Z przyjemnością dzielimy się osiągnięciami zespołów związanych z naszym wydziałem podczas IEEE International Conference on Data Mining (ICDM) 2025 - jednej z czołowych konferencji z obszaru data miningu i sztucznej inteligencji (kategoria A* w rankingu CORE).
Artykuł "xLSTMAD: A Powerful xLSTM-based Method for Anomaly Detection" prezentowany przez dr inż. Kamila Fabera z Wydziału Informatyki AGH, którego współautorami są dr inż. Marcin Pietroń (AGH), dr inż. Dominik Żurek (AGH) oraz Roberto Corizzo (American University), otrzymał nagrodę ICDM-2025 Outstanding Poster Award (Regular Paper Session)!
Autorzy nagrodzonej pracy zaproponowali w niej xLSTMAD - czyli metodę wykrywania anomalii opartą na architekturze extended LSTM (xLSTM). Zaproponowana metoda osiągnęła wyniki o około 20% lepsze od konkurencyjnych rozwiązań, w oparciu o benchmark TSB-AD.
Artykuł jest dostępny tutaj: https://arxiv.org/abs/2506.22837
Podczas konferencji odbył się także workshop poświęcony tematyce wykrywania anomalii w dynamicznych, zmieniających się warunkach (open-world anomaly detection) - współorganizowany przez dr Kamila Fabera z naszego wydziału!
W ramach wydarzenia:
- zaprezentowano 9 prac naukowych z całego świata,
- keynote speakerami byli: Camila González (Stanford), Christopher Kanan (University of Rochester), Bartosz Krawczyk (Rochester Institute of Technology),
- wygłosili oni wystąpienia dotyczące uczenia ciągłego (continual learning), obecnych wyzwań oraz kierunków rozwoju.
Swoją pracę pt. "ISIC Under Attack! Robustness of Skin Lesion Classifiers Under Adversarial Perturbations" zaprezentował również Bartłomiej Moniak (doktorant WI AGH, pracownik Centrum Doskonałości Sztucznej Inteligencji AGH). Współautorami byli Andrzej Brodzicki oraz dr hab. inż. Joanna Jaworek-Korjakowska, prof. AGH.
Materiały, postery i nagrania dostępne są na stronie workshopu: https://sites.google.com/view/icdm2025-open-world-workshop/home
Serdecznie gratulujemy!
