EN FACE: dr Szymon Chojnacki...

...twórca algorytmu będącego podstawą aplikacji Reterio, która umożliwia automatyczną i samodzielną aranżację wnętrz biurowych

O ALGORYTMACH REKOMENDACYJNYCH

Zawodowo od ponad 10 lat zajmuję się wdrażaniem modeli data mining. Jako pracownik naukowy Instytutu Podstaw Informatyki Polskiej Akademii Nauk badam i rozwijam nowe algorytmy rekomendacyjne. Znajdują one zastosowanie w serwisach internetowych, zwłaszcza w e-commerce. Celem działania systemu jest zaprezentowanie użytkownikowi produktu, który będzie dla niego interesujący. Produktem może być książka, płyta CD lub artykuł prasowy.

Dotychczasowe systemy rekomendacyjne starają się dostosować wyświetlane produkty do konkretnego użytkownika, jednak produkty pobierane są z bazy produktów istniejących. Stworzony przeze mnie algorytm ma rekomendować, rzeczy które jeszcze nie istnieją, takie jak płyta CD zawierająca nowy zestaw piosenek lub książkowy przewodnik turystyczny dostosowany do naszych gustów.

Istnieją serwisy internetowe proponujące nowo tworzone rozwiązania użytkownikom. Na przykład mapy Google tworzą najkrótszą drogę między dowolnymi dwoma punktami bez bazy wszystkich możliwych dróg. Podejście próbowano zastosować przez ostatnie dziesięć lat do automatycznej aranżacji pomieszczeń. Starano się tworzyć aranżacje na podstawie optymalizacji mierzalnego kryterium zadanego przez tzw. eksperta. Miało ono pełnić taką samą funkcję jak kryterium minimalnej odległości przy ocenie drogi. Reterio jest przełomowe, gdyż uczy się odpowiedniego kryterium na podstawie danych historycznych. Gdyby mapy Google uczyły się kryterium, to zapewne nie prowadziłyby nas najkrótszą drogą, ale najlepszą, dostosowaną do naszych podróży historycznych i zbudowaną z podróży historycznych innych osób.

O ARANŻACJI WNĘTRZ

Reterio to narzędzie, które działa w czasie rzeczywistym i w ciągu kilku sekund podpowiada trzy różne aranżacje dla wnętrza. Po wpisaniu do aplikacji wszystkich parametrów pomieszczenia, zaznaczeniu, gdzie są okna, drzwi, ile osób w nim pracuje, wskazaniu preferowanego układu i funkcji oraz modeli mebli, otrzymuje trzy projekty wraz z wyceną.

To system rekomendujący bez bazy dostępnych rozwiązań. Aplikacja musi stworzyć bazę dostępnych rozwiązań dla danego wnętrza oraz wybrać i zaproponować trzy optymalne, ale różne aranżacje. Akcent jest kładziony na różnorodność rozwiązań. Wszystkie zaproponowane rozwiązania spełniają oczekiwania i potrzeby klienta, choć są bardzo różne.

System działa na zasadzie podpowiedzi rozwiązań. Im częściej jest używany, tym lepsze aranżacje jest w stanie zaprezentować. Reterio uczy się nowych rozwiązań z każdym zadaniem.

O KOMERCYJNYM STARCIE I RYNKU MEBLI

W kwietniu br. pojawi się strona komercyjna, na której głównie producenci mebli i sprzedawcy będą mogli nabyć aplikację Reterio w jednym z trzech abonamentów i udostępnić ją swoim klientom końcowym. Aplikacja może być stosowana jako platforma wspierająca sprzedawców zajmujących się dystrybucją mebli biurowych i prywatnych przedsiębiorców, którzy samodzielnie, bez pomocy architekta, mogą zaplanować sobie powierzchnie biurowe. Polska jest potentatem, jeśli chodzi o rynek producentów mebli, więc uderzamy z aplikacją w duży rynek. Zaczynają się nią interesować producenci mebli mieszkaniowych.

O KONFERENCJI SIGGRAPH ASIA

Będzie to pierwsza działająca komercyjnie aplikacja tego typu. Podobną aplikację testują obecnie naukowcy z Uniwersytetu w Stanford w projekcie finansowanym przez Intel. Poznaliśmy się w listopadzie na konferencji SIGGRAPH ASIA, prestiżowej konferencji o i technikach interaktywnych. W ciągu blisko 40-letniej historii konferencji SIGGRAPH swoje prace prezentowało na niej prawie 30 tys. osób, w tym było zaledwie kilkanaście prac z Polski. Udział w ubiegłorocznej konferencji, na którym miałem 20-minutową prezentację, to duże wyróżnienie.

O ZASKAKIWANIU I POLSKIEJ WYSZUKIWARCE

W aplikacji Reterio zastosowana została nowatorska koncepcja sztucznej inteligencji, która rozwijana jest w Instytucie Podstaw Informatyki Polskiej Akademii Nauk. W środowisku, które zajmuje się systemami rekomendacyjnymi, jest postulat, by nowe narzędzia rekomendacyjne zaskakiwały. Stworzony przeze mnie algorytm jest blisko innego projektu, realizowanego w PAN. Ma on na celu stworzenie wyszukiwarki polskiego internetu, która będzie lepiej rozumiała specyfikę języka polskiego niż wyszukiwarki zagraniczne. Dzięki rozproszeniu obliczeń na platformie Hadoop możliwe jest zastosowanie wymagających obliczeniowo algorytmów lingwistycznych. Wyszukiwarka ma zostać publicznie udostępniona w 2014 r. Swoje wyniki będzie opierała m.in. na analizie składniowej zdań, wykrywaniu nastrojów i identyfikacji relacji między nazwami własnymi.