B+R (badania i rozwój, ang. Research and Development) obejmuje wszelkie systematyczne i twórcze działania podejmowane w celu zwiększenia zasobu wiedzy oraz opracowania nowych zastosowań. Obejmuje zarówno badania podstawowe, jak i innowacje technologiczne zmierzające do udoskonalenia produktów, usług lub procesów. W sztucznej inteligencji B+R odgrywa kluczową rolę, umożliwiając projektowanie, prototypowanie i walidację nowych algorytmów, architektur czy zastosowań, odróżniając się tym samym od wdrożeń operacyjnych lub komercyjnego wykorzystania istniejących technologii.
Przykłady zastosowań i obszary użycia
W AI B+R może dotyczyć tworzenia nowych modeli uczenia maszynowego, optymalizacji sieci neuronowych czy poszukiwania rozwiązań dla nierozwiązanych problemów, takich jak wyjaśnialność czy odporność systemów. Projekty B+R prowadzą laboratoria naukowe, działy innowacji firm technologicznych oraz startupy deeptech — np. tworząc chatboty, systemy widzenia komputerowego czy narzędzia NLP. B+R jest wykorzystywane do usprawniania procesów przemysłowych, w medycynie, motoryzacji czy finansach.
Główne narzędzia, biblioteki i frameworki
B+R w AI opiera się na narzędziach takich jak Python, R czy Julia oraz wyspecjalizowanych bibliotekach i frameworkach: TensorFlow, PyTorch, Keras, Scikit-learn, JAX, Hugging Face Transformers, OpenAI Gym (do badań nad reinforcement learning). Stosowane są również platformy zarządzania danymi i obliczeń rozproszonych (Spark, Dask, Ray). Do współpracy i zarządzania projektami używa się Git, MLflow, Weights & Biases czy DVC.
Najnowsze trendy i rozwój
B+R w AI cechuje wzrost znaczenia foundation models, integracja AI generatywnej oraz popularyzacja uczenia samonadzorowanego. Firmy inwestują w B+R, by poprawić efektywność energetyczną, etykę i zarządzanie modelami. Nowe paradygmaty, takie jak hybrydowa AI, federacyjne uczenie i kwantyzacja modeli, stają się głównymi kierunkami badań. Współpraca open source i międzynarodowe konsorcja przyspieszają tempo innowacji w B+R.