Jakub Nalepa podejmuje zarówno fundamentalne kwestie dotyczące projektowania algorytmów sztucznej inteligencji, jak i problemy związane z ich praktycznym wykorzystaniem. J. Nalepa mierzy się z problemami dotąd nierozwiązanymi oraz efektywnie łączy świat nauki i przemysłu. Takie podejście może pozwolić na szybsze wdrożenie najnowszych osiągnięć naukowych w zastosowaniach społecznie istotnych – takich jak obrazowanie medyczne, satelitarna obserwacja Ziemi, czy redukcja emisji spalin poprzez optymalizację transportu w miastach – które mogą wpłynąć na nasze życie teraz i przyszłości. Badania J. Nalepy z zakresu analizy obrazów medycznych pozwalają na nieinwazyjne i bezpieczne diagnozowanie pacjenta, określenie stopnia zaawansowania choroby, monitorowanie jej przebiegu, ocenę efektów terapii czy wykrywanie powikłań po leczeniu oraz na personalizację leczenia. Dzięki uniwersalności algorytmów do analizy danych satelitarnych, spektrum ich zastosowań jest szerokie i obejmuje rolnictwo precyzyjne, monitoring środowiska, detekcję i analizę skutków katastrof ekologicznych i wiele innych. Zmniejszenie ilości danych do przesłania na Ziemię poprzez pionierskie wykorzystanie uczenia głębokiego na pokładzie satelity do ekstrakcji istotnych informacji z zarejestrowanych obrazów pozwoli istotnie zredukować czas i koszt ich przesyłu. To z kolei może umożliwić ich wykorzystanie w aplikacjach, w których czas reakcji na zaobserwowane zdarzenie musi być jak najkrótszy, np. w przypadku katastrof ekologicznych. Prace J. Nalepy są również realizowane w projektach non-profit, np. w Hear.AI (https://www.hearai.pl/) poruszono problem osób niesłyszących, będących jedną z najbardziej „wykluczonych" grup społecznych - uczenie maszynowe może poprawić jakość życia społecznego takich osób poprzez automatyzację tłumaczenia języka migowego.
StrefaWWW