Prejsť na obsah
Prijímanie na štúdium

v odbore Informatika

 

Školitelia a témy pre prijímacie konanie

so začiatkom štúdia v akad. roku 2021/22

 

Doktorandské štúdium na Fakulte informatiky a informačných technológií STU

 

doc. Ing. Vanda Benešová, PhD. (vanda_benesova[at]stuba.sk)

  1. Výskum metód počítačového videnia pre modelovanie ľudskej vizuálnej pozornosti metódami umelej inteligencie
    Pozornost’ (angl. ”attention”) je všeobecný pojem zahrňujúci všetky faktory, ktoré ovplyvňujú mechanizmus výberu daného ľudskou vizuálnou pozornosťou, či už sú to mechanizmy zdola - nahor (bottom-up) alebo očakávaniami riadený výber zhora nadol (top - down). S tým súvisí pojem "Vizuálna výraznost’" (angl. ”saliency”), ktorý deteguje tie časti scény, ktoré sa javia pozorovateľovi ako vizuálne výrazné a teda vizuálne vynikajú oproti svojmu okoliu.
    Uplatnenie takýchto modelov je veľmi široké od počítačovej grafiky, kompresii dát až po výber relevantnej informácie pre interakciu človeka s počítačom.
    Doteraz boli preskúmané rôzne prístupy k modelovaniu vizuálnej pozornosti človeka, avšak v posledných rokoch tomuto výskumu dominujú metódy umelej inteligencie, najmä hlboké neurónové siete.
    Cieľom výskumu v doktorandskom štúdiu bude návrh nového modelu s využitím hlbokých neurónových sietí pre modelovanie ľudskej vizuálnej pozornosti so zakomponovaním rôznych faktorov ovplyvňujúcich vizuálnu pozornosť.
  2. Výskum nových metód počítačového videnia v medicínskych aplikáciách s využitím umelej inteligencie
    Počítačové videnie získava stále významnejšiu pozíciu pri automatickom spracovaní medicínskych vizuálnych dát, predovšetkým rádiologických a mikroskopických snímok.
    Najdôležitejšie aktuálne oblasti výskumu počítačového videnia v medicínskych aplikáciách súvisia s diagnostikovaním rôznych ochorení a ich cieľom je poskytnúť lekárovi ďalšie relevantné informácie, prípadne v automatickom alebo poloautomatickom režime ho odbremeniť od niektorých úkonov.
    Pre splnenie týchto cieľov je potrebný predovšetkým vývoj nových, robustných metód segmentácie, ktorý je aplikovaný napr. na segmentáciu anomálií orgánov, tumorov, sledovanie ich vývinu v čase. Nemenej významné je získavanie ďalšej informácie z medicínskych vizuálnych dát ako je napr. posúdenie malignity nádorov z mamografických snímok alebo rôzne informácie z mikroskopických snímok.
    V posledných rokoch v tejto oblasti výskumu dominujú aplikované metódy umelej inteligencie, najmä použitie hlbokých neurónových sietí.
    Výskum v priebehu doktorandského štúdia sa sústredí na jednu z uvedených oblastí.

 

prof. Ing. Pavel Čičák, PhD. (pavel.cicak[at]stuba.sk)

  1. Komunikácia v prostredí internetu vecí
    Internet vecí predstavuje zložitú štruktúru nehomogénnych prvkov s rôznym stupňom a úrovňou inteligencie. Ich vzájomná komunikácia preto predstavuje rôznu úroveň zložitosti a špecifickú architektúru. Téma sa týka problematiky skúmania vybranej časti metód tejto komunikácie vrátane komunikácie v počítačových sieťach. Pokrýva formálne metódy opisu vlastností komunikačných prostriedkov a protokolov. Je zameraná najmä na mobilné komunikačné prostriedky a systémy, vrátane riešenia bezpečnostných aspektov na rôznych úrovniach.
  2. Návrh riadiacich systémov v prostredí internetu vecí
    Internet vecí (IoT) predstavuje zložitú štruktúru nehomogénnych komponentov. Jednotlivé prvky IoT majú rôzny stupeň inteligencie a rôzne typy aplikačného určenia. Riadiace jednotky takýchto systémov vyžadujú rôzne prístupy návrhu architektúry technických aj programových prostriedkov a technickej realizácie, vrátane prvkov s nízkym príkonom. Téma sa týka problematiky skúmania vybranej časti metód podpory automatizovaného návrhu riadiacich systémov a podsystémov takéhoto typu. Nedeliteľnou súčasťou návrhu je aj riešenie problému zabezpečenia spoľahlivosti, diagnostiky a následného zabezpečenia komunikácie v prostredí IoT.
  3. Zvýšenie efektivity internetu vecí
    Internet vecí predstavuje prostredie, ktoré obsahuje veľké množstvo navzájom komunikujúcich heterogénnych prvkov, ktoré sú často obmedzené z hľadiska fyzickej dostupnosti, výkonnosti alebo energie. Toto zvlášť platí pre koncové prvky senzorových sietí, ktoré sú neoddeliteľnou súčasťou Internetu vecí. Takéto prvky bývajú zvyčajne napájané batériou, príp. na svoju činnosť získavajú energiu z prostredia. Preto je neustále potrebné zvyšovať energetickú efektivitu takýchto prvkov, čím sa predĺži interval potrebnej výmeny batérie (resp. životnosť zariadení), alebo umožní integrovať viac funkcionality do zariadenia bez navýšenia energetickej náročnosti. V téme je možné sa zamerať na návrh zariadenia zvyšujúci efektivitu činnosti prvku pri samotnom spracovávaní informácií, alebo na energetickú efektivitu zabezpečenej komunikácie medzi prvkami internetu vecí.

 

doc. Ing. Ladislav Hudec, PhD. (ladislav.hudec[at]stuba.sk)

  1. Zvýšenie bezpečnosti webových systémov
    Systémy detekcie prienikov predstavujú dôležité nástroje na zvýšenie bezpečnosti webových systémov. Webový systém je chápaný ako celok pozostávajúci z webového servera, webovej aplikácie a databázy vrátane komunikačného protokolu http. Primárnu pozornosť pri skúmaní nových metód detekcii prienikov je potrebné venovať metódam založených použití výpočtovej inteligencii. Na základe analýzy dostupných metód výpočtovej inteligencie (napr. neurónové siete, fuzzy množiny, evolučné algoritmy, hlboké učenie) treba vyhodnotiť ich charakteristiky a posúdiť mieru splnenia požiadaviek na vytvorenie dobrého modelu pre detekciu prieniku. Pri návrhu dobrého modelu treba uvažovať viacero klasifikátorov a ich hierarchické usporiadanie. Účinnosť navrhnutej metódy bude posúdená pomocou štandardných testovacích datasetov.
  2. Bezpečnosť v internete vecí
    Internet vecí (IoT) združuje širokú škálu zariadení s rôznymi platformami, výpočtových kapacít a funkcionalít. Sieťová heterogenita a všadeprítomnosť zariadení internetu vecí vyžaduje zvýšené nároky na bezpečnosť a ochranu súkromia. Z tohto dôvodu musia byť bezpečnostné mechanizmy dostatočne silné, aby sa dosiahli tieto zvýšené bezpečnostné požiadavky, ale súčasne musia byť dostatočne efektívne na realizáciu na obmedzených zariadeniach. V tejto téme je potrebné vykonať podrobné posúdenie použiteľnosti najpoužívanejších bezpečnostných mechanizmov na obmedzených prostriedkoch, ktoré sa často objavujú v sieťach internetu vecí. Na základe tejto analýzy by mali byť navrhnuté a vyhodnotené nové alebo modifikované bezpečnostné mechanizmy.
  3. Metriky v informačnej bezpečnosti
    Požiadavka na kvantitatívne hodnotenia informačnú bezpečnosť v organizácii vyžaduje nové objektívne postupy hodnotenia. Takéto hodnotenie by malo vychádzať na jednej strane zo štandardov v oblasti informačnej bezpečnosti, ktoré nám poskytujú návod ako bezpečnosť hodnotiť a na druhej strane z poznania infraštruktúry počítačových systémov v rámci organizácie ako aj cieľov, ktoré organizácia sleduje a údajov, ktoré sú organizáciou spracovávané. Hodnotenie bude vychádzať zo vzťahov medzi aktívami a identifikovanými zraniteľnosťami a hrozbami, ktorým organizácia vzhľadom na svoje ciele čelí. Výsledné hodnotenie vykonané vzhľadom na vzťahy v organizácií bude založené na kvantitatívnom hodnotení pomocou bezpečnostných metrík.

 

prof. Ing. Ivan Kotuliak, PhD. (ivan.kotuliak[at]stuba.sk)

  1. Zabezpečenie kvality služby v komunikačných sieťach
    Téma sa týka problematiky zabezpečenia kvality služby požadovanej aplikáciou prostredníctvom komunikačnej siete. Medzi požadovanú kvalitu patrí aj požiadavka bezpečnosť. Je zameraná hlavne na návrh nových prístupov v manažmente sietí, či už v oblasti smerovacích protokolov, alebo v oblasti manažmentu dátovej prevádzky. Pri riešení je možné využiť štatistické vlastnosti prevádzky, inteligentné smerovanie softvérovými sieťami prípadne vylepšené siete pre doručovanie obsahu. Zvýšenie bezpečnosti v sieťach môže byť realizované s využitím technológie blochchain.
  2. Architektúra blockchain pre verejné služby
    Témou práce je navrhnúť blockchainovú architektúru zahŕňajúcu všetkých aktérov, zariadení, parametrov pre ekosystém daného odvetvia pre dôveryhodnú výmenu digitálnych asetov. Ťažiskom práce je návrh blockchainovej architektúry a konsenzuálnych algoritmov. Využitie blockchainových technológii naberá dynamiku v priemyselných odvetviach verejných služieb. Budúci trh je nastavený ako obojsmerný systém pozostávajúci z miliárd interakčných koncových bodov: smart merače, solárne fotovoltické systémy, sieť čerpacích staníc až po digitálne zákaznícke platformy. V tomto obrovskom anonymnom a heterogénnom prostredí bude bezpečná výmena údajov a bezproblémové transakcie nevyhnutné pre efektívne / dôveryhodné fungovanie ekosystému priemyselného odvetvia.
  3. Architektúra blockchainových služieb pre verejné platobné služby
    Školiteľ-špecialista: doc. Dr. Ing. Michal Ries (michal.ries[at]stuba.sk)
    Digitalizácia finančných služieb napreduje ohlasovaním projektov centrálnych bank na zavádzanie digitálnych mien na báze blockchainovej technológie. Témou práce je navrhnúť blockchainovú architektúru zahŕňajúcu všetkých aktérov, zariadení, parametrov pre ekosystém daného odvetvia pre dôveryhodnú výmenu digitálnych asetov. Ťažiskom práce je návrh blockchainovej architektúry a konsenzuálnych algoritmov. Využitie blockchainových technológii naberá dynamiku v odvetviach verejných služieb. Budúci trh je nastavený ako obojsmerný systém pozostávajúci z miliárd interakčných koncových bodov. V tomto obrovskom heterogénnom prostredí bude bezpečná výmena údajov a bezproblémové transakcie nevyhnutné pre efektívne / dôveryhodné fungovanie ekosystému finančného sektoru.

 

doc. Ing. Tibor Krajčovič, PhD. (tibor.krajcovic[at]stuba.sk)

  1. Zabezpečenie vnorených systémov s kritickou dobou odozvy proti poruchám
    Občasné a prechodné poruchy tvoria podstatnú časť všetkých porúch vo vnorených systémoch. Zistenie ich vplyvu na tok programu si vyžaduje, aby sa systém nachádzal vo svojom pracovnom prostredí a kontrola sa vykonávala súbežne s behom programu. Dodatočné kontrolné procesy a kontrolné prostriedky nesmú znížiť výpočtový výkon systému natoľko, aby nebola dodržaná doba odozvy.
  2. Vnorené systémy so zvýšenou bezpečnosťou smerom von
    Pri vnorených systémoch so zvýšenou bezpečnosťou smerom von (safety critical) je nevyhnutné použiť také bezpečnostné mechanizmy, aby pri zlyhaní vnoreného systému neprišlo k ohrozeniu obsluhy. Zlyhanie systému pritom môže byť spôsobené nielen poruchou samotného vnoreného systému, ale aj útokom zvonku. Potrebná je analýza týchto možností a návrh nových metód vývoja firmvéru pre takéto systémy.
  3. Pro-aktívna ochrana programu pred škodlivým softvérom
    V súčasnosti je najvýznamnejším prostriedkom ochrany pred škodlivým softvérom antivírusový program. Jeho schopnosti sú však limitované samotnými algoritmami detekcie, rýchlosťou aktualizácie databázy a pod. Škodlivý softvér môže ovplyvniť správanie sa programu mnohými spôsobmi. Potrebná je analýza týchto možností a návrh nových metód vývoja takých programov, ktoré budú mať schopnosť vlastnej ochrany pred škodlivým softvérom, aj pred takým, ktorý nebol detekovaný antivírusovým programom.

 

doc. Ing. Valentino Vranić, PhD. (valentino.vranic[at]stuba.sk)

  1. Vzory v agilnom vývoji softvéru a ďalej
    Efektívne spôsoby organizovania ľudí známe z agilného (a úsporného) vývoja softvéru boli zachytené vo forme organizačných vzorov (napr. Architect also Implements, Engage Customers alebo Developer Controls Process). Toto otvára rad výskumných otázok, akými sú ako urobiť organizačné vzory dostupnejšími a zrozumiteľnejšími, ako organizačné vzory formujú jazyky vzorov a ako sa skladajú, ako organizačné vzory súvisia s návrhovými vzormi a modularizáciou softvéru, ako rozpoznať organizačné vzory v artefaktoch vývoja softvéru, ako organizačné vzory môžu prispieť k spolupráci v distribuovaných usporiadaniach alebo ako organizačné vzory vo vývoji softvéru súvisia organizačnými vzormi v iných oblastiach (akými sú napr. dramatické vzory).
  2. Porozumenie, údržba a znovupoužitie softvérových znalostí
    Množstvo artefaktov súvisiacich s vývojom softvéru, akými sú kód, vzory, prípady použitia, grafické modely, špecifikácia, vykonávaný softvér, žurnály vykonávania, testy a organizácia ľudí, predstavujú množinu znalostí. Údržba a znovupoužitie týchto softvérových znalostí vyžaduje porozumenie zámeru, ktorý je za nimi, a tomu, ako sú prepojené. Výskum porozumenia, údržby a znovupoužitia softvérových znalostí sa môže sústreďovať iba na určité druhy softvérových znalostí – napríklad na kód a organizáciu ľudí – a byť vykonávaný vzhľadom na špecifický prístup k vývoju softvéru, akými sú napríklad agilný vývoj softvéru alebo rady softvérových výrobkov. Môže sa tiež zaoberať modelovaním a vizualizáciou softvérových znalostí.
  3. Využitie štatistického učenia pre návrh algoritmov v personalizovanej onkológii
    Školiteľ-špecialista: doc. Mgr. Michal Kováč, MSc., PhD. (michal_kovac[at]stuba.sk)
    Bez nadsádzky sa dá povedať, že technologický vývoj za posledných dvadsať rokov transformoval onkogenetiku z experimentálnej vedy na dátovú. Tých dôvodov prečo tomu tak je niekoľko, ale v poslednej dobe sú to najmä technológie masívneho paralelného sekvenovania DNA ktoré umožňujú používať variabilitu celého nádorového genómu ako prediktor budúceho vývoja nádoru a pracovať s týmito dátami pre optimalizáciu liečby. Súčasťou výskumu je návrh metód štatistického alebo strojového učenia pre čiastočnú rekonštrukciu evolučnej histórie nádorových buniek, odhadnutie klonálnej štruktúry tumoru in silico a použitie výsledných dát na predikciu odpovede pacientov na rôzne typy cytostatík. Testovanie funkčnosti navrhnutých algoritmov je plánované s použitím tvz. „big data“ z verejných depozitárov, ale aj onkologických pacientov, ktorí sú pod dohľadom projektu INFORM (https://www.dkfz.de/en/inform/).

 

Doktorandské štúdium na Ústave informatiky SAV

Ústav informatiky SAV je externou vzdelávacou inštitúciou v doktorandskom štúdiu v akreditovanom študijnom programe Aplikovaná informatika.

 

Ing. Zoltán Balogh, PhD. (balogh.ui[at]savba.sk)

  1. Nové metódy pre hromadný zber, agregáciu a spracovanie geograficky mapovaných dát v reálnom čase
    Téma sa zameriava na výskum zberu geograficky mapovaných dát v úplne alebo čiastočne štruktúrovanej forme z veľkého počtu senzorov s použitím mobilných výpočtových zariadení, ako napr. "smart" mobilných telefónov, "smart" hodiniek alebo jednodoskových počítačov s GPS senzormi. Výskum sa môže týkať aj hromadného kontextovo-riadeného poskytovania informácií v reálnom čase, sémantického modelovania dát, priebežnej vizualizácie dynamicky agregovaných informácií alebo návrhu inovatívnej distribuovanej architektúry pre spoľahlivý a bezpečný zber dát v reálnom čase prostredníctvom špecializovaných zberných bodov v sieti. Pri riešení problematiky je možnosť zapojiť sa do výskumných projektov v oblasti manažmentu krízových udalostí alebo inteligentného riadenia dopravy.

 

prof. Mgr. Štefan Beňuš, PhD. (sbenus[at]ukf.sk)

Pozícia môže byť prepojená na EU Marie Curie ITN grantu (https://www.cobra-network.eu/) a v tom prípade sa otvára sa pre študentov, ktorí sa v čase začatia programu nezdržovali na Slovensku dlhšie ako 12 mesiacov za posledné 3 roky a nevykonávali tu svoju hlavnú činnosť (práca, štúdium atď.). V prípade záujmu študenta zo Slovenskej republiky je potrebná osobná konzultácia so školiteľom.

  1. Možnosti rečového prispôsobovania pre komunikáciu človek - stroj
    Nedávne výskumy ukazujú, že prispôsobovanie sa medzi ľuďmi počas rečovej interakcie môže pozitívne vplývať na úspešnosť komunikácie, vnímanie spolu-rečníka, alebo podporovať vzájomnú dôveryhodnosť. V tomto výskume ide o implementovanie funkcionality rečového prispôsobovania do komunikácie človek-stroj a využitie metód spracovania rečového signálu a strojového učenia na analýzu toho, ako rečové prispôsobovanie ovplyvňuje správanie, rozhodovanie a emocionálny stav človeka, ak jeho spolurečníkom je iný človek alebo automatický systém (avatar alebo robotická hlava).

 

RNDr. Ján Glasa, CSc. (jan.glasa[at]savba.sk)

  1. Efektívna realizácia simulácie požiarov na výkonných počítačoch
    konzultant špecialista: Ing. Lukáš Valášek, PhD. (lukas.valasek[at]savba.sk)
    Pokrok počítačov a informačných technológií umožnil vznik programových systémov schopných modelovať komplexné procesy súvisiace s požiarom, ktoré už v súčasnosti dosahujú významnú mieru spoľahlivosti a vierohodnosti. Motiváciou výskumu je nedostatok poznatkov a skúseností s paralelizáciou výpočtu pri modelovaní požiarov v priestoroch väčších rozmerov pomocou programového systému FDS (Fire Dynamics Simulator). Výskum sa zameria na spôsoby paralelizácie, ktoré výpočet značne urýchľujú a na vplyv paralelizácie na spoľahlivosť a presnosť simulácie. Očakávajú sa nové poznatky aplikovateľné pri riešení praktických problémov. Súčasťou výskumu bude aj využitie rozsiahlych dát získaných počas experimentov v reálnych priestoroch. Výpočty sa budú realizovať na HPC infraštruktúre v SAV.
  2. Počítačové modelovanie požiaru vegetácie v prírodnom prostredí
    konzultant špecialista: Ing. Lukáš Valášek, PhD. (lukas.valasek[at]savba.sk)
    Počítačové modelovanie požiaru v prírodnom prostredí predstavuje komplexný interdisciplinárny problém. V súčasnosti už existujú programové systémy schopné modelovať šírenie požiaru vegetácie a zahrnúť do výpočtu širokú škálu fyzikálnych procesov súvisiacich s požiarom. Cieľom výskumu je oboznámiť sa s princípmi a modelmi použitými na modelovanie požiaru vegetácie v programovom systéme FDS (Fire Dynamics Simulator) a otestovať a overiť vybrané časti systému pri modelovaní reálneho požiaru v prírodnom prostredí. Súčasťou výskumu bude aj spracovanie experimentálnych dát získaných počas požiarnych experimentov v prírodnom prostredí a ich využitie na overenie spoľahlivosti systému. Očakávajú sa nové výsledky a skúsenosti tiež v oblasti efektívnej realizácie počítačovej simulácie požiaru vegetácie. Výpočty sa budú realizovať na HPC infraštruktúre v SAV.

 

doc. Ing. Ladislav Hluchý, CSc. (Ladislav.Hluchy[at]savba.sk)

  1. Distribuované spracovanie rozsiahlych dát
    V súčasnosti rapídne narastá objem heterogénnych dát z distribuovaných zdrojov, čím vznikajú výzvy pre extrahovanie z nich hodnotné znalosti. Takými aplikáciami môžu byť modelovanie, simulácia, rozpoznávanie obrazov, vizualizácia a podobne v rôznych oblastiach, ako sú napr. biomedicína, astrofyzika, životné prostredie, aeronautika, automobilový priemysel, energetika, materiálové vedy. Vzhľadom na veľkosť dát, ktoré sú často označované ako veľké, resp. extrémne, je potrebné navrhnúť metodológiu, robustné metódy a nástroje pre extrémne škálovateľnú analytiku v súčinnosti s distribuovanými architektúrami pre zber a manažovanie obrovského množstva dát, akými sú Cloud technológie a IoT. Dizertačný projekt bude zameraný na analýzu, návrh metodológie, metód a algoritmov pre spracovanie veľkých dát pre vybrané aplikácie, ktoré sú v súčasnosti riešené na ÚI SAV. Súčasťou dizertačného projektu bude aj výskum a vývoj vhodných nástrojov a služieb pre distribuované spracovanie metód a algoritmov.
  2. Metódy umelej inteligencie v kybernetickej bezpečnosti
    Väčšina súčasných prístupov k počítačovej bezpečnosti sa zameriava na špecifické aspekty systémov informačných a komunikačných technológií, ako sú kontrola prístupu, kryptografia, anonymizácia, ochrana proti vírusom, antivírusová detekcia, detekcia narušenia a detekcia anomálií. Chýba im však celkový pohľad na mnohé aspekty kybernetických hrozieb a nevenujú náležitú pozornosť jednému z najdôležitejších prvkov v kybernetickej bezpečnosti: ľudskému aspektu. Navyše často nedokážu riešiť dynamickú povahu kybernetických útokov, ktoré sa rýchlo vyvíjajú a stávajú sa sofistikovanejšími tým, že využívajú nové zraniteľnosti a kombinujú rôzne útokové kanály (sieťové, fyzické, ľudské atď.). Na riešenie týchto obmedzení a na zvýšenie schopností odhaľovania a odozvy potrebujeme systematický a holistický prístup ku kybernetickej bezpečnosti, ktorý zohľadňuje technologické a ľudské faktory. Dizertačný projekt bude zameraný na návrh metodológie a metód pre analýzu anomálií a abnormalít pomocou techník získavania veľkých dát a strojového učenia (dolovanie dát a procesov) s možnosťou detekcie aj doteraz neznámych hrozieb a narušení.

 

Ing. Peter Malík, PhD. (p.malik[at]savba.sk)

  1. Hlboké neurónové siete pre aplikácie spracovania obrazu a počítačového videnia
    Umelé neurónové siete nachádzajú veľmi široké uplatnenie v praktických aplikáciách. Využívajú sa na spracovanie veľkého množstva informácií obsiahnutých v obrazovom, zvukom alebo textovom formáte. Ich praktické využitia majú rôzne úrovne zložitosti, od vyhľadávania najdôležitejších údajov, kompletnej analýzy dát, predikcie a predpovede, až po výpočet riadiacich signálov vo forme autonómneho riadiaceho systému. Spracovanie obrazu je špecifická oblasť, v ktorej umelé neurónové siete dosahujú výborné výsledky vďaka ich schopnosti naučiť sa rozoznávať najdôležitejšie črty a vlastnosti obrazu z veľkého počtu obrazových pixlov. V jednoduchších úlohách počítačového videnia, medzi ktoré patrí klasifikácia objektov, umelé neurónové siete dosahujú lepšie výsledky ako človek. Preukázané to bolo vo viacerých aplikačných oblastiach vrátane rozoznania všeobecných objektov, klasifikácie biometrických dát (tvár, chôdza), rozoznanie medicínskych dát (röntgen, CT, MRI).
    Súčasnou výzvou pre výskum v oblasti umelých neurónových sietí sú zložitejšie úlohy počítačového videnia, akými sú detekcia a inštančná segmentácia, v ktorých ľudské schopnosti prekonané neboli. Rovnako dôležitou výskumnou úlohou je redukcia hardvérových požiadaviek výpočtu umelých neurónových sietí. Výrazný prínos v tejto oblasti má výskum nových efektívnych architektúr umelých neurónových sietí. Práve architektúra neurónových sietí stále ponúka široký priestor na vylepšenie, pretože riešenia sa hľadajú na vyššej úrovni abstrakcie problému. Zadanie výskumných úloh bude zamerané na tieto výskumné oblasti s cieľom vytvoriť nové metódy, algoritmy alebo architektúry, ktoré zlepšujú parametre a schopnosti umelých neurónových sietí a umožňujú ich efektívne aplikovanie v praxi. Prioritné výskumné oblasti sa prispôsobia po konzultácii a predpokladá sa zapojenie študenta do medzinárodných súťaží a aktívna účasť na zahraničných konferenciách.
    Kľúčové slová: hlboké učenie, konvolučné neurónové siete, architektúra neurónových sietí, detekcia, inštančná segmentácia, spracovanie obrazu, počítačové videnie, aplikácia neurónovej siete

 

Ing. Giang Nguyen, PhD. (giang.nguyen[at]savba.sk)

  1. Adaptívne monitorovanie s umelou inteligenciou
    Téma práce je zameraná na výskum adaptívneho monitorovania sietí a manažovanie výpočtovej záťaže pomocou AI technológií, ako sú strojové učenie, hlboké neurónové siete a/alebo s pomocou optimalizačných prístupov. Skúmané prístupy budú pracovať adaptívne a v presne preddefinovaných časových obmedzeniach. Téma sa zaoberá aj dynamickými a rastúcimi dátami, pri ktorých je potrebné sústrediť pozornosť len na určité aspekty. Práca tiež súvisí so škálovateľným spracovaním dátových tokov in-situ. Doktorand si vyberie jednu z dvoch domén: kybernetická bezpečnosť alebo manažovanie zdrojov.
  2. Kolaboratívne učenie s ochranou citlivých údajov
    Veľa problémov moderného sveta, ktoré chceme riešiť pomocou dátovej vedy a AI prístupov, vyžaduje priamy prístup k citlivým údajom akými sú osobné, medicínske, obchodné alebo bezpečnostné informácie. Vo väčšine prípadov však priamy prístup k týmto údajom takmer nie je možný ani pre druhú stranu. Hlavnou príčinou sú požiadavky na ich ochranu. Preto sú nastolené niektoré otázky ohľadom zamedzenia úniku citlivých údajov v procese dátovej vedy, ako aj možností modelovania z citlivých dát ku ktorým nemáme priamy prístup. Téma práce je zameraná na kolaboratívne (federatívne) učenie, kde treba zabezpečiť zdieľanie znalosti medzi partnermi a zároveň zabezpečiť ochranu citlivých údajov.
  3. Sekvenčné modelovanie s kontextovou pozornosťou
    konzultant: Ing. Štefan Dlugolinský, PhD. (stefan.dlugolinsky[at]savba.sk)
    Najzaujímavejšie pokroky v dátovej vede s inteligentnými prístupmi prichádzajú s dostupnosťou všadeprítomných údajov, ktoré zároveň predstavujú aj nové výzvy. Pokiaľ nie sú údaje označené, zostávajú nepoužiteľné pre nové aplikácie strojového učenia s učiteľom. Získanie neoznačenej inštancie je pomerne jednoduché, ale pokrok v AI súťaži vedie k tomu, aby sme mali pružný a škálovateľný spôsob zabezpečenia kvality datasetov a modelovanie automatickým spôsobom. Ďalší problém s dynamickými a rastúcimi dátami je potreba sústrediť pozornosť len na ich určité aspekty, pričom zvyšku dát sa venuje menšia váha. Práca je zameraná na aktívne učenie s pozornosťou, ktorá súvisí aj s kontextovým prístupom pre sekvenčné modelovanie.

 

Ing. Milan Rusko, PhD. (rusko.ui[at]savba.sk)

  1. Automatická detekcia symptómov neurodegeneratívnych ochorení mozgu z reči pacienta
    Predmetom práce je navrhnúť a realizovať systém na automatickú detekciu príznakov neurodegeneratívnych ochorení mozgu prostredníctvom automatickej analýzy reči pacienta. Študent vypracuje prehľad súčasného stavu prístupu k tejto neinvazívnej skríningovej a diagnostickej metóde vo svete. Analyzuje najčastejšie používané metódy využívajúce akustické a lingvistické príznaky, ako aj strojové učenie. Navrhne, zrealizuje a vyhodnotí program na automatickú detekciu neurodegeneratívneho ochorenia mozgu analýzou reči pacienta.
  2. Automatické meranie stresu v ľudskom hlase
    Cieľom práce je overenie možnosti automatického merania stresu hovoriaceho analýzou jeho reči. Doktorand vypracuje prehľad súčasného stavu riešenia vo svete. Analyzuje najčastejšie používané metódy využívajúce akustické a lingvistické príznaky, ako aj strojové učenie. Navrhne, realizuje a vyhodnotí systém na automatické vyhodnotenie hladiny stresu hovoriaceho analýzou jeho reči.
  3. High-end expresívna syntéza reči v slovenčine
    Cieľom práce je nahrať rečovú databázu a vytvoriť syntetizátor reči v slovenčine, využívajúci najmodernejšie technológie strojového učenia, ktorý by bol schopný okrem emočne neutrálneho hlasu generovať aj hlas s vyššími stupňami emočnej aktivácie (vzrušený, naliehavý, varujúci), ako aj naopak, hlas s nižším stupňom emočnej aktivácie (veľmi kľudný, chlácholivý). Študent sa pokúsi vytvoriť aj hlas vyjadrujúci záporné emócie a hlas vyjadrujúci kladné emócie. Hlas bude implementovaný do hlasového asistenta.

 

Ing. Dinh Viet Tran, PhD. (viet.tran[at]savba.sk)

  1. Nové metódy pre vývoj, nasadenie a orchestráciu cloudových služieb
    S rozvojom cloudových technológií sa ukázala potreba skúmať vývoj a nasadenie služieb v cloudovom prostredí. Motiváciou pre takýto vývoj a nasadenie boli ekonomické a technologické dôvody. Na strane ekonomickej, cloudové počítanie môže poskytnúť významné šetrenie nákladov vzhľadom na zvýšené využívanie virtuálnych zdrojov. Ďalej cloudové počítanie umožňuje rýchle sprístupnenie služieb, čím sa zvyšuje efektívnosť práce používateľov, čo motivuje veľké firmy vytvárať svoj zisk z poskytnutých služieb. Avšak ekonomické záujmy poskytovateľov služieb majú snahu udržať si svoje vlastné proprietárne technológie, výsledkom čoho je „uzamknutie“ zákazníkov v používaní služieb len daného poskytovateľa. Hoci niekoľko štandardizácií a riešení sa v tejto oblasti objavilo, nepriniesli konkrétne komplexné riešenie pre vývoj služieb a ich nasadenie v cloudovej infraštruktúre typu IaaS (Infrastructure as a Service). Preto z hľadiska univerzálnych cloudových používateľov je potrebný softvérový nástroj, ktorý pomôže vyriešiť uvedený problém. Cieľom dizertačnej práce je navrhnúť nový prístup, metódu a nástroje pre riešenie problémov vývoja, nasadenia a orchestrácie služieb medzi rôznymi cloudovými infraštruktúrami.

 

Mgr. Peter Weisenpacher, PhD. (weisenpacher.ui[at]savba.sk)

  1. Počítačové modelovanie prúdenia počas požiaru v cestnom tuneli
    konzultant špecialista: Ing. Lukáš Valášek, PhD. (lukas.valasek[at]savba.sk)
    Cestné tunely patria k významným súčastiam medzinárodných dopravných systémov, preto sa otázkam požiarnej bezpečnosti tunelov venuje zvýšená pozornosť. Výskum sa zameria na problémy súvisiace s počítačovým modelovaním prúdení v diaľničnom tuneli pomocou programového systému FDS, ktorý umožňuje realisticky modelovať a vizualizovať prúdenia spôsobené požiarom a simulovať činnosť bezpečnostných systémov ochrany tunela. Súčasťou výskumu budú aj otázky súvisiace s paralelnou realizáciou simulácie. Výpočty sa budú realizovať na výkonnej výpočtovej infraštruktúre na ÚI SAV v Bratislave.