študijný program v doktorandskom štúdiu v odbore Informatika
Školitelia a témy pre prijímacie konanie
so začiatkom štúdia v akad. roku 2023/24
Doktorandské štúdium na Fakulte informatiky a informačných technológií STU
prof. Ing. Vanda Benešová, PhD. (vanda_benesova[at]stuba.sk)
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.Výskum metód použitia hlbokých neurónových sietí v počítačovom videní
Metódy umelej inteligencie, predovšetkým metódy hlbokého učenia, priniesli významný posun v úspešnosti tvorby aplikácií počítačového videnia a umožnili ich použitie v mnohých oblastiach reálneho života.
Popri výskume smerovaného k návrhu nových systémov hlbokých neurónových sietí ako aj ich použitia v rôznych aplikačných doménach, je zároveň dôležité venovať sa aj problematike ich vysvetliteľnosti a interpretovateľnosti (XAI). S tým súvisí aj otázka vhodného zakomponovania rôznych prístupov interpretovateľnosti tak, aby boli prínosné pre tú cieľovej skupinu pre ktorú sú relevantné, napr. pre vývojárov systému, doménových expertov alebo konečný používateľov.
Ďalšou výzvou pre použitie hlbokých neurónových sietí v konkrétnych aplikáciách je potreba tvorby anotácií, ktorá je v počítačovom videní často veľmi časovo náročná a vyžaduje si doménovú expertízu, napr. v medicíne. Výskum sa preto orientuje na riešenia, ktoré pracujú s nedokonalými dátovými súbormi s limitovanými anotáciami. Čiastočné učenie s učiteľom(semi-supervised learning, SSL) učenie bez anotácií cieľovej domény (unsupervised domain adaptation, UDA) alebo dáta obsahujúce zašumené anotácie (noisy label learning, NLL) sú tri z najčastejšie sa vyskytujúcich problémov.
Výskum v priebehu doktorandského štúdia sa sústredí na jednu z uvedených oblastí.Výskum umelej inteligencie zameranej na ľudský faktor v aplikáciách počítačového videnia
V poslednej dobe pozorujeme mohutný technologický progres v oblasti umelej inteligencie, predovšetkým hlbokého učenia.
Novou výskumnou výzvou sa stáva úloha zakomponovať a integrovať používateľa alebo doménového experta do iteratívneho návrhu a vývoja aplikácie s AI, podobne ako je koncept dizajnu orientovaný na používateľa (UCD) známy z UX. Pod pojmom človek v slučke AI (Human in the Loop of AI) sa objavujú rôzne návrhy, ktoré reflektujú tento prístup.
S problémom integrovania používateľa do procesu návrhu aplikácie AI súvisí aj tvorba anotácií a metódy aktívneho učenia. Ďalšou otvorenou výskumnou oblasťou sú metódy vysvetliteľnosti AI, ktoré sú vhodné z pohľadu používateľa alebo doménového experta. S týmto súvisí otázka dôvery v AI a kalibrácia dôvery.
Výskum v priebehu doktorandského štúdia sa sústredí na jednu z uvedených oblastí.
doc. Mgr. Gabriela Czanner, MA, MA, PhD. (gabriela.czanner[at]stuba.sk)
Výskum metód automatickej detekcie chorôb očnej rohovky
Predmetom práce je navrhnúť a realizovať systém na automatickú detekciu chorôb očnej rohovky, napríklad v chorobe Keratoconus. Táto choroba postihuje mladých ľudí a spôsobuje stratu videnia, a predstavuje až 25 % všetkých rohovkových operácií. Rohovka sa dá zobraziť pomocou dnešných zariadení ako napríklad Corvis. Nevie sa však ako presne odhadnúť začiatok choroby alebo zhoršenie choroby v čase. Úlohou tohto projektu bude návrh nového modelu s využitím hlbokých neurónových sietí a štatistických 3D modelov pre tvaru rohovky v zdraví a chorobe, kvantifikácia neistoty umelej inteligencie a navrhnutie ako túto neistotu využiť pre čo najsprávnejšie medicínske rozhodovanie.
Kľúčové slová: umelá inteligencia, štatistické modelovanie, oftalmológia, explainable AI, podpora rozhodovaniaVýskum metód umelej inteligencie pre automatické monitorovanie prechodu do kognitívnej poruchy u pacientov, ktorí trpia Alzheimerovou chorobou, na základe longitudinálnyh dát
Cieľom práce je vývoj automatickej identifikácie prechodu do miernej kognitívnej poruchy u človeka, ktorý trpí Alzheimerovou chorobou. Doktorand bude spracovávať longitudinálne dáta, ktoré majú niekoľko problémov, napríklad: niekedy niektoré pacientove merania chýbajú, pacienti neprídu na vizitu v rovnakých časových intervaloch a každá vizita má veľa meraní. Cieľom výskumu v doktorandskom štúdiu bude návrh nového modelu na rozhraní hlbokých neurónových sietí a štatistických longitudinálnych prediktívnych modelov, tak aby automatické monitorovanie bolo vysvetliteľné pre lekára aj pacienta (explainable AI). Úlohou bude aj zistiť a merať zdroje neistoty umelej inteligencie a navrhnúť ako tieto zdroje využiť, aby detekcia bola čo najpresnejšia.
Kľúčové slová: umelá inteligencia, štatistické modelovanie, oftalmológia, explainable AI, podpora rozhodovania
prof. Ing. Pavel Čičák, PhD. (pavel.cicak[at]stuba.sk)
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.
Kľúčové slová: Internet vecí, komunikácia v prostredí Internetu vecí, metódy komunikácie, vlastnosti protokolov, mobilné komunikácieNávrh 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.
Kľúčové slová: architektúra riadiacich jednotiek a systémov, spoľahlivosť a diagnostika, bezpečnosť komunikácieZvýšenie 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.
Kľúčové slová: bezdrôtové senzorové siete, energetická efektivita, Internet vecí, nízka spotreba energie
doc. Ing. Ladislav Hudec, PhD. (ladislav.hudec[at]stuba.sk)
Analýza bezpečnostných údajov metódami strojového učenia
V dôsledku významného rozvoja digitalizácie a internetu vecí má súčasný elektronický svet množstvo údajov o kybernetickej bezpečnosti. Efektívne riešenie kybernetických anomálií a útokov sa stáva čoraz väčším problémom v dnešnom odvetví kybernetickej bezpečnosti. Tradičné bezpečnostné riešenia nestačia na riešenie súčasných bezpečnostných problémov v dôsledku rýchleho šírenia mnohých druhov kybernetických útokov a hrozieb. Využitie znalostí umelej inteligencie, najmä technológie strojového učenia, je nevyhnutné na poskytovanie dynamicky vylepšeného, automatizovaného a aktuálneho zabezpečenia systému prostredníctvom analýzy bezpečnostných údajov. Cieľom je pre vybratú oblasť navrhnúť nové postupy a metódy aplikácii metód strojového učenia pri analýze bezpečnostných udalostí, najmä s ohľadom na detekciu a predikciu kybernetických útokov.
Kľúčové slova: kybernetická bezpečnosť, strojové učenieÚtoky na modely strojového učenia
Školiteľ-špecialista: Ing. Jakub Breier, PhD., TTControl, Viedeň, Rakúsko
Ukázalo sa, že neurónové siete sú zraniteľné voči cieleným útokom. Väčšina akademickej komunity sa zameriava na neurónové siete, pretože sú v súčasnosti najpopulárnejšou témou výskumu v rámci strojového učenia. Existujú však aj iné algoritmy, ktoré sa tešia obľube v priemysle, ako napríklad stroje s podpornými vektormi, modely založené na stromoch, atď. Cieľom tohto projektu je analyzovať bezpečnosť týchto algoritmov, navrhnúť nové útoky a obranné metódy.
Kľúčové slová: strojové učenie, útoky, bezpečnosťAutomatizácia generovania scenárov pre kybernetický polygón
Kybernetický polygón je prostredie používané na školenie bezpečnostných expertov a na testovanie prostriedkov a procedúr útokov a obrany. Kybernetický polygón zvyčajne simuluje jednu alebo viacero kritických infraštruktúr, ktoré musia útočiace tímy kompromitovať a brániace sa tímy chrániť. Infraštruktúra môže byť zostavená fyzicky, ale oveľa pohodlnejšie je jej virtualizácia v prostredí cloudu s modelom služby IaaS (Infrastructure as a Service). Hoci niektoré moderné technológie podporujú IaaS, návrh a nasadenie scenárov hier v kybernetickom polygóne je väčšinou manuálna operácia. V dôsledku toho je bežnou praxou, že kyberetický polygón hosťuje iba niekoľko (niekedy iba jeden) konsolidovaných scenárov. Opätovné použitie toho istého scenára však môže výrazne znížiť efektivitu školenia a testovania. Cieľom dizertačnej témy je navrhnúť rámec pre automatizáciu definície a nasadenia ľubovoľne zložitých scenárov hier na kybernetickom polygóne.
Kľúčové slová: hry pre kybernetický polygón, automatizácia návrhu scenárov
prof. Ing. Volodymyr Khylenko, PhD. (volodymyr.khylenko[at]stuba.sk)
Vývoj algoritmov na optimalizáciu riadenia finančného a ekonomického systému s využitím technológií blockchain a AI
V kontexte globalizácie modernej svetovej ekonomiky, digitalizácie finančných služieb, nástupu nových informačných technológií sa otvárajú ďalšie možnosti na skvalitnenie riadenia globálneho finančného a ekonomického systému. Otázky optimalizácie takéhoto riadenia, zefektívnenia manažérskych rozhodnutí a ochrany pred negatívnym vplyvom ľudského faktora sú čoraz aktuálnejšie. Témou výskumu je tak analýza a vývoj nástrojov na hodnotenie súčasného stavu a prognózovanie dynamiky finančných a ekonomických procesov v kontexte globalizácie, ako aj tvorba softvérovej a algoritmickej podpory pre špecializované úzkoprofilové systémy na podporu rozhodovania. Ťažiskom práce by malo byť využitie nových informačných technológií na riešenie problému optimálneho (optimalizovaného) riadenia. Je potrebné zvážiť možnosti, ktoré poskytuje blockchain, technológie Big Data, data mining, AI a iné a zdôvodniť zvolené riešenia.
Kľúčové slová: Finančný a ekonomický systém, optimálne riadenie, informačné technológie, Big Data, data mining, blockchain technológia, umelá inteligencia, decentralizované financieZvýšenie odolnosti systémov kybernetickej bezpečnosti pomocou neurónových sietí a AI v postkvantovej ére
Rozvoj kvantových technológií a očakávané uvoľnenie priemyselných kvantových počítačov predstavuje hrozbu pre dôvernosť informácií, ich ochranu pred skreslením, neoprávneným presmerovaním atď. Témou dizertačnej práce by malo byť štúdium miery reality hrozieb vytváraných kvantovými počítačmi v súvislosti so šifrovacími algoritmami využívanými v moderných systémoch kybernetickej bezpečnosti a vypracovanie odporúčaní na vykonanie zmien v systémoch kybernetickej bezpečnosti. Je potrebné vypracovať všeobecné požiadavky a odporúčania na zlepšenie úrovne bezpečnosti systémov kybernetickej bezpečnosti v postkvantovej ére. Dôležitou otázkou by malo byť štúdium nebezpečenstiev pre kybernetické bezpečnostné systémy, ktoré predstavujú nové informačné technológie, najmä pri používaní neurónových sietí a AI, a vypracovanie odporúčaní na ochranu pred týmto typom hrozieb.
Kľúčové slová: Kvantové počítače, postkvantová éra, kybernetická bezpečnosť, šifrovacie algoritmy, vylepšenie kybernetickej bezpečnosti, neurónová sieť, AI
prof. Ing. Ivan Kotuliak, PhD. (ivan.kotuliak[at]stuba.sk)
Zvýšenie bezpečnosti komunikačných sietí
Téma sa týka problematiky zabezpečenia kvality služby požadovanej aplikáciou prostredníctvom komunikačnej siete. Medzi požadovanú kvalitu patrí aj požiadavka na 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.Využitie kvantového počítania v zvýšení efektivity výpočtov
Kvantové počítače sa preklápajú z experimentálnej technológie do každodenne použiteľnej technológie. Ťažiskom práce je pochopenie možností kvantových výpočtov ich výhod, možného zefektívnenia výpočtov a overenia týchto predpokladov s využitím dostupných prostriedkov. Následne bude nutné aplikovať tieto postupy v nových odvetviach ako je umelá inteligencia, alebo bezpečnosť.Útok postranným kanálom s podporou umelej inteligencie
Školiteľ-špecialista: Bc. Xiaolu Hou, PhD. (xiaolu.hou[at]stuba.sk)
Útok postranným kanálom (Side-Channel Attack – SCA) sa zameriava na pasívnu analýzu implementácií kryptografických algoritmov. Len pozorovaním fyzikálnych vlastností zariadenia počas výpočtov môže zo zariadenia získať tajné údaje. Prístupy hlbokého učenia sa v posledných rokoch stali populárnymi pre SCA. Najmä konvolučné neurónové siete (CNN), vďaka ich prirodzenej schopnosti prekonať základné protiopatrenia SCA. Cieľom výskumu je navrhnúť nové techniky založené na umelej inteligencii na pomoc pri SCA.
Kľúčové slová: útok postranným kanálom, umelá inteligencia, kryptografia
doc. Mgr. Michal Kováč, MSc., PhD. (michal_kovac[at]stuba.sk)
Metódy explainable AI (XAI) v precíznej onkológii
Technologický vývoj za posledných dvadsať rokov transformoval onkológiu z experimentálnej klinickej vedy na dátovú. Tých dôvodov prečo tomu tak je, je niekoľko, ale sú to najmä technológie masívneho paralelného sekvenovania DNA, ktoré umožňujú používať variabilitu nádorového genómu ako stroj času na predpoveď budúceho vývoja ochorenia. Súčasťou výskumu je návrh metód XAI pre rekonštrukciu evolučnej histórie nádoru tak, aby sme mohli vytvoriť odporúčajúci systém optimálnej liečby. Práca je zameraná na využitie distribuovaného počítania pre spracovanie big data z existujúcich depozitárov nadnárodných projektov ako je The Cancer Genome Atlas a podobne.
Kľúčové slová: big data, precízna medicína, genomika, cluster computing, explainable AI, podpora rozhodovania
doc. Mgr. Monika Kováčová, PhD. (monika.kovacova[at]stuba.sk)
Výskum v oblasti zmiešaných modelov založených na metódach XAI (explainable AI) pre analýzu heterogenity nádorového procesu
Genómy nádorov sú často veľmi heterogénne a pozostávajú z genómov viacerých subklonov. Úplná charakterizácia všetkých subklonálnych typov je základnou požiadavkou pri analýze nádorových genómov preto, aby bolo možné stanoviť najoptimálnejšie a najpresnejšie liečebné postupy pre daný typ nádorového procesu. Vďaka pokroku v oblasti NGS dokážeme v súčasnosti vyvíjať výpočtové metódy založené na XAI s cieľom čo najpresnejšie definovať subklonálnu štruktúru nádorov. Väčšina týchto metód je založená na sekvenčných informáciách pochádzajúcich z analýzy somatických bodových mutácií. Presnosť týchto algoritmov závisí v rozhodujúcej miere na kvalite informácií získaných klasickými algoritmami pre určenie copy number a alelických frekvencií jednotlivých mutácií, a zvyčajne si vyžaduje hlboké pokrytie genómu, aby sme dosiahli primeranú úroveň presnosti. Cieľom výskumu je vytvoriť nové zmiešané nelineárne modely, ktoré dokážu výrazne zlepšiť presnosť stanovenia subklonálnej štruktúry nádoru a umožnia analyzovať aj jeho evolučný vývoj a vyhodnotiť ich prínos pre konkrétne modely nádorov.
Kľúčové slová: heterogenita nádorového procesu, subklonálna štruktúra nádoru, presnosť stanovenia alelických frekvencií, monitoring časovej evolúcie vývoja nádoruMetódy XAI vo výskume mutačných signatúr pre stanovenie evolúcie nádorového procesu
Mutačné signatúry sú kľúčom k pochopeniu procesov, ktoré formujú genómy rakoviny, avšak ich analýza si vyžaduje pomerne podrobné údaje o mutáciách v celom genóme (WGS data) alebo v celom exóme (WES data). V poslednom čase sú však v klinických pomeroch čoraz častejšie k dispozícii rádovo redšie údaje zo sekvenovania genómových panelov. Cieľom práce je preskúmať metódami XAI možnosti práce s takýmito riedkymi dátami pomocou nového pravdepodobnostného zmiešaného modelu technikami založenými na odhade maximum likelihood modelu. V rámci výskumu bude potrebné preskúmať aj klasické modely založené na NMF a Bayesovskom prístupe a ich použiteľnosť pre redšie klinické údaje. Nedávne výskumy odhalili aj silné korelácie medzi typom a rýchlosťou replikácie rôznych foriem genetických mutácií. Cieľom výskumu bude aj otázka či nám naše pravdepodobnostné modely umožnia nájsť súvislosť aj medzi mutačnými signatúrami a sledovaním časového vývoja nádoru prostredníctvom zmiešaných modelov. Pochopenie signatúr mutačných procesov by tak mohlo viesť k vývoju mnohých účinných diagnostických a liečebných stratégií.
Kľúčové slová: mutačné signatúry, evolučný nádorový proces, riedke sekvenačné údaje génových panelov, zmiešané pravdepodobnostné modely
doc. Ing. Tibor Krajčovič, PhD. (tibor.krajcovic[at]stuba.sk)
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.
Kľúčové slová: pro-aktívna ochrana programu, škodlivý softvér, antivírusVnorené 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.
Kľúčové slová: vnorené systémy, bezpečnosť smerom von, bezpečnosť obsluhyPro-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.
Kľúčové slová: vnorené systémy, kritická doba odozvy, zabezpečenie proti poruchám
doc. Ing. Ján Lang, PhD. (jan.lang[at]stuba.sk)
Prepájanie znalostí v otvorených systémoch
Počas vývoja softvéru je pomerne neľahké a zároveň nevyhnutné orientovať sa medzi širokou škálou potenciálne dostupných softvérových znalostí (aj napr. vo forme fragmentov zdrojového kódu), realizovať rozhodnutia na základe ich súvislostí pre ich efektívne využitie. Štandardné postupy akým je aj dekompozícia zložitého problému (aplikovaná napr. v rámci agilných prístupov vo vývoji softvéru) na menej zložité až jednoduché len znásobuje počet potenciálnych súvislostí, väzieb či prepojení a nepriamo asociuje tie nevyhnutné vedomosti, zručnosti a kompetencie v kontexte samotného vývoja softvéru. Implikuje úroveň vzdelania, skúseností či odbornej prípravy, ktorú musí mať jednotlivec prinajmenšom, aby bol považovaný za kompetentného resp. kvalifikovaného pre danú úlohu a to merateľným spôsobom. Prepájanie na úrovni znalostí je potrebné skúmať aj v súvislosti s otvorenými systémami, existujúcimi multiplatformovými odporúčačmi na báze umelej inteligencie a vyjadriť ich relevantnou formou napr. prostredníctvom modelov či vizualizácie. Významne motivačne tu vyznieva istý predpoklad znovupoužitia úspešných riešení dostupných v podobe dvojičky „question and answer“ Q&A práve vhodným prepojením prvkov z domény problému na prvky z domény riešenia.
Kľúčové slová: prepájanie znalostí, vedomosti, zručnosti, kompetencie, znovupoužitie, vizualizácia, modelovanie, agilnosť, otvorené systémy, Q&AModelovanie ako dokumentačný postup
Modelovanie je interpretačná technika umožňujúca vyjadrenie ideí, myšlienok či jednoducho zámeru na rôznych úrovniach abstrakcie. Samotný model ako produkt tak možno vnímať ako rámec, ale aj ako významne detailný až vykonateľný model podporovaný invazívnym či neinvazívnym zobrazením jeho elementov. Vo vývoji softvéru a nielen slúži na komunikáciu zainteresovaných, verifikáciu vybraných vlastností, samotné vyjadrenie variantnosti či ako potenciálna podpora ochrany verejných investícií. Ako analytický či návrhový model podporuje čitateľnosť inak zložitých konštrukcií aj s odstupom času a predstavuje istú formu dokumentačného artefaktu. Význam automatizovaného generovania dokumentácie v podobe netriviálnych pohľadov na štruktúru či správanie sa vyvíjaného systému je zaujímavý aj retrospektívne najmä s ohľadom na obmedzenia existujúcich prístupov, kde jediným meradlom pokroku je kreovanie fungujúceho softvéru. Kde, a či, použiť modelovanie v agilnom a úspornom vývoji softvéru ponúka množstvo otvorených problémov, ktorým sa môže doktorand vo svojom výskume venovať.
Kľúčové slová: modelovanie, model, dokumentácia, idea, zámer, artefakt, štruktúra, správanie, retrospektíva, agilnosť, úsporaSystémy na podporu rozhodovania v klinickej praxi
Školiteľ-špecialista: Ing. Fedor Lehocki, PhD. (fedor.lehocki[at]stuba.sk)
Systémy na podporu klinického rozhodovania môžu podporiť zdravotnícky personál pri rozhodovaní o diagnóze a liečbe. S nedávnym pokrokom v umelej inteligencii založenej na údajoch sa objavuje niekoľko výziev, najmä pokiaľ ide o vysvetliteľnosť odvodených rozhodnutí týmito systémami. Analýza existujúcich rozhodovacích procesov v systémoch umelej inteligencie založených na údajoch a znalostiach by predstavovala zaujímavý prístup pri vývoji metodiky s využitím najlepších vlastností oboch prístupov na zlepšenie ich akceptácie klinickou praxou.
Kľúčové slová: klinické systémy na podporu rozhodovania, dáta, znalosti, umelá inteligencia, telemedicínaOptimalizácia vývoja digitálnych systémov
Školiteľ-špecialista: Ing. Lukáš Kohútka, PhD. (lukas. kohutka[at]stuba.sk)
Vývoj digitálnych systémov v podobe mikročipov je realizovaný rozsiahlym a komplexným procesom, ktorý si vyžaduje signifikantné množstvo úsilia a času na vývoj, pričom takýto vývoj je realizovaný viacerými tímami ľudí s rôznymi rolami, takže dôležitú rolu zohráva aj kolaborácia v tíme vývojárov digitálneho systému. Efektivita práce vývojárov digitálnych systémov je do značnej miery závislá od softvérových prostriedkov, ktoré títo vývojári používajú. Zatiaľ čo softvéroví inžinieri pri vývoji softvéru disponujú pomerne veľkým množstvom prostriedkov zameraných na efektívny vývoj softvéru, vývojári digitálnych systémov v súčasnosti vyvíjajú digitálne systémy menej efektívne, čo má za následok vysoké náklady na samotný vývoj a dlhší čas dodania (angl. time to market).
Táto téma sa venuje hľadaniu nových prístupov efektívneho vývoja digitálnych systémov pomocou softvérových prostriedkov, pričom je možné sa zamerať na zefektívnenie alebo automatizáciu vybraných častí procesu vývoja digitálnych systémov ako napr. návrh, opis, verifikácia, syntéza alebo dokumentácia digitálneho systému.
Kľúčové slová: optimalizácia, digitálne systémy, kolaborácia v tíme, mikročipy, CAD (angl. computer-aided design), EDA (angl. electronic design automation), IDE (angl. integrated development environment)Návrh a optimalizácia digitálnych systémov na báze RISC-V
Školiteľ-špecialista: Ing. Lukáš Kohútka, PhD. (lukas. kohutka[at]stuba.sk)
RISC-V je otvorená inštrukčná sada pre procesory typu RISC, ktorá vznikla v roku 2010 a postupne naberá na popularite vďaka svojej otvorenosti, modulárnosti a univerzálnosti. Práve preto je výskum nových mikroprocesorov zameraný v značnej miere práve na RISC-V. Vývoj stále efektívnejších digitálnych systémov, najmä mikroprocesorov, je dlhodobým výskumným problémom a výzvou, nakoľko softvérové nároky na digitálne systémy, ktoré daný softvér umožňujú vykonať v akceptovateľnom čase a za akceptovateľné náklady vrátane spotreby energie, sa neustále zvyšujú a tým vytvárajú tlak na vývoj stále výkonnejších a energeticky efektívnejších architektúr digitálnych systémov.
Táto téma sa venuje návrhu a optimalizácii digitálnych systémov, ktoré sú založené na otvorenej inštrukčnej sade RISC-V. V rámci tejto témy sa dá venovať hľadaniu novej architektúry RISC-V mikroprocesora alebo vybranej časti procesora, alebo rozšíreniu existujúceho RISC-V mikroprocesora o novú hardvérovú akceleráciu vybraného algoritmu, napríklad vo forme koprocesora. Hlavným cieľom je dosiahnutie vyššej efektivity digitálneho systému založeného na báze RISC-V, pričom dôležitými kritériami hodnotenia takéhoto systému sú plocha čipu (aj ASIC aj), výkonnosť (hodinová frekvencia, priepustnosť a latencia), spotreba energie a v neposlednom rade spoľahlivosť digitálneho systému.
Kľúčové slová:optimalizácia, digitálne systémy, mikroprocesor, RISC-V, mikročipy
Ing. Giang Nguyen, PhD. (giang.nguyen[at]stuba.sk)
Mäkké počítanie (soft computing) pre riešenie komplexných problémov
Téma práce je zameraná na výskum v oblasti mäkkého počítania (angl. soft computing) tvoreného výpočtovo inteligentnými metódami na riešenie komplexných problémov kombináciou špičkových technológií, ku ktorým patria neurónové siete, strojové učenie, hlboké učenie, ako aj optimalizácia, fuzzy logika a teória pravdepodobnosti na riešenie doménových problémov, ako napr. monitorovanie sietí, manažovanie zdrojov. Rôzne metódy používané v soft computingu si nekonkurujú, ale spolupracujú komplementárnym spôsobom. Zameriava sa na toleranciu voči nepresnosti, neurčitosti, čiastočnej pravde a aproximácií, aby sa dosiahla efektívnosť a nízke náklady na riešenie. Keďže dnešné dáta majú dynamicko-rastúci potenciál, širšia spolupráca medzi inteligentnými metódami, škálovateľnými metódami spracovaním dát a vysokovýkonnou podporou pomáha čeliť výzvam v mnohých oblastiach. Všetky tieto pokročilé technológie nemusia byť vždy previazané, resp. použité naraz, ale ich spojenie je žiaduce pre komplexné riešenia.- Strojové 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. Architektúra blockchain služieb pre doménu decentralizovaných financií
Školiteľ-špecialista: Ing. Kristián Košťál, PhD. (kristian.kostal[at]stuba.sk)
Digitalizácia finančných služieb napreduje ohlasovaním projektov centrálnych bánk na zavádzanie digitálnych mien na báze blockchain technológie. Témou práce je navrhnúť blockchain architektúru, zahŕňajúcu všetkých aktérov, zariadení, parametrov pre ekosystém daného odvetvia pre dôveryhodnú výmenu digitálnych aktív. Ťažiskom práce je návrh architektúry a konsenzuálnych algoritmov s cieľom identifikácie nového modelu, ktorý umožní postupnú transformáciu z dnešného internetu obsahu a centralizovaných financií na budúci internet hodnôt s aplikovaním decentralizovaných financií. Pri výskume bude dôležité pozerať sa aj na aspekty bezpečnosti, prípadných regulácií a mechaník proti praniu špinavých peňazí, takže oblasť výskumu je možné rozšíriť aj o aplikovanie techník strojového učenia a umelej inteligencie. Výsledkom výskumu bude aj zadefinovanie, prípadná štandardizácia ako by obsah, ktorý sa nachádza online, vedel byť nositeľom hodnoty a účastníci siete si navzájom vymieňali tieto hodnoty, nie samotný obsah. Využitie blockchain technológií naberá dynamiku aj v odvetviach verejných služieb, kde je častokrát problém práve s netransparentnosťou údajov, čoho presným opakom je využitie blockchain technológie, kde je všetko transparentné. Budúci trh je nastavený ako viacsmerný systém pozostávajúci z miliárd interakčných koncových bodov. V tomto obrovskom heterogénnom prostredí bude bezpečná výmena údajov, hodnôt a bezproblémové transakcie nevyhnutné pre efektívne/dôveryhodné fungovanie ekosystému finančného sektoru.
Kľúčové slová: technológia blockchain, umelá inteligencia, decentralizované financieVýskumné výzvy pri aplikovaní blockchainovej technológie v doméne kryptoekonomika
Blockchainové technológie dnes poskytuje dostatočné technologické zázemie pri zvyšovaní kybernetickej bezpečnosti pre aplikácie v doméne kryptoekonomika. Hlavnou výhodou blockchainových technológií, aplikovaných na bezpečnostné systémy, je ich decentralizovaný, samooverovací charakter vo verejnej doméne. Bez jediného vstupného bodu a nutnosti kompromitovať možno stovky alebo tisíce uzlov súčasne, je narušenie bezpečnostných systémov založených na blockchaine technologicky veľmi zložité. Aplikovanie blockchainovej technológie v kryptoekonomike bude mať zasadný vplyv na zabezpečenie vyskoje úrovne kybernetickú bezpečnosti, čo prináša zásadné výskumne výzvy ako sú napr. bezpečnejší systém DNS, bezpečnejší P2P (peer-to-peer) systém správ, decentralizované dátové úložisko, bezpečnejší „privacy-first“ webový prehliadač alebo napr. bezpečnejšia decentralizovaná dátová platformy pre IoT (internet vecí).
Kľúčové slová: technológia blockchain, kryptoekonomika, kybernetická bezpečnosťVýskum v oblasti využitia techník AI v technológii distribuovanej účtovnej knihy
Technológia distribuovanej účtovnej knihy (DLT) je digitálny systém na zaznamenávanie transakcie medzi dvoma stranami, v ktorom sú transakcie a ich detaily zaznamenané na viacerých miestach súčasne. Na rozdiel od tradičných databáz nemajú distribuované účtovné knihy žiadne centralizované ukladanie údajov ani funkcie manažmentu. Jedným z najznámejších príkladov DLT je technológia blockchain. Základnou myšlienkou DLT je decentralizovať ukladanie údajov tak, aby ich nemohol vlastniť alebo spravovať iba jeden konkrétny aktér. Účtovná kniha môže byť aktualizovaná hárkom transakcií, kde po zaznamenaní transakcie v hárku už nemôže byť táto transakcia zmenená. Následne je potrebné overiť nadchádzajúcu transakciu pred vstupom do hárku niektorou dôveryhodnou stranou. Rozdiel medzi príkladmi DLT, ako je blockchain, je v tom, ako sa údaje ukladajú a ako sa dosahuje konsenzus o platnosti údajov.
Okrem izolovaných prípadov použitia a schopností, ktoré má umelá inteligencia, ďalej môže pomôcť pri zvládaní niektorých obmedzení, ktoré majú systémy založené na DLT, ako napríklad implementácia učiacich sa pravidiel aplikovaných na transakcie. Kombinácia týchto dvoch technológií (AI a DLT) môže poskytnúť úspešné, výkonné a užitočné výsledky nielen vo finančnej oblasti, ale aj v širšom uplatnení DLT. Cieľom doktorandského štúdia bude definovať a modelovať, ako možno integrovať schopnosti umelej inteligencie do systémov založených na technológii distribuovanej účtovnej knihy. Výskum bude prebiehať aj v modeloch strojového učenia, ktoré môžu využívať dáta uložené v sieti DLT na predikciu alebo na analýzu dát v reálnom čase.Využitie 5G a riadenie komunikácie v systéme prepojenej doprav
Kooperatívne inteligentné dopravné systémy sú systémy, ktoré sa prudko rozvíjajú v poslednej dobe a sú založené na prostredí prepojených (prípadne autonómnych) vozidiel. Tieto vozidlá sú prepájané nie len medzi sebou, ale aktívne komunikujú aj s externými službami či zariadeniami, ktorými je vybavená samotná dopravná infraštruktúra. Toto prepojenie umožňuje zvyšovať bezpečnosť na cestách, ale aj poskytovať efektívne riadenie celej dopravnej situácie. Komunikácia v takýchto sieťach je spravidla heterogénna, používajú sa rôzne prístupové technológie (bezdrôtové, mobilné, satelitné) a rôzne protokoly. Účinný manažment a riadenie takého prostredia nie je triviálna úloha. Otvára množstvo problémov, ktorým sa môže doktorand vo svojom výskume venovať.
Kľúčové slová: kooperatívny inteligentný dopravný systém, prepojené vozidlá, autonómna doprava, manažment siete, bezdrôtové technológie, 5G, bezpečnosť cestnej premávkyVýskum v oblasti fúzie senzorických údajov pre prepojené a automatizované vozidlá
Školiteľ-špecialista: Ing. Marek Galiński, PhD. (marek.galinski[at]stuba.sk)
Dopravné prostriedky, ktoré majú za cieľ poskytovať možnosť autonómnej jazdy na úrovni 3 a vyššie, sú osadené množstvom rôznych senzorov, vďaka ktorým zbierajú obrovské objemy údajov v reálnom čase. Na to, aby vozidlo mohlo robiť kvalifikované rozhodnutia bez ohrozenia bezpečnosti, je dôležité týmto údajom správne porozumieť a vhodne ich poprepájať medzi sebou. Taktiež samotné vozidlá sú dnes medzi sebou prepájané navzájom, a nástup natívnych 5G sietí tento trend ešte viac urýchli. V oblasti fúzie senzorických údajov je dnes množstvo otvorených výskumných problémov zameraných na to, ako správne tieto pozbierané údaje interpretovať v kontexte autonómneho riadenia vozidla. Vzhľadom na obrovské objemy týchto údajov je táto téma obzvlášť vhodná pre záujemcu, ktorý sa počas svojho doktorandského výskumu chce venovať optimalizačným problémom a dátovej vede, prípadne mobilný sieťam.
Kľúčové slová: autonómna doprava, dáta zo senzorov, optimalizácia dát, dátová veda, bezpečnosť cestnej premávkyVýskum v oblasti kooperatívneho riadenia v prostredí autonómnej dopravy
Školiteľ-špecialista: Ing. Rastislav Bencel, PhD. (rastislav.bencel[at]stuba.sk)
Téma je zameraná na oblasť autonómnej dopravy a to v kontexte kooperatívneho riadenia, medzi ktoré sa zaraďuje tzv. platooning alebo skupinový rozbeh (group start). Efektívnym riešením je možné prispieť k zvýšeniu plynulosti a bezpečnosti dopravy, čo ma tiež za následok zníženie energetickej záťaže a v prípade spaľovacích motorov aj zníženie emisií v ovzduší. Samotná téma predstavuje komplexný problém, v rámci ktorého je potrebné brať do úvahy, že v súčasnosti a tiež v budúcnosti sa budú pohybovať po infraštruktúre prostriedky, ktoré nebudú spĺňať požadovanú úroveň autonómnej jazdy pre zabezpečenie platooning-u alebo skupinového rozbehu. Okrem rozdielnej úrovne autonómnej jazdy je možné využívať rozličný typ komunikácie, či už priamo medzi samotnými vozidlami alebo infraštruktúrou a vozidlom. Predstavená téma poskytuje možnosť výskumu v oblastiach optimalizácie algoritmov, návrhu architektúry alebo riešenia sieťových problémov na úrovniach komunikácie V2I (vehicle to infrastructure) alebo V2V (vehicle to vehicle).
Kľúčové slová: bezpečnosť cestnej premávky, autonómna doprava, platooning, skupinový rozbeh, inteligentná infraštruktúra, 5G sieteVzory v agilnom vývoji softvéru a ďalej
Živé štruktúry majú tendenciu vyvíjať sa v podobe vzorov: generovaním prvkov, ktoré vyvažujú konflikty protichodných síl. Vo vývoji softvéru je to tak s kódom, kde hovoríme o návrhových vzoroch, ale taktiež aj s ľuďmi, kde hovoríme o organizačných vzoroch. Vzory neprichádzajú izolované. Naopak, tvoria zložité lingvistické systémy. Toto prináša rad výskumných otázok, akými sú: ako urobiť vzory a jazyky vzorov dostupnejšími a zrozumiteľnejšími, ako organizačné vzory formujú jazyky vzorov a ako sa jedny s druhými skladajú, ako organizačné vzory súvisia s návrhovými vzormi a modularizáciou softvéru, ako rozpoznať vzory v artefaktoch vývoja softvéru, ako organizačné vzory môžu prispieť k spolupráci v distribuovaných usporiadaniach alebo ako chápanie vzorov vo vývoji softvéru môže prispieť k chápaniu vzorov v iných oblastiach ľudského života (napr. v drame) a naopak.
Kľúčové slová: agilnosť, úspornosť, vzory, jazyky vzorov, modularizácia, spolupráca, distribuovaný vývoj softvéru- Porozumenie, údržba a znovupoužitie softvérových znalostí
Vývoj softvéru operuje nad rôznorodými znalosťami, akými sú kód, vzory, prípady použitia, grafické modely, špecifikácia, modularizácia, vykonávaný softvér, žurnály vykonávania, testy, a dokonca aj organizácia ľudí. Použitie a znovupoužitie týchto softvérových znalostí vyžaduje porozumenie zámeru, ktorý je za nimi, a ako sú prepojené. Prepojenia a možné transformácie medzi artefaktmi vývoja softvéru je potrebné skúmať a podporiť ich novými druhmi modelov a vizualizácie. Agilný vývoj softvéru, ako spôsob vývoja softvéru zameraný na človeka, a radu softvérových výrobkov, ako organizovaný prístup k dosiahnuteľnému znovupoužitiu softvéru, sú v tomto zmysle zvlášť zaujímavé.
Kľúčové slová: porozumenie, znovupoužitie, zámer, modularizácia, agilnosť, úspornosť, rady softvérových výrobkov, modelovanie, vizualizácia Návrh a výskum inteligentných softvérových agentov pre distribuovanú trhovú platformu na báze aukcií
Téma sa zameriava na návrh, výskum a vývoj metód inteligentných softvérových agentov a distribuovanej platformy, pre použitie na prideľovanie zdrojov na báze aukcií v zložitých a dynamických prostrediach, v ktorých si agenti navzájom konkurujú alebo spolupracujú za účelom dosiahnutia spoločného cieľa. Títo agenti tiež môžu zastupovať rôzne entity, ako stroje, ľudí, alebo organizácie, v prospech ktorých konajú. Výskum môže byť zameraný na návrh a optimalizáciu samotných agentov, ako aj interakcií medzi agentmi (komunikácia, negociácia, koordinácia, súťaženie alebo kooperácia). Téma sa zameriava aj na vývoj nových aukčných mechanizmov, ktoré dokážu efektívne spracovávať a analyzovať informácie z rôznych typov zdrojov vrátane fyzických, digitálnych a virtuálnych. Výskum tiež môže byť orientovaný na spôsoby, ako zlepšiť škálovateľnosť, adaptabilitu a robustnosť aukcií softvérových agentov v rôznych prostrediach a scenároch. Výsledky tohto výskumu poskytnú cenné poznatky a odporúčania pre návrh a optimalizáciu dražobných softvérových agentov s potenciálnymi aplikáciami v rôznych oblastiach vrátane elektronického obchodu, logistiky, energetiky a telekomunikácií.Inteligentné softvérové platformy pre virtualizované výpočtové kontinuum
Objem dát neustále narastá, čím sa stáva ich spracovanie a uskladnenie štandardnými prístupmi náročnejšie. Narastá požiadavka využívať celé (heterogénne) výpočtové kontinuum t. j. od menej výkonných okrajových zariadení (napr. rôzne edge/IoT zariadenia) až po vysokovýkonné klastre dostupné vo forme cloudových zdrojov. Takýto prístup zvyšuje škálovateľnosť, spoľahlivosť a efektívnosť navrhovaného riešenia. Na druhej strane, tento prístup prináša nové výzvy a otvorené problémy akými sú elasticita (automatická škálovateľnosť), efektívny prístup k dátam a/alebo výpočtovým zdrojom, efektívny manažment a zdieľanie dát v distribuovanom prostredí, integrácia decentralizovanej kognície a iné.Počítačové modelovanie požiarov
konzultant špecialista: Ing. Lukáš Valášek, PhD. (lukas.valasek[at]savba.sk)
Počítačové modelovanie požiarov už v súčasnosti dosahuje vysokú mieru presnosti a spoľahlivosti. Existujúce simulátory umožňujú zahrnúť do výpočtu širokú škálu fyzikálnych procesov súvisiacich s požiarom a modelovať priebeh a účinky požiaru aj v priestoroch veľkých rozmerov. Takéto simulácie sú však spravidla výpočtovo náročné a vyžadujú realizáciu na výkonných počítačoch. Výskum sa zameria na modelovanie a vizualizáciu požiaru vo vybranom priestore pomocou programového systému FDS a jeho efektívnu realizáciu na výkonných počítačoch. Výsledky simulácie sa porovnajú s experimentálne získanými údajmi.
Kľúčové slová: počítačové modelovanie, CFD, požiar, FDS, paralelný výpočet, HPCDistribuované 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.- 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. Hlboké neurónové siete pre aplikácie spracovania obrazu a počítačového videnia
Umelá inteligencia sa stala všadeprítomnou. Väčšina ľudí si neuvedomuje že využíva rôzne formy aplikovanej umelej inteligencie denne. A to je cieľom úspešného aplikovania umelej inteligencii v praxi. Používateľ by to mal vnímať ako bezproblémové zlepšenie kvality služby alebo priemyselného procesu. V súčasnosti na takýto výsledok je potrebná vysoká miera expertízy v oblasti umelej inteligencie, dátovej analýzy a samotnej domény aplikovania. Učenie prenosu vedomostí (transfer learning) pomáha skrátiť čas aplikovania existujúceho inteligentného modelu na novú aplikačnú úlohu, no sám nepostačuje na dosiahnutie požadovaných výsledkov. Stále je potrebné vykonať množstvo úsilia aby nová aplikácia bola nielen presná, ale naviac aj spoľahlivá, robustná a nediskriminačná. Stále je otvorenou výskumnou otázkou, aký model a akú metódu zvoliť, a aké jednotlivé kroky použiť pre dosiahnutie najlepších požadovaných parametrov v konkrétnej aplikačnej doméne.
Táto téma sa špecializuje na oblasť obrazových dát, kde vstupný priestor je typicky mnohorozmerný s veľkým počtom bodov v priestore (pixely), čase (snímky), a elektromagnetickom spektre (kanály). Veľkoobjemové dáta obsahujú veľké množstvo nadbytočnej informácie schopnej nielen zahltiť ale aj úplne zmiasť inteligentný systém. Správny výber a korektná aplikácia algoritmov je tu kľúčová. Modely hlbokých neurónových sietí dosahujú najlepšie výsledky v tejto oblasti. Modely konvolučných neurónových sietí sú postupne nahrádzané modelmi obrazových transformátorov pre ich lepšie výsledky dosiahnuté na dostatočne veľkých dátových množinách. Predpokladá sa práca s oboma typmi modelov, no dôraz je na moderné algoritmy obrazových transformátorov a tvorbu algoritmov a metód potrebných na ich aplikovanie v konkrétnych doménových úlohách. Konkrétna doména aplikovania a špecifická úloh prace sa určia po konzultácii so študentom. Študent bude aktívne zapojený do bežiacich výskumných projektov, a tak bude riešiť výskumné úlohy praktického aplikovania umelej inteligencie do priemyselnej praxe, a bude pracovať so skutočnými priemyselnými dátami. Výskumné úlohy sa budú riešiť v priestoroch Ústavu informatiky Slovenskej akadémie vied. Svoje výsledky bude študent prezentovať na medzinárodných konferenciách alebo vo významných zahraničných časopisoch. Zapojenie sa do medzinárodných súťaží zameraných na aplikovanie inteligentných modelov je podporované.
Kľúčové slová: umelá inteligencia, hlboké učenie, učenie prenosu vedomostí, obrazové transformátory, konvolučné neurónové siete, architektúra neurónových sietí, detekcia, inštančná segmentácia, spracovanie obrazu, počítačové videnie, aplikácie do priemysluAutomatická detekcia Alzheimerovej choroby analýzou reči pacienta
Predmetom práce je navrhnúť a realizovať systém na automatickú detekciu príznakov Alzheimerovej choroby prostredníctvom automatickej analýzy reči pacienta. Študent vypracuje prehľad súčasného stavu prístupu k tejto neinvazívnej skríningovej a pomocnej diagnostickej metóde vo svete. Analyzuje najčastejšie používané metódy využívajúce akustické a lingvistické príznaky, ako aj strojové učenie. Navrhne, realizuje a vyhodnotí program na automatickú detekciu Alzheimerovej choroby analýzou reči pacienta.- 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. - 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. Optimalizácia trial vlnovej funkcie pre QMC výpočty pomocou umelej neurónovej siete
Ciele: Konštrukcia mnohočasticových vlnových funkcií pre použitie v kvantovom Monte Carle (QMC) použitím rôznych typov neurónových sietí ako napr. FermiNet [1] alebo Boltzmannove stroje [2] a použitím dizajnových architektúr. Začne sa štúdium mriežkových modelov, ako napr. Heisenbergov model, a bude sa postupovať ku komplikovanejším systémom, ako mnoho-elektrónové atómy.
Anotácia: Fundamentálnym problémom mnohočasticových QMC metód je inteligentná konštrukcia trial vlnových funkcií ktorá môže dramaticky redukovať obrovské výpočtové nároky QMC metód a súčasne výrazne zlepšiť ich presnosť [1]. Za týmto účelom navrhujeme použitie architektúr neurónových sietí ktoré zahrnú antisymetriu Fermiónového stavu. Navrhnuté techniky sa budú aplikovať na rôzne problémy elektrónovej štruktúry so systematicky rastúcou komplexnosťou. Počnúc Heisenbergovým modelom budeme postupovať k jednoduchým mriežkovým Fermiónovým modelom a nakoniec k malým atómom. Hlavným cieľom bude zovšeobecnenie navrhovaných techník na mnohočasticové kondenzované systémy.
[1] G. Carleo and M. Troyer, Solving the Quantum Many-Body Problem with Artificial Neural Networks, SCIENCE 355, 602-606 (2017).
[2] D. Pfau, J. S. Spencer, A. G. D. G. Matthews and W. M. C. Foulkes, Ab-Initio Solution of the Many-Electron Schrödinger Equation with Deep Neural Networks, Phys. Rev. Res. 2, 033429 (2020).Cloudová platforma pre umelú inteligenciu
Aplikácie využívajúce strojové učenie a hlboké učenie vyžadujú významnú výpočtovú silu, ako aj špecializované akcelerátory, ako sú GPU. Okrem toho, distribuované učenie a federované učenie vyžadujú zdroje, ktoré sú distribuované po rôznych organizáciách. Cieľom tejto práce je navrhnúť flexibilnú a zdrojovo efektívnu cloudovú platformu pre umelú inteligenciu, ktorá sa vysporiada s týmito výzvami. Navrhovaná platforma by mala automatizovať poskytovanie zdrojov, ktoré aplikácie potrebujú, čím uvoľní vývojárov od potreby manipulovať s nízkoúrovňovou cloudovou infraštruktúrou a zároveň optimalizovať výkon a využitie zdrojov.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.
Kľúčové slová: počítačové modelovanie prúdenia, diaľničný tunel, požiar, FDS, paralelizácia, HPC
doc. Dr. Ing. Michal Ries (michahl.ries[at]stuba.sk)
doc. Ing. Peter Trúchly, PhD. (peter.truchly[at]stuba.sk)
doc. Ing. Valentino Vranić, PhD. (valentino.vranic[at]stuba.sk)
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)
Mgr. Martin Bobák, PhD. (martin.bobak[at]savba.sk)
RNDr. Ján Glasa, CSc. (jan.glasa[at]savba.sk)
doc. Ing. Ladislav Hluchý, CSc. (Ladislav.Hluchy[at]savba.sk)
Ing. Peter Malík, PhD. (p.malik[at]savba.sk)
Ing. Milan Rusko, PhD. (rusko.ui[at]savba.sk)
prof. Ing. Ivan Štich, DrSc. (ivan.stich[at]savba.sk)
Ing. Dinh Viet Tran, PhD. (viet.tran[at]savba.sk)
Mgr. Peter Weisenpacher, PhD. (weisenpacher.ui[at]savba.sk)
