Dne 16. 12. 2016 proběhl již tradiční workshop studentů doktorského studia. Na workshopu vystoupili studenti doktorského studia a prezentovali dosažené výsledky.
Lenka Resslerová
Název přednášky: Internet of Everything (IoE vs IoT)
Abstrakt: Cílem této přednášky je představit Internet of Everything, definovat rozdíl mezi IoT a IoE. Dále budou nastíněna možná rizika s provozováním chytrých zařízení zapojených do IoT/IoE.
Jakub Skácel
Název přednášky: Detekce aterosklerotických plátů v B-MODE ultrazvukových obrazech
Abstrakt: V prezentaci budou popsány zpracovávaná data (ultrazvuky, histologická vyšetření, dotazníky pacientů, ultrazvuky plátu ve zkumavce). Rizika aterosklerotických platů, jejich stabilita a možnosti léčby.
Pavel Martínek
Název přednášky: Zynq jako platforma pro paralelní výpočty
Abstrakt: Platforma Xilinx Zynq kombinuje výpočetní sílů programovatelných hradlových polí (FPGA) s výkonným procesorem ARM Cortex-A9, který má dostatečnou kapacitu pro běh plných linuxových operačních systémů. Toto spojení představuje ideální nástroj nejen pro implementaci různých algoritmů (např. zpracování digitálních signálů), ale i pro kompletní řízení autonomních systémů.
Jan Drastik
Název přednášky: Simulátor růstu cytoskeletonu s využitím geometrického P systému
Abstrakt: Geometrický P systém je nově vytvořený výpočetní model volně inspirovaný P systémy se symporty/antiporty a P systémy s proteiny na membránách. Je rozšířen o explicitní geometrické vlastnosti a funkci samouspořádání. V současné době pracujeme na projektu, jehož cílem je vytvoření simulátoru růstu cytoskeletonu v buňkách. Projekt se skládá ze dvou částí – simulátoru geometrického P systému a vizualizace získaných dat
Michal Rojček
Název přednášky: Problém kategorickej proliferácie v ART neurónových sieťach
Abstrakt: V príspevku je predstavený návrh nového algoritmu KMART pre klasifikáciu dokumentov a ich začleňovanie do kategórií založenom na KMART architektúre. Architektúra sa skladá z dvoch sietí, ktoré vzájomne spolupracujú prostredníctvom prepojenia váh a výstupnej matice zakódovaných dokumentov. Architektúra si zachováva požadované vlastnosti siete ako sú inkrementálne učenie bez potreby popisných a vstupno/výstupných fuzzy údajov, zrýchlenie učenia a klasifikácie dokumentov a minimálny počet používateľom definovaných parametrov. Na vykonaných experimentoch s reálnymi dokumentmi sa preukázala presnejšia kategorizácia dokumentov a väčšia výkonnosť klasifikácie v porovnaní s klasickým KMART algoritmom.
Jiří Martinů
Název přednášky: Akcelerované struktury na FPGA pro simulaci metod umělé inteligence
Abstrakt: Oblast prediktivního řízení je tématem, který nalézá využití v mnoha různých aplikacích regulačních a řídicích systémů. Výhodou takovýchto systémů je včasná identifikace poruchy a reakce na ni s předstihem. Pro implementaci těchto systémů se s výhodou využívají fuzzy neuronové sítě a další prostředky umělé inteligence. Pro aplikace nevyžadující velmi rychlou odezvu postačí klasická implementace PID regulátorů anebo FNN na běžných hardwarových prostředcích. Pro systémy, které však rychlou odezvu vyžadují (UAV) lze využít FPGA – Field-programmable gate array – na kterých je možné díky paralelizaci docílit požadované a dostatečně rychlé odezvy a reakce na změny prostředí. Výhodou využití FPGA je také rekonfigurovatelnost struktury. Velkým přínosem FPGA je skutečnost, že je výše uvedené možné realizovat v reálném čase. V současné době se nabízí také řešení pomocí SoC čipů, které kombinují výhody FPGA a klasického ARM procesoru.
Zbyněk Obdržálek
Název přednášky: Komunikace agentů v heterogenních multiagentových systémech
Abstrakt: Tématem příspěvku je vývoj heterogenního multiagentového systému ve formě skupiny spolupracujících autonomních robotů. Základem spolupráce v multiagentovém systému je komunikace mezi spolupracujícími agenty. Vzájemná komunikace může probíhat přímo mezi agenty nebo prostřednictvím prostředí. Komplikací pro skupinu spolupracujících autonomních robotů je ztráta jednoho nebo několika členů skupiny. Vyvíjený multiagentový systém musí i v tomto případě zajistit úspěšné dokončení mise. Příspěvek se zabývá návrhem a simulací takového multiagentového systému.
Pavel Frehár
Název přednášky: Orchestrator na platformě Openstack
Abstrakt: V rámci mé disertační práce „Multiagentní informační systém v prostředí cloudu pro vývoj podnikových ERP systémů“ jsem hledal vhodnou otevřenou platformu pro umístění virtuálního orchestrátoru.
Představím posluchačům otevřenou Open Source platformu OpenStack pro vytváření a správu privátních a veřejných cloudů nabízející širokou škálu výpočetních, paměťových a síťových zdrojů řízených pomocí ovládací konsoly nebo přes Openstack API, které dávají administrátorům nástroje pro řízení a správu uživatelů při pronajímaní zdrojů přes webové rozhraní.
Na této otevřené platformě představím základy virtuálního orchestrátoru určeného ke koordinaci agentů v podnikových ERP systémech.
Josef Boltík
Název přednášky: Modelování obecné infrastruktury
Abstrakt: V rámci dizertační práce probíhal výzkum v rovině modelování a testování použitelnosti obecné infrastruktury.
Základní koncepce modelu vychází z definice infrastrukturních uzlů a vazeb.
Model byl navržen jako obecný, umožňující definovat co největší spektrum úloh.
Stávající stav modelu umožňuje definovat uzly pomocí geografických souřadnic. Uzly lze zadávat i výčtem, v tomto případě nelze však provést následnou vizualizaci. Síť uzlů definuje relační matici, sloupce a hrany matice jsou tvořeny jednotlivými uzly. Prvky matice označují vazby mezi jednotlivými uzly.
Stávající model počítá infrastrukturu na základě minimálních vzdáleností mezi uzly. Vzdálenosti jsou modelovány náhodným průchodem systému, kdy podle požadované hustoty a spojitosti infrastruktury je definovaný minimální počet incidenčních hran. Dále je možné pomocí předvoleb zakázat, či povolit triangulaci. Souvislost infrastruktury je zabezpečována hustotou hran.
V současnosti je model doplňován výpočtem minimální kostry, která zabezpečuje souvislost bez ohledu na definovanou hustotu.
Model umožňuje definici infrastruktury i na základě jiných parametrů, například dopravní sítě, geografické sousednosti ap.
V současnosti je model realizován v MS Excel, což umožňuje využívat pro výpočty nástroje tabulkového procesoru, vlastní simulace není však v tomto prostředí časově dostatečně výkonná.
V dalším období bude model doplněn o výpočet násobných precedencí a bude provedena optimalizace kódu.
Vygenerovaná infrastruktura byla použita při analýzách distribučních toků v ČR a EU.
Tomáš Kramný
Název přednášky: Využití informačních technologií u pacientů s demencí
Abstrakt: Důležitou součástí u lidí trpících demencí je podpora okolí. Sám mám osobní zkušenost s člověkem, který trpí stařeckou demencí. Proto si uvědomuju, jak důležitá je podpora, trpělivost a porozumění. Faktem je i to, že celosvětově stále přibývá lidí s touto doposud neléčitelnou chorobou.
V této prezentaci bych chtěl nastínit téma mé disertační práce, tedy oblast podpory pacientů z hlediska moderních informačních technologií. Prezentace bude rozdělena do tří oblastí.
V první části budu popisovat aplikační podpora pacientů, která je založena na metodách učení. Tyto metody by měly pacientům osvěžovat vzpomínky a ukotvovat důležité informace. Cílem je procvičování kognitivních funkcí, které jsou u těchto lidí sníženy.
V druhé části se zaměřím na možnosti monitorovat určitých rizikových situací, ve kterých se dementní člověk může snadno ocitnout (např. pád na zem, opuštění určitého vytýčeného prostoru, možnost přivolání pomoci, předání informací o poloze.), což povede k zajištění větší ochrany pacienta a sníží případné ohrožení jeho života.
Třetí část bude shrnovat již existující technologie a jejich limitace.
David Novák
Název přednášky: Autonomní systém pro detekci charakteru prostředí pro stabilizaci UAS.
Abstrakt: V mé přednášce bude prezentován systém autonomní detekce charakteru prostředí, využitelný ve stabilizačních systémech pro UAS prostředky.
Budou shrnuty metody, použité v minulosti a v současné době a prezentovány dosavadní výsledky.
Dále bude prezentována naměřená přesnost závěrečné verze systému a kvalita detekce.
