Tilde AI Lab:
Daudzvalodu MI pētniecība un izstrāde

Tilde ir galvenais valodu tehnoloģiju pētniecības centrs Baltijas reģionā ar 30 + gadu pieredzi Eiropas pētniecības projektos un daudzos vietējos projektos Igaunijā, Latvijā un Lietuvā. Mūsu iekšējo pētnieku komanda sadarbojas ar vadošajiem Eiropas pētniecības centriem, lai attīstītu jaunākās tehnoloģijas tādās valodu tehnoloģiju jomās kā mašīntulkošana, sarunu mākslīgais intelekts un dialoga sistēmas, runas atpazīšana un sintēze, kā arī pamata valodas modeļi.

Padziļinātas pētniecības kompetences jomas

Mašīntulkošana

Mēs ieviešam jauninājumus nozarei pielāgotā, adaptīvā un terminiem atbilstošā neironu mašīntulkošanā, izstrādājot metodes uzticamai darbībai, sistemātisku kļūdu mazināšanai un lielajiem valodas modeļiem.

Dialoga MI

Mēs koncentrējamies uz daudzvalodu dabiskās valodas izpratni, semantisko indeksēšanu, izgūšanas papildinātu ģenerēšanu, kuras pamatā ir LVM, un personalizāciju.

Runas tehnoloģijas

Mēs pētām kaskadētu un pilnīgu runas atpazīšanu un runas tulkošanu, vairāku runātāju un daudzvalodu runas sintēzi, runas atpazīšanu reāllaikā, automātisko subtitrēšanu un dublēšanu.

Teksta analīze

Mēs izstrādājam daudzvalodu nosaukto entitāšu atpazīšanu, anonimizāciju un pseidonimizāciju, terminu atpazīšanu un izvilkšanu, morfoloģisko analīzi, lemmatizāciju, vārdšķiru marķēšanu un citus rīkus.

Zināšanu pārvaldība

Mēs uzturam lielāko termbanku Eiropā - EuroTermBank, kā arī izstrādājam terminu pārvaldības un elektroniskās vārdnīcas rīkus.

Mūsu mašīntulkošanu tagad nodrošina TildeOpen LLM

Modelis ir pielāgots mašīntulkošanai un ir pilnībā integrēts ar Tilde MT, nodrošinot augstākas kvalitātes tulkojumus 34 Eiropas valodās.

Pašreizējie pētniecības projekti

CoRDS: pārliecinošs uz datiem balstīts lēmumu atbalsts

CoRDS ir Marijas Sklodovskas-Kirī vārdā nosaukto darbību (MSCA) doktorantūras tīklu programmas projekts, kura mērķis ir novērst nepilnības mākslīgā intelekta (MI) darbinātos lēmumu atbalsta rīkos, veicinot pētījumus par uz datiem balstītām optimizācijas metodēm un apmācot jaunu ekspertu paaudzi, kas ir prasmīga operāciju pētniecības (OR) un uzticamas mašīnmācīšanās (ML) apvienošanā. CoRDS pārsniedz pašreizējo uz datiem balstīto optimizācijas metožu līmeni, ierosinot lēmumu atbalsta sistēmas, kas apvieno OR un ML metodes un nodrošina stabilus, pārredzamus un taisnīgus risinājumus, kas atspoguļo lietotāju vēlmes un risina sarežģītus, nenoteiktus reālās pasaules scenārijus.

Lieli valodas modeļi Eiropas Savienībai

Tas LLMs4EU projekts mērķis ir saglabāt Eiropas lingvistisko un kultūras daudzveidību digitālajā laikmetā, sadarbojoties ekonomikas un akadēmiskajiem dalībniekiem. Projekts apvieno Eiropas vadošos dalībniekus ģeneratīvās mākslīgā intelekta jomā, lai nodrošinātu, ka Eiropas uzņēmumiem un jo īpaši MVU ir pieejami instrumenti un resursi, lai kļūtu konkurētspējīgi attiecībā uz valodas tehnoloģijām un jo īpaši lielajiem valodas modeļiem (LLM). Projekta mērķis ir padarīt LLM un visus to izmantošanai nepieciešamos rīkus visās ES valodās pieejamus atvērtos datos, izmantojot esošās Eiropas programmas un kompetences.

Valodas inovācijas: veikli, vadāmi, lietotājam draudzīgi, elastīgi un stabili risinājumi, kas novērš aizsardzības izaicinājumu

Projekts LINGUARISE-DC risina steidzamo vajadzību pēc progresīvas dabiskās valodas apstrādes Eiropas aizsardzības nozarē. Starptautiskās misijas saskaras ar tādām problēmām kā valodu daudzveidība, ierobežots apmācības laiks, atkarība no cilvēku tulkiem un drošības riski. LINGUARISE-DC cenšas pārveidot valodas spējas ar progresīvu cilvēka valodas tehnoloģiju (HLT) platformu, kas izstrādāta, lai uzlabotu Eiropas Savienības vadītas koalīcijas misijas un speciālās operācijas.

Jaunākās publikācijas

269

Raivis Skadiņš, Daiga Deksne, Andris Hohbergs, Rūdolfs Jaunzars, Andrejs Petrovs, Justīne Rūdule un Mārcis Pinnis. 2026. Datu kopa un pamatlīmeņa ieviešana validācijai, kas balstīta uz izguvi. Lecture Notes in Networks and Systems, vol. 1949. Springer.

268

Rinalds Vīksna un Mārcis Pinnis. 2026. Pseidonimizācija morfoloģiski bagātām valodām. 29. starptautiskās konferences par tekstu, runu un dialogu rakstu krājums. Lecture Notes in Artificial Intelligence, Springer.

267

Daiga Deksne (Tilde), Raivis Skadiņš (Tilde), Mārcis Pinnis (Tilde), Andris Hohbergs, Rūdolfs Jaunzars, Andrejs Petrovs un Justīne Rūdule. 2026. Atgūšanas pastiprināta ģenerēšana iepirkuma validācijai. 18. starptautiskās konferences par aģentiem un mākslīgo intelektu materiāli, 4048-4055.

Mūsu pētnieku komanda

Mārcis-Pinnis

Mārcis Pinnis

Dr. sc. comp., pētniecības vadītājs

Toms_Bergmanis

Toms Bergmanis

Dr. M. Inf., pētnieks

Martins_Kronis

Martins Kronis

M. sc. comp., pētnieks/izstrādātājs

Jurgita | _ kapociute

Jurgita Kapočiūtė-Dzikienė

Dr. sc. comp., pētnieks

Raivis-skadins

Raivis Skadiņš

Dr sc. comp., CTO

Andrejs-Vasiļjevs

Andrejs Vasiļjevs

Dr. sc. comp., līdzdibinātājs, valdes loceklis
Inguna-skadina

Inguna Skadiņa

Dr. sc. comp., zinātniskā vadītāja
Matiss-Rikters

Matīss Rikters

Dr. sc. comp., pētnieks
Daiga-Deksne

Daiga Deksne

Dr philol., Mg. sc. comp., Mg. psych., Programmatūras arhitekts

Rinalds-Viksna

Rinalds Vīksna

Dr. sc. comp., pētnieks

Davis_Nicmanis

Dāvis Nicmanis

Mg. sc. comp., Pētnieks/Izstrādātājs

Roberts_Rozis

Roberts Rozis

BSc. comp., Datu grupas vadītājs