Лаборатория критического машинного обучения (Critical ML Lab) в университете Ватерлоо под руководством доктора Сириши Рамбхатлы (Sirisha Rambhatla) работает над созданием безопасных и эффективных моделей искусственного интеллекта для здравоохранения, авиации и решения климатических проблем. Команда опирается на фундаментальную теорию машинного обучения, которая не просто проверяет модели на надёжность, но и позволяет предсказывать её и закладывать в разработку. На практике это означает более безопасные решения при меньших вычислительных затратах и отходах.
Лаборатория сотрудничает с сетью больниц University Health Network в Торонто, разрабатывая инструменты для подбора донорских органов пациентам. В авиации команда работает с компанией Navblue (дочернее предприятие Airbus в Ватерлоо) над прогнозированием задержек рейсов: модели помогают оптимизировать расписание экипажей и сокращают задержки на самые непредсказуемые дни до 60 процентов, что снижает выбросы углерода и улучшает опыт пассажиров и персонала. Совместно с Apple лаборатория адаптирует ИИ-модели, обученные в одних условиях, к работе в других — например, систему автономного вождения, созданную в солнечной Калифорнии, к снежному Онтарио.
Важная часть работы — климатически ответственный подход к ИИ. Обучение больших языковых моделей вроде ChatGPT требует огромных вычислительных ресурсов, энергии и воды для охлаждения. Недавний алгоритм лаборатории сократил время обучения на 43 процента при сохранении точности. «Если мы можем обучить модель быстрее, мы тратим гораздо меньше энергии», — объясняет Рамбхатла, профессор кафедры управленческих наук и инженерии. Эти разработки также открывают доступ к генеративному ИИ для небольших организаций с ограниченными ресурсами.
Лаборатория активно привлекает студентов — магистрантов, бакалавров и стажёров по программе co-op — к формированию исследовательских вопросов и работе с индустриальными партнёрами. Чан Лю (Chang Liu), выпускник магистратуры и лауреат золотой медали Ватерлоо 2025 года, работал над улучшением систем автономного вождения для снежной погоды. «Большинство систем, обученных на солнечной погоде, не работают в канадские зимы. Я знал, что мой вклад может помочь предотвратить аварии и спасти жизни», — говорит он. Работа Рамбхатлы отмечена наградой Faculty of Engineering Research Excellence Award 2025 года.
Источник: Waterloo News
