predykcja własności i reaktywności związków chemicznych, substancji bioaktywnych itp., badanie procesów samoorganizacji złożonych układów w skali mikro; optymalizacji detekcji cząstek elementarnych w eksperymentach LHC.

Koordynator POB: dr hab. Jakub Gizbert-Studnicki - Wydział Fizyki, Astronomii i Informatyki Stosowanej

Opiekun POB w Biurze ID.UJ: Bartłomiej Konecko, e-mail: bartek.konecko@uj.edu.pl, tel.: 12 663 30 21