Zespół ekspertów Synerise zajmujący się sztuczną inteligencją, pod przewodnictwem Jacka Dąbrowskiego (Chief AI Officer), zajął drugie miejsce w konkursie WebTour 2021 Challenge organizowanym przez Booking.com.
Tematyka konkursu koncentrowała się na problemie planowania podróży do wielu destynacji, co jest popularnym scenariuszem branży turystycznej. Celem tego wyzwania było wykorzystanie zbioru danych, opartego na milionach prawdziwych, anonimowych rezerwacji miejsc noclegowych i stworzenie strategii przedstawiającej najlepsze rekomendacje dla kolejnego miejsca docelowego w czasie rzeczywistym. Konkurencja liderów była bardzo wyrównana, a Synerise przegrało nieznacznie z zespołem Nvidia – firmy wycenianej na około 350 miliardów dolarów.
Planowanie podróży zwykle wiąże się z koniecznością synchronizacji różnych elementów – środków transportu, zakwaterowania, atrakcji turystycznych itp. Oprócz uwzględnienia czynników takich jak czas i dostępność, proces decyzyjny nie opiera się wyłącznie na racjonalnych i obiektywnych kryteriach. W rezultacie trudno jest szybko przedstawić odpowiednie rekomendacje odwiedzającym witrynę turystyczną. Uczestnicy musieli zaproponować konkretne metody i techniki wyszukiwania informacji i rekomendacji, biorąc pod uwagę mobilność, pojawiające się preferencje, emocje, a także specyfikę podróży i turystyki w erze COVID-19 i czasie po ustaniu pandemii.
Rozwiązanie przygotowane przez zespół Synerise, w składzie: Jacek Dąbrowski (Chief AI Officer), Konrad Gołuchowski (AI Lead Scientist), Barbara Rychalska (AI/NLP Researcher) i Michał Daniluk (Research Scientist), zostało wyróżnione jako jedno z najlepszych. Model został oparty na Cleora i EMDE – dwóch algorytmach w całości opracowanych przez nasz zespół, które są używane na co dzień w systemach produkcyjnych Synerise.
Cleora to algorytm osadzania wykresów, który jest znacznie szybszy niż konkurenci (~200x szybszy niż DeepWalk i 4x-8x szybszy niż PyTorch-BigGraph) i jest metodą wejściową dla EMDE (tworzy wektory osadzające, które są podawane do EMDE). EMDE to metoda kompresji dla zbiorów wektorów obejmujących bardzo duże przestrzenie wymiarowe. Tworzy małe i wydajne reprezentacje zestawów pozycji multimodalnych (na przykład sesje użytkowników w rekomendacjach) i umożliwia przewidywanie odpowiednich pozycji z tych skompresowanych struktur. EMDE jest zasadniczo systemem rekomendującym. W tym projekcie eksperci Synerise zastosowali go do przestrzeni wektorów miast, aby przedstawić historię podróży użytkownika z przeszłości. W konkursie udowodniono, że EMDE świetnie prezentuje dane sekwencyjne (sekwencje miast, które odwiedza użytkownik).
„W Synerise AI zdecydowaliśmy się porzucić utartą ścieżkę małych, stopniowych ulepszeń i przetestować nowe i nieoczekiwane kierunki badań. Akceptujemy wysokie szanse niepowodzenia, które wiążą się z eksploracją, wiedząc, że ryzyko określa wartość ostatecznego celu. Nasze podejście doprowadziło nas do sformułowania nowego kierunku badań łączącego geometrię różniczkową, statystykę i głębokie uczenie (deep learning). Na tej podstawie stworzyliśmy zestaw unikalnych narzędzi, które składają się na szybki i efektywny system rekomendacji, którego dokładność należy do światowej czołówki. Jednocześnie bardzo zależy nam na praktycznej wartości naszych algorytmów. Staramy się, aby były wykorzystywane przez rzeczywistych ludzi i firmy na rzeczywistych danych do rozwiązywania rzeczywistych problemów. Konkurs Booking Challenge był szczególnie interesujący, ponieważ natura problemu pod wieloma względami różniła się od zadań rekomendacyjnych, w których nasz pakiet osiąga najlepsze wyniki. Jesteśmy wdzięczni za wyróżnienie i możliwość potwierdzenia przydatności naszego podejścia w tej zupełnie nowej dla nas dziedzinie sekwencyjnego planowania tras” – powiedziała Barbara Rychalska, AI/NLP Researcher w Synerise.
Synerise to obecnie jedna z najbardziej znanych i innowacyjnych polskich firm działających w kluczowych dla gospodarki sektorach zaawansowanych technologii, takich jak big data czy sztuczna inteligencja. Firma odważnie inwestuje we własne produkty do przetwarzania danych i rozwiązania z zakresu AI, aby całkowicie zmienić nowoczesne podejście do zarządzania danymi.
W lipcu 2020 roku zespół Synerise AI wygrał prestiżowy konkurs organizowany przez Rakuten Institute of Technology i przedstawił dwa referaty podczas Międzynarodowej Konferencji ACM SIGIR na temat badań i rozwoju w zakresie wyszukiwania informacji, która odbyła się w Xi’an w Chinach.
