U organizaciji Inženjerske sekcije HMD-a u srijedu 25. lipnja 2025. dr. sc. Tvrtko Tadić će održati predavanje pod nazivom “Grafovi znanja u Microsoftovom AI-u: Teorija i praksa slučajnih projekcija”. U nastavku slijedi sažetak predavanja i životopis predavača. Predavanje će se održati uživo PMF – Matematički odsjek, Zagreb, Bijenička 30, dvorana A002 s početkom u 18h, a ako budemo u mogućnosti s obzirom na tehničke uvjete, trebalo bi se prenositi i putem Zoom-a. Za prisustvovanje predavanju molimo da se prijavite do ponedjeljka 23. lipnja 2025. putem sljedeće poveznice:
“Grafovi znanja u Microsoftovom AI-u: Teorija i praksa slučajnih projekcija”
Uz srdačan pozdrav,
Ksenija Sanjković
voditeljica Inženjerske sekcije HMD-a
Grafovi znanja u Microsoftovom AI-u: Teorija i praksa slučajnih projekcija
Tvrtko Tadić, Microsoft, Redmond
Organizacije i njihovi zaposlenici diljem svijeta svakodnevno koriste Microsoft 365 u svom poslovanju, upravljajući kalendarima, razmjenjujući e-mailove i dokumente među svojim kontaktima putem raznih uređaja. Ove interakcije se spajaju u Microsoft Graph, složenu i raznoliku mrežu koja se sastoji od različitih tipova čvorova i međusobnih veza. Ključno pitanje je: kako možemo iskoristiti ove veze za poboljšanje AI proizvoda?
Za rješavanje ovog pitanja, korištene su grafovske neuronske mreže i slučajne projekcije polinoma matrica za stvaranje reprezentacija velikih grafova. Slučajne projekcije posebno su poznate po svojoj računalnoj učinkovitosti u određivanju relevantnosti čvorova. Teorijska osnova za mnoge takve primjene je Johnson-Lindenstraussova lema. Naše istraživanje istražuje učinkovitost slučajnih projekcija u održavanju skalarnih unmožaka i kosinusne sličnosti. Predstavljamo nove teorijske uvide, identificiramo patološke slučajeve i potkrepljujemo naše nalaze empirijskim podacima.
Naša istraživanja pokazuju da čvorovi s ekstremnim stupnjevima daju posebno nepouzdane reprezentacije za izražavanje sličnosti putem skalarnog umnoška, bez obzira na korištenje matrica susjedstva ili prijelaza. S druge strane, kada se uzme u obzir šum u slučajnim projekcijama, sličnost izražena putem kosinusa se pokazuje kao znatno točniji procjenitelj.
Ovo istraživanje proširuje rad Microsoftovog tima za inteligenciju grafova, koji je proveo opsežne eksperimente kako bi utvrdio relevantnost među različitim entitetima unutar Microsoft 365 i koristio ih za poboljšanje Office proizvoda.
Predavanje se temelji na radu objavljenom ove godine na prestižnoj konferenciji iz područja umjetne inteligencije – ICLR 2025, kao i na pozvanom izlaganju održanom na ovogodišnjem skupu Joint Mathematics Meetings. Predstaviti će se zajednički rezultati dobiven u suradnji s Cassianom Beckerom i Jennifer Neville.
Nakon izlaganja slijedi kratak izvještaj i osobni osvrt na aktualna zbivanja u području umjetne inteligencije te na pozicioniranje matematičke zajednice, temeljen na izlagačevom iskustvu s dviju konferencija.
O predavaču
Tvrtko Tadić je viši primijenjeni znanstvenik u Microsoftu, gdje radi na razvoju M365 Copilota s ciljem omogućavanja pristupa aktualnim podacima putem naprednih sustava pretraživanja. Tijekom karijere u Microsoftu sudjelovao je u razvoju projekata poput Bing karata, lokalnih pretraga, digitalnog asistenta Cortana, rudarenja znanja i grafovskog učenja unutar Office 365 sustava.
Doktorirao je u grupi za vjerojatnost na University of Washington u Seattleu, gdje je trenutno gostujući znanstvenik. Diplomirao je matematičku statistiku i računarstvo na Prirodoslovno-matematičkom fakultetu Sveučilišta u Zagrebu. Autor je i koautor dviju knjiga, više znanstvenih radova te niza stručnih članaka. Izlagao je na više sveučilišta i konferencija u Hrvatskoj i inozemstvu. Član je Izvršnog odbora Hrvatskog matematičkog društva i jedan od urednika portala matematika.hr.
