Stručné poznámky ze společného jednání zástupců Národních inovačních platforem RIS3 a členů Výboru pro AI 8. dubna 2025

Úvodem proběhlo krátké představení Národní strategie umělé inteligence. Poté garanti jednotlivých Národních inovačních platforem se pokusili o posouzení vlivu umělé inteligence na témata, která jejich inovační platforma pokrývá.

Jakmile budou k dispozici použité prezentace, přidáme je sem.

Hlavní zjištění:

• umělá inteligence bude v následujícím období hlavním tématem RIS3
• aktuálně je možné se zapojit do přípravy akčního plánu k Národní strategii umělé inteligence, čehož bychom měli využít, pokud máme vhodné projekty
• umělá inteligence (jak generativní tak embedded) se prolíná a bude stále více prolínat všemi doménami specializace

Národní strategie umělé inteligence (NAIS) schválena 24. 7. 2024 má 7 klíčových oblastí (V&V, vzdělávání, dopady AI na trh práce, právní a etické aspekty, bezpečností aspekty, AI v průmyslu, AI ve veřejné správě).

Výbor pro AI byl zřízen MPO, koordinuje ho ředitel odboru Daniel Všetečka. Má 43 reprezentantů.

V rámci projektů TAČR Sigma bude nutný soulad s NAIS. Bude to nutné i v evropských projektech.

Pro firmy je nejdůležitější Klíčová oblast 3: AI dovednosti a dopady AI na trh práce a Klíčová oblast 6: AI v průmyslu a podnikání (mezinárodní konkurenceschopnost start-upů, AI jako nástroj digitální transformace – využití programu MPO TWIST).

Pracuje se na Akčním plánu pro rok 2026, který má obsahovat investice na projekty ve výši přibližně 19 mld. Kč. Z toho se bude hradit dotační program TWIST, Digitální a virtuální podnik, eDIHy, TAČR Sigma, dále pak podpory MŠMT, MPSV a Ministerstva vnitra. Tedy nyní by šlo ovlivnit zaměření těchto dotačních programů.

Kam bude směřovat RIS3 (Tomáš Holinka)?

Důraz na konkurenceschopnost (reakce na Dragiho zprávu), již méně koheze. Od dalšího programovacího období je diskuse o jednom operačním programu s implementacemi prvků z Národního programu obnovy. ČR bude mít zcela jistě nižší alokaci než nyní. Můžeme očekávat větší důraz na multioborovost a orientaci na společenské výzvy.

Velké společenské výzvy: Adaptace na změny klimatu, Připravenost na demografické změny a stárnutí obyvatel, Energetická transformace a udržitelná budoucnost, Důvěra v demokracii, odolnost společnosti, bezpečnost a obrana, Technologická a digitální transformace společnosti.

Nárůst publikační a patentové aktivity v oblastech umělá inteligence, robotika a pokročilá výroba, kybernetická bezpečnost a kvantová technologie (na základě analýzy Technologického centra Praha).

Měla by se zúžit vertikální prioritizace (strategická témata a KETs). Lépe zaměřit na specializaci ČR.

NIP I. Pokročilé stroje a technologie: Reakce domény specializace DS01 Pokročilé materiál, technologie a systémy a DS02 Digitalizace a automatizace výrobních technologií na AI (Jan Smolík)

Jsme průmysl a musíme řešit konkurenceschopnost – vyšší efektivita, jakost, produktivita. Nové funkce a možnosti. AI pomůže nejvíc jako zabudovaná/vestavěná umělá inteligence (Embedded Artificial Intelligence), tj. prvky stroje, technologie, postupy a procesy, které využívají umělou inteligenci. Dalším tématem je přiblížení AI ke zdroji dat, rozhodování v reálném čase.

Dále pořizování správných dat a signálů, řešení dysbalance množství dat a kvality dat na vstupu a výstupu. Důležité téma bude vývoj modelů výrobních procesů (simulační modely, digitální dvojčata, virtuální modely)  a tyto modely využít před zaváděním technologií.

Možná nasazení AI v automatizaci výrobních technologií: Predikce kvality výroby – predikce stavu opotřebení a hospodárnější využití nástrojů, Prediktivní údržba a predikce stavu komponent, Kompenzace chyb stroje.

Možná nasazení AI v oblasti pokročilých materiálů: Predikce vlastnost materiálů a screening nových materiálů. Optimalizace složení a mikrostruktury materiálů. Zpracování dat z experimentů a charakterizace meteriálů. Integrace simulací a experimentů (ICME – Integrated Computational Materials Engineering). Řízení kvality a prediktivní údržba.

Možná nasazení AI v průmyslová chemie a plasty: Předpověď struktur a vlastností polymerů ještě přes jejich syntézou. Optimalizace polymeračních procesů. Degradace plastů. Zpracování velkého množství dat z analytických technik chemie. Monitorování strojů a zařízení vevýrobních linkách. Optimalizace zpracovatelských podmínek plastů pomocí AI. Recyklace plastů.

Možná nasazení AI v oblasti energetika a distribuce energie: Flexibilita energetického sstému. Optimalizace výroby z obnovitelných zdrojů – provoz a údržba, detekce poruch. Obchodování s energiemi.

NIP V: Kulturní a kreativní odvětví: Doména specializace DS07 Kulturní a kreativní odvětví akcelerátorem rozvoje (Lukáš Trčka)

Progresivní design. Design Thinking. Experimentální nasazení vybraných technologií. Aplikovaný výzkum v oblasti společenských, humanitních a uměleckých věd (SHUV obory).

Ondřej Beránek, CIIRC ČVUT, vedoucí kanceláře AI-MATTERS - zázemí pro testovací zařízení

Lenka Škrábalová, vedoucí oddělení digitální ekonomiky a společnosti, MPO: Do Akčního plánu NAIS se mohou dostat i konkrétní projekty či aktivity, tedy není tam jenom podpora dotačních programů. Je vhodné tam uvést i konkrétní priority.

NIP Digitální technologie a elektronika: Doména specializace DS03 Elektronika a digitální technologie (Pavel Kolář)

Existuje map.ece.ai – ukazuje přes 300 subjektů v českém AI ekosystému (sw firmy, univerzity).

NIP Péče o zdraví a pokročilá medicína: Doména specializace DS06 Pokročilá medicína a léčiva (David Zogala)

Gartnerova hype křivka – spouštěč inovací – vrchol přehnaných očekávání – propad deziluze – svah osvícení – plošina produktivity: nyní už stoupáme k produktivitě

Precizní medicína: Strojová analýza složitých obrazů a hledání jevů, které pouhé oko nevidí se postupně dostane do Personalizované medicíny (léčbě šitou na míru pacientovi a jeho nemoci).

Lidé, kteří AI nepoužívají, budou nahrazeni lidmi, kteří AI používají.

Dobrý příklad v ČR: firma Carebot – analýza rentgenových snímků. AI se obecně hodně využívá v analýze obrazu. Kardi AI.

AI se hodně používá při vzdělávání zdravotníků.

NIP VI – Udržitelné zemědělství a environmentální odvětví: Doména specializace DS08 Zelené technologie, bioekonomika a udržitelné potravinové zdroje (Magdaléna Hrubá)

Identifikace plevelů a škůdců – AI rozpozná nežádoucí rostliny a hmyz, což umožňuje cílenou aplikaci pesticidů.

Kontrola kvality v potravinářství pomocí počítačového vidění.  Další využití: Prediktivní údržba. Řízení zásob. Prognóza poptávky.

Konkrétní projekt: Úspora spotřeby energie při pečení chleba pomocí optimalizace teplotního režimu s využitím numerických modelů, korelací a umělé inteligence.

Hrozby využití AI: Ochrana osobních údajů a zabezpečení dat. Vysoké náklady na implementaci. Nedostatek kvalifikované pracovní síly.

Národní platforma III Doprava pro 21. století: DS04 Ekologická doprava, DS05 Technologicky vyspělá a bezpečná doprava (Zdeněk Lokaj, Ondřej Mirovský)

Otázka nezní, jak nám umí AI pomoci, ale spíš jaké nástroje AI reálně umíme nasadit.

Možné využití AI: simulace prostřednictvím digital twins. Optimalizace dopravních toků.

V oblasti dopravy existuje velké množství dat, často jsou nestrukturovaná – toto je velká výzva, se kterou by mohla AI pomoci.

Prognostika v oblasti mobility (mobilita jako služba), autonomní vozidla a drony.

Zpracování velkého množství real time dat (či semi real-time).

Vzdělávání řidičů/strojvedoucích/pilotů s využitím prvků AI – scénáře, testování.

SPACE – trendy EU/Evropa 2025: Evropská strategická autonomie

Čerpámevýhod členství v EU a ESA. Sídlo EUSPA v Praze (řízení Space programu EU).

Klíčové trendy relevantní pro AI: Autonomní provoz (AI-driven autonomy) – pohyb průzkumných roverů bez vlivu člověka, autonomie družic na oběžné dráze, predikce kolizí automatické manévrovnání. Analýza družicových dat/podpora rozhodování – (re)analýzy obrovských objemů dat, automatizace hledání změn (bezpečnostní aspekt). Plánování a rozvrhování misí. Umělá inteligence v robotických systémech – nahrazování (rizik) člověka na space operacích. Řízení letového provozu – snižování nákladů a rizik.

Národní platforma VI Udržitelné zemědělství a environmentální odvětví – Inteligentní sídla: DS09 Inteligentní sídla (Ondřej Mirovský)

Využití AI: Predikce spotřeby energie – budovy s chytrými systémy mohou autonomně regulovat spotřebu na základě aktuální poptávky. Participace občanů  - vyhodnocování názorů občanů z veřejných konzultací, dotazníků nebo on-line komentářů – analýza sentimentu a detekce klíčových témat.

Lukáš Benzl, ředitel České asociace umělé inteligence

Nepřeceňovat AI. Ale využívat to, co existuje, což se mnohdy neděje.

Zapsal: Jiří Herinek