Tadej Tasič, priznani raziskovalec na področju merilnih sistemov, pojasnjuje, kako je prav natančnost meritev tista, ki omogoča napredek na področjih, kot so prepoznavanje obrazov, samovozeča vozila in prediktivna diagnostika v medicini.
»Umetna inteligenca ni čarovnija. Je sistem, ki se uči iz podatkov. Če so ti podatki nenatančni ali nepopolni, je tudi rezultat neuporaben – ali celo nevaren,« opozarja Tasič.
Podatki, ki jim lahko zaupaš
V procesih strojnega učenja morajo senzorji in kamere ustvariti podatke, ki odražajo resničnost z izjemno natančnostjo. V avtomobilizmu to pomeni milimetrsko zaznavo okolice, v medicini mikroskopsko razlikovanje med zdravim in rakavim tkivom.
»V medicinski diagnostiki lahko že majhen šum v meritvah povzroči napačno diagnozo. V prometu pa sistem, ki prepozna prometni znak dve sekundi prepozno, pomeni tveganje za nesrečo,« opozarja Tasič.
Meritve v dobi kvantnega računalništva
Po mnenju dr. Tasiča se zdaj selimo v obdobje, kjer klasične meritve morda ne bodo več dovolj. V kvantnem računalništvu se namreč ukvarjamo z izjemno občutljivimi kvantnimi stanji, kjer najmanjša napaka pomeni izgubo informacije.
»Razvijamo sisteme, kjer mora meritev biti ne le natančna, ampak mora delovati tudi brez neposrednega posega. Merimo, ne da bi motili sistem – to je nova meja tehnologije,« razlaga Tasič.
