Epistaza je eno temeljnih orodij na področju biologije in raziskav genetskih mrež. V Nature Genetics smo prvi objavili ugotovitev, da je moč iz transkripcijskih profilov mutantov sklepati na relacije med geni z avtomatizacijo abduktivnega sklepanja v umetni inteligenci. Članek je bil ob objavi pospremljen s člankom Universal Epistasis Analysis avtorja Tima Hughesa (Nature Genetics) in preglednim člankom Network analysis - Profiling epistasis avtorja Orli Bahcalla (Nature Reviews Genetics).
COBISS.SI-ID: 4712532
Na FRI razvijamo odprtokodno programsko okolje Orange (www.ailab.si/orange) za odkrivanje znanj iz podatkov, ki je eno najobsežnejših te vrste v svetu. Okolje vsebuje tudi specializirane module za bioinformatiko, ki biologom in genetikom omogočajo enostavno grafično sestavljanje kompleksnejših postopkov za obdelavo podatkov iz osnovnih Orange-ovih gradnikov.
COBISS.SI-ID: 4563284
V sodelovanju z raziskovalci na Baylor College of Medicine, Houston, razvijamo sistem GenePath (www.genepath.org), ki lahko iz podatkov o mutantih sklepa o genetskih mrežah. GenePath temelji na formalizaciji sklepanja v genetiki, metodah umetne inteligence in pristopih za razlago odkritega znanja. Revija Science je v številki 302(5647), 2003, podala kratek opis GenePath-a ter ga uvrstila v svoj seznam spletnih aplikacij (Science, NetWatch, Best of the Web). Izboljšave GenePatha smo kasneje objavili še v revijah Artificial Intelligence in Medicine in Nucleic Acid Research.
COBISS.SI-ID: 3415124
Na algoritmu minimaks temeljijo domala vsi programi za igranje iger. Praksa kaže, da so odločitve, ki jih daje na podlagi globljega preiskovanja, boljše od tistih, ki jih daje na podlagi plitvejšega. Nasprotno pa so prve raziskave dale presenetljiv rezultat, da naj bi veljalo ravno obratno – ta pojav so poimenovali patologija minimaksa. Za patologijo se je pojavilo več razlag, a nobena zares zadovoljiva. Zasnovali smo model preiskovanja, v katerem smo položaje vrednotili z realnimi števili. Za ta model smo pokazali, da pri zelo širokem naboru parametrov ni patološki.
COBISS.SI-ID: 19805735
Razvili smo nov pristop k strojnem učenju, ki kombinira klasično strojno učenje in argumentacijo. Pristop se je izkazal za izredno uporabnega na več področjih. Na področju prava smo uporabili metodo argumentiranega strojnega učenja za napovedovanje socialne pomoči (objavljeno v Artificial Intelligence and Law), na področju medicine smo z metodo izboljšali model za prognozo bakterijskih okužb, in na področju iger smo metodo uspešno uporabili za avtomatsko zajemanje znanja.
COBISS.SI-ID: 6240084