Prejsť na obsah
Témy dizertačných prác

v odbore Aplikovaná informatika

 

Školitelia a témy pre prijímacie konanie

so začiatkom štúdia v akad. roku 2019/20

 

Doktorandské štúdium na Fakulte informatiky a informačných technológií STU

 

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

  1. Spracovanie signálu metódami umelej inteligencie
    Metódy umelej inteligencie sú už tradične významným nástrojom pri spracovaní signálu. V poslednej dobe to bol predovšetkým výskum metód učenia hlbokých neurónových sietí s konvolučnou neurónovou vrstvou, ktorý priniesol veľmi sľubné výsledky, napríklad pri rozpoznávaní reči, rozpoznávaní rukou písaného písma, rozpoznávaní objektov v obraze a podobne. Učenie hlbokých neurónových sietí poskytuje obrovský potenciál pre riešenie mnohých ďalších úloh spracovania signálu a získavania informácie či už z jednodimenzionálneho signálu, ako je napr. zvuk, v špeciálnom prípade reč alebo hudba, alebo z viacdimenzionálneho signálu, ako napr. rozpoznávanie alebo porozumenie vizuálnej informácie v obraze, alebo vo videu. Výskum v priebehu doktorandského štúdia sa sústredí na jednu vybranú aplikačnú oblasť spracovania signálu metódami umelej inteligencie, predovšetkým s využitím hlbokých neurónových sietí.
  2. Počítačové videnia v medicínskych aplikáciách
    Počítačové videnie získava stále významnejšiu pozíciu pri automatickom spracovaní medicínskych vizuálnych dát, predovšetkým radiologických 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. Výskum v priebehu doktorandského štúdia sa sústredí na jednu z uvedených oblastí.
  3. Vizuálna detekcia a rozpoznávanie objektov
    Napriek významným pokrokom v poslednej dobe zostáva výskum vizuálnej detekcie, rozpoznávania objektov a rozpoznávania kategórií objektov jednou z kľúčových úloh počítačového videnia. Doteraz bolo skúmaných mnoho rôznych prístupov riešenia, ako sú napr. lokálne deskriptory, vrecia príznakov, metódy hlbokého učenia s použitím konvolučných neurónových sietí a iné. Cieľom detekcie a rozpoznávania objektov je napr. automatický sémantický popis objektov na scéne, ich segmentácia, prípadne automatická interpretácia scény z vizuálnych dát. Výskum v priebehu doktorandského štúdia sa sústredí na návrh nových metód vizuálnej detekcie a rozpoznávania objektov s využitím umelej inteligencie.

 

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) 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.

 

doc. Mgr. Daniela Chudá, PhD. (daniela.chuda[at]stuba.sk)

  1. Dôvera a súkromie používateľov v elektronickom vzdelávaní
    Pri práci v e-learningovom systéme môže byť používateľ z rôznych dôvodov sledovaný, monitorovaný a jeho správanie môže byť modelované. Dôvodov je niekoľko – identifikácia a autentifikácia používateľa, zvýšenie bezpečnosti pri citlivých operáciách, odporúčanie používateľov, sledovanie emocionálneho stavu a skúseností používateľa s cieľom odporúčania. Súkromie používateľa, jeho komfort a obojstranná dôvera sú dôležité aspekty pri práci v e-learningovom systéme. Treba skúmať vhodný model súkromia a takisto dôvery, ktoré by boli základom pre zabezpečovanie súkromia a dôvery používateľov. Krádež identity môže mať nesmierne následky nielen v univerzitnom prostredí. Potenciál skúmania je v oblasti budovania používateľských profilov pri práci v počítačovom systéme s cieľom zaručenia obojstrannej dôvery a udržania potrebného súkromia používateľa.

 

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.

 

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. 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.

 

prof. RNDr. Mária Lucká, PhD. (maria.lucka[at]stuba.sk)

  1. Informatická podpora spracovania veľkých dát v biológii a medicíne
    Veľký rozmach súčasných technológií má za následok rapídny nárast objemu biomedicínskych dát, či už sa jedná o dáta získané modernými sekvenovacími technológiami, alebo o dáta získané pomocou prietokovej a hmotnostnej cytometrie. Kým v prvom prípade sa jedná o dátové množiny obsahujúce dôležité genetické informácie reprezentované zväčša reťazcami, cytometrické dáta majú podobu mnohodimenzionálnych dát. Keďže ide o veľké dátové množiny, ich spracovanie klasickým spôsobom naráža na viaceré obmedzenia, a tak prináša významné výzvy na hľadanie a tvorbu nových informatických nástrojov a modelov. Tieto musia byť schopné rýchlo vyhľadať a uchovať všetky podstatné informácie, minimalizovať objem uložených dát a zároveň zrýchliť čas spracovania. Ku klasickým metódam spracovania cytometrických dát patria metódy dolovania v dátach, zhlukovanie veľkých dát s rozdielnou hustotou, nemálo dôležitá je tiež vhodná grafická reprezentácia vysokodimenzionálnych dát. Spracovanie sekvenovacích dát obsahuje algoritmy na skladanie čítaní (readov), mapovanie sekvencií, vyhľadávanie vzorov a hľadanie podobných sekvencií, kompresiu údajov, viacnásobné zarovnávanie reťazcov, vyhľadávanie génov a iné. Dostupnosť genetických, cytometrických a klinických dát pacientov má potenciál aplikáciou vhodných metód predikovať klinický výsledok pacienta nájdením ich vzájomných závislostí. Súčasťou výskumu je návrh stabilných efektívnych metód a algoritmov s využitím vhodných paralelizačných nástrojov a techník.

 

doc. Ing. Peter Lacko, PhD. (peter.lacko[at]stuba.sk)

  1. Učenie umelých neurónových sietí
    Popularita umelých neurónových sietí v doméne strojového učenia v poslednom čase významne vzrástla. Je to hlavne vďaka novým úspešne použitým prístupom učenia a architektúram neurónových sietí, ako aj dostupnosťou masívne paralelných výpočtových prostriedkov na trénovanie sietí (čipov grafických kariet). Hlboké architektúry neurónových sietí preukázali schopnosť napodobňovať ľudí pri rôznych úlohách (spracovanie prirodzeného jazyka, opis scény alebo hranie hier). Skúmanie nových architektúr a prístupov trénovania neurónových sietí stále prináša výzvy a príležitosti pri riešení problémov, ktoré dokážu ľudia vyriešiť lepšie ako stroje (napríklad spracovanie prirodzeného jazyka).

 

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.

 

RNDr. Vladimír Britaňák, DrSc. (britanak.ui[at]savba.sk)

  1. Efektívne algoritmy pre výpočet sústav filtrov s perfektnou rekonštrukciou (definované vo forme blokových transformácií) používaných v medzinárodných audio kódovacích štandardoch
    Sústavy filtrov s perfektnou rekonštrukciou vyjadrené vo forme blokových transformácií sú základnými spracovávacími komponentami v medzinárodných kódovacích štandardoch, ako MPEG-1/2 vrstva III, známy ako MP3, MPEG-4 Advanced Audio Coding (AAC), MPEG-4 High Efficiency AAC (HE-AAC), MPEG-4 AAC Enhaced Low Delay (AAC-ELD), a audio kódovacích algoritmoch, ako Sony ATRAC/ATRAC2/SDDS a Dolby Digital AC-3/Dolby Digital Plus. Modifikovaná diskrétna kosínusova/sínusova transformácia (MDCT/MDST), modulovaná prekryvná transformácia (MLT), modulovaná komplexná prekryvná transformácia (MCLT), a rôzne exponenciálne a reálne kosínusovo modulované QMF (Quadrature Mirror Filters) sústavy filtrov sú výpočtovo veľmi náročné, zvlášť pre veľkosti blokov 256, 512, 640, 1024, 1920, 2048 a 4096. Preto efektívne algoritmy v zmysle minimálne výpočtovej komplexity pre ich hardvérovú / softvérovú implementáciu v reálnom čase sú veľmi dôležité (hlavná motivácia výskumu).
    Téma zahrňuje nasledujúce výskumné podtémy, ktoré môžu byť skúmané samostatne:
    • Matematické vlastnosti sústav filtrov s perfektnou rekoštrukciou v časovej a frekvenčnej oblasti.
    • Návrh a implementácia efektívnych algoritmov.
    • Maticové reprezentácie sústav filtrov s perfektnou rekonštrukciou.
    • Celočíselná aproximácia sústav filtrov s perfektnou rekonštrukciou.

 

Ing. Ivana Budinská, PhD. (budinska[at]savba.sk)

  1. Optimalizačné metódy inšpirované prírodou
    Bio-inšpirované metódy patria do veľkej a rôznorodej skupiny algoritmov, ktoré sa často používajú v praxi na riešenie komplexných optimalizačných problémov. Téma je zameraná na výskum a vývoj algoritmov inšpirovaných prírodou pre riešenie jedno-parametrickej optimalizácie s viacerými rozhodovacími premennými, viac-parametrickej optimalizácie a na modelovanie takýchto optimalizačných problémov. Takéto problémy sa vyskytujú v mnohých oblastiach vedy, techniky, ekonomiky a logistiky. Optimálne riešenie musí byť nájdené kompromisne medzi dvomi alebo viacerými protichodnými cieľmi optimalizácie. Pri práci sa budú využívať najmä nasledujúce metódy a algoritmy: evolučné algoritmy, optimalizácia pomocou časticových rojov, mravčí algoritmus a strojové učenie.
  2. Inteligentné prostredia a IoT
    Koncepcia inteligentných prostredí ponúka víziu spoločnosti s efektívnou znalostnou podporou služieb pre rôzne oblasti života. Inteligentné a intuitívne rozhrania obsiahnuté v okolitých objektoch a integrované v tzv. inteligentom prostredí sú schopné interagovať s agentmi (ľudia, zariadenia, roboty, atď.) v prostredí s cieľom podporovať ich aktivity znalosťami získanými z prostredia. Inteligentné prostredie na druhej strane je ovplyvnené aktivitami agentov v prostredí a vzniká synergia medzi používateľmi / agentmi a prostredím. Téma je zameraná na identifikáciu smart prvkov (zariadení, spotrebičov) na základe ich správania sa a interakcií s inými smart prvkami v IoT. Analýza zaznamenaných vzorov správania sa jednotlivých komponentov bude východiskom pre tvorbu predpovedných modelov (predpoveď poruchy, opotrebovania, bezpečnostného rizika). Pri riešení sa budú využívať metódy umelej inteligencie.

 

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

  1. Paralelizácia počítačovej simulácie požiarov
    Pokrok počítačových systémov a informačných technológií umožnil vznik programových systémov schopných modelovať komplexné procesy súvisiace s požiarom. Takéto systémy už v súčasnosti dosahujú významnú mieru spoľahlivosti a vierohodnosti. Motiváciou výskumu je nedostatok poznatkov a skúseností s paralelizáciou výpočtu pri modelovaní požiarov v priestoroch vačších rozmerov. Výskum sa zameria na spôsoby paralelizácie, ktoré výpočet značne urýchľujú, ale ich vplyv na spoľahlivosť a presnosť nie je doposiaľ dostatočne preskúmaný. Očakávajú sa nové poznatky, ktoré budú aplikovateľné pri riešení praktických problémov. Výpočty sa budú realizovať na výkonnom klastri počítačov na ÚI SAV v Bratislave.
  2. Počítačové modelovanie prúdenia v diaľničnom tuneli v podmienkach požiaru
    Konzultant-špecialista: Mgr. Peter Weisenpacher, PhD. (upsyweis[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 na klastri počítačov. Výpočty sa budú realizovať na výkonnom klastri počítačov na ÚI SAV v Bratislave.

 

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.
  3. Hlboké neurónové siete pre aplikácie spracovania obrazu a počítačového videnia
    konzultant: Ing. Peter Malík, PhD. (p.malik[at]savba.sk)
    Výrazný pokrok schopností umelých neurónových sietí v posledných rokoch umožnil ich širšie aplikovanie na čoraz zložitejšie úlohy. Vo viacerých špecifických úlohách prekonali schopnosti vysoko kvalifikovaného človeka – experta a presnejšie, s menšou chybou, vyhodnotili predložené dáta. Nadľudské schopnosti boli prezentované v klasifikovaní obrazových dát bežných objektov, rozoznaní a párovaní ľudskej tváre v rôznych pozorovacích uhloch, ako aj v klasifikovaní vysoko špecifických medicínskych dát z röntgenových snímok. Oblasť počítačového spracovania obrazových dát preukázala najväčší pokrok v znížení chybovosti po aplikovaní špeciálne navrhnutých a natrénovaných hlbokých neurónových sietí. Každým rokom pribúdajú nové medzinárodné otvorené súťaže, ktoré sa zameriavajú na konkrétnu oblasť počítačového spracovania obrazu a počítačového videnia. Rovnako rastie záujem aj zo strany priemyslu, a práve mnoho takýchto súťaží je priamo podporovaných súkromným sektorom. Významným faktorom úspechu umelých neurónových sietí je výrazné zvýšenie hĺbky moderných modelov neurónových sietí v spojení s redukovaným počtom parametrov na základe konvolučného princípu a optimalizovanej architektúry. Práve architektúra neurónových sietí stále ponúka široký priestor na vylepšenie. Veľký priestor na vylepšenie je aj pri zložitejších úlohách, medzi ktoré patrí detekcia a inštančná segmentácia, kde schopnosti človeka zatiaľ prekonané neboli. Výskum bude zameraný na tieto oblasti s cieľom vytvoriť nové metódy, algoritmy, architektúry vylepšujúce schopnosti neurónových sietí a ich efektívne aplikovanie v praxi.

 

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

  1. Metódy výpočtovej inteligencie pre riešenie komplexných problémov
    Téma práce je zameraná na výskum v oblasti soft computing-u tvoreného výpočtovo inteligentnými metódami na riešenie skutočných problémov kombináciou špičkových technológií, ku ktorým patria neurónové siete, strojové učenie, hlboké učenie, fuzzy logika a teória pravdepodobnosti. Rôzne metódy používané v aplikovanom soft computing-u si nekonkurujú, ale spolupracujú komplementárnym spôsobom. Soft computing sa zameriava aj na toleranciu voči nepresnosti, neurčitosti, čiastočnej pravde a aproximácii, aby sa dosiahla efektívnosť a nízke náklady na riešenie. Keďže dnešné dáta majú dynamicko rastúci potenciál (Volume, Velocity, Variety, Veracity), širšia integrácia medzi inteligentnými soft computing-ovými metódami, metódami spracovania rozsiahlych dát s podporou vysokovýkonného počítania, pomáha čeliť výzvam v mnohých oblastiach. Všetky tieto pokročilé technológie nemusia byť vždy previazané, resp. použité naraz, ale ich integrácia je žiadúca pre riešenie komplexných problémov.
  2. Rozpoznávanie sentimentu v texte
    konzultant: Ing. Štefan Dlugolinský, PhD. (stefan.dlugolinsky[at]savba.sk)
    Téma je zameraná na skúmanie metód analýzy sentimentu v textových zdrojoch. Ide o dolovanie názorov z textu, najčastejšie z hodnotení produktov, z príspevkov internetových diskusií alebo z diskusných príspevkov novinových článkov s cieľom získať marketingové informácie, resp. prehľad názorového spektra. V práci doktorand prinesie prehľad súčasného stavu vo svete, navrhne a overí vhodné metódy aplikovateľné na slovenský jazyk. Téma nie je obmedzená len na slovenčinu. Doktorand môže okrem slovenského jazyka skúmať metódy aj pre iné jazyky. Téma súvisí aj s problémami týkajúcimi sa odporúčacích systémov a modelovania používateľa. Téma integruje rôzne prístupy k riešeniu, ako napr. spracovanie prirodzeného jazyka, hlboké učenie či využitie distribuovaného a paralelného spracovania dát nástrojmi, ako sú Hadoop alebo Spark.

 

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

  1. Vstupno-výstupné zariadenie expresívneho hlasového asistenta v slovenčine
    Výskum bude zameraný na rozpoznávanie emócií v reči a na syntézu emotívne zafarbenej reči. Robotická hlava FURHAT umožňuje premietaním animovaného obrazu na tienidlo v tvare ľudskej tváre vytvárať ilúziu hovoriacej ľudskej hlavy. Poskytuje možnosť využitia expresívnych výrazov tváre pre vyjadrenie emócií, ako aj vstupné a výstupné zvukové zariadenia. Študent na základe prehľadu o stave výskumu emócií v reči vo svete zadefinuje emócie, ktoré má byť asistent schopný predstavovať a s použitím hlavy FURHAT, ako aj rozpoznávača reči a expresívneho syntetizátora reči, vyvinutých na ÚI SAV, navrhne a vyvinie vstupno-výstupné zariadenie expresívneho hlasového asistenta v slovenčine.
  2. Hlboké neurónové siete v end-to-end rozpoznávaní reči
    Uvedenie hlbokých neurónových sietí do systémov rozpoznávania reči podstatne zlepšilo spoľahlivosť rozpoznávačov a ich odolnosť voči zmenám v charakteristikách hlasu hovoriaceho a prenosového kanála. Doktorand vo svojej práci podá prehľad o tomto novom prístupe a jeho použití vo svete, vrátane end-to-end prístupov. S využitím existujúcich rečových a textových databáz vyvinutých na ÚI SAV navrhne a zrealizuje end-to-end rozpoznávač reči v slovenčine a porovná ho s predošlými prístupmi.
  3. Automatické meranie stresu z hlasu
    Akustické charakteristiky rečového signálu odrážajú okrem iných informácií aj emočný stav hovoriaceho. Úlohou doktoranda je vytvoriť scenár nahrávania databázy expresívnej reči obsahujúcej prejavy zvýšeného stresu, napríklad pomocou počítačových hier alebo virtuálnej reality. Nazbierané nahrávky spracuje do databázy, a použije na trénovanie systému automatickej detekcie úrovne stresu z reči založeného na metódach strojového učenia. Zadefinuje zmeny akustických charakteristík rečového signálu odrážajúce zmeny hladiny stresu hovoriaceho.

 

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.