Doktorandské štúdium na Ústave informatiky Slovenskej akadémie vied

Ústav informatiky SAV je v zmysle §54 zákona č. 131/2002 Z.z. o vysokých školách externou vzdelávacou inštitúciou pre doktorandské štúdium. Rámcové dohody o spolupráci na uskutočňovaní doktorandských študijných programov má uzatvorené na nasledujúce študijné programy:
Aplikovaná informatika v rámci študijného odboru Informatika s Fakultou informatiky a informačných technológií STU v Bratislave
Informatika v rámci študijného odboru Informatika s Fakultou matematiky, fyziky a informatiky UK v Bratislave a Fakultou elektrotechniky a informatiky TU v Košiciach
Robotika a kybernetika v rámci študijného programu Kybernetika s Fakultou elektrotechniky a informatiky STU v Bratislave.

Prihlášky na štúdium je potrebné podať prostredníctvom príslušnej fakulty (FIIT STU, FEI STU do 31.5.2020 a FEI TUKE do 4.6.2020).

Študenti, ktorí majú záujem študovať na FMFI UK podávajú prihlášku aj s prílohami poštou na adresu
Ústav informatiky SAV, Dúbravská cesta 9, 845 07 Bratislava. (Elektronické ani osobné doručenie prihlášok sa nebude akceptovať.)
Prihláška musí obsahovať vyplnený formulár https://www.portalvs.sk/files/cep/prihlaska3-stupen.pdf, životopis, výpis známok za posledné dva ročníky štúdia, overená kópia diplomu (v súčasnej situácii postačuje neoverená) alebo prehlásenie o predpokladanom termíne ukončenia vysokoškolského štúdia, zoznam doteraz publikovaných prác, rámcový projekt k téme dizertačnej práce (cca 1 A4).
Termin na podanie prihlášok: 31.5.2020.
Prijímacie konanie sa uskutoční v júni (na ÚI SAV) po dohode s prihlásenými uchádzačmi. Poplatok za prijímacie konanie sa neplatí.

Pre rok 2020/2021 sú na Ústave informatiky SAV vypísané nasledujúce témy:

Téma: Školiteľ: Anotácia: Odbory na fakultách:
Nové metódy pre hromadný zber, agregáciu a spracovanie geograficky mapovaných dát v reálnom čase Balogh Z. (anotácia) Informatika
FIIT STU
FEI TUKE
IT prístupy pre modelovanie rečovej komunikácie Beňuš Š. (anotácia) Informatika
FIIT STU
Možnosti rečového prispôsobovania pre komunikáciu človek-stroj Beňuš Š. (anotácia) Informatika
FIIT STU
Modelovanie a riadenie udalostných systémov pomocou Petriho sietí Čapkovič F. (anotácia) Informatika – FEI TUKE
Kybernetika – FEI STU
Paralelizácia počítačovej simulácie požiarov Glasa J. (anotácia) Informatika
FMFI UK
FIIT STU
FEI TUKE
“Smart” modely automatických výrobných systémov s podporou umelej inteligencie Havlík Š. (anotácia) Informatika – FEI TUKE
Kybernetika – FEI STU
Aplikácia metód umelej inteligencie pri návrhu (smart) robotických zariadení Havlík Š. (anotácia) Informatika – FEI TUKE
Kybernetika – FEI STU
Inteligentné robotické systémy na báze smart prvkov a zariadení Havlík Š. (anotácia) Kybernetika – FEI STU
“Smart” prvky a zariadenia Havlík Š. (anotácia) Kybernetika – FEI STU
Distribuované spracovanie rozsiahlych dát Hluchý L. (anotácia) Informatika
FMFI UK
FIIT STU
FEI TUKE
Metódy umelej inteligencie v kybernetickej bezpečnosti Hluchý L. (anotácia) Informatika
FMFI UK
FIIT STU
FEI TUKE
Hlboké neurónové siete pre aplikácie spracovania obrazu a počítačového videnia Malík P. (anotácia) Kybernetika – FEI STU
Hlboké neurónové siete pre aplikácie spracovania obrazu a počítačového videnia Malík P. (anotácia) Informatika
FIIT STU
Mäkké počítanie (soft computing) pre riešenie komplexných problémov Nguyen G. (anotácia) Informatika
FMFI UK
FIIT STU
FEI TUKE
Rozpoznávanie sentimentu v texte Nguyen G. (anotácia) Informatika
FMFI UK
FIIT STU
FEI TUKE
Automatická detekcia Alzheimerovej nemoci analýzou reči pacienta Rusko M. (anotácia) Informatika
FMFI UK
Automatická detekcia Parkinsonovej nemoci analýzou reči pacienta Rusko M. (anotácia) Informatika
FEI TUKE
Automatická detekcia symptómov neurodegeneratívnych ochorení mozgu z reči pacienta Rusko M. (anotácia) Informatika
FIIT STU
Automatické meranie stresu v ľudskom hlase Rusko M. (anotácia) Informatika
FMFI UK
FIIT STU
FEI TUKE
High-end expresívna syntéza reči v slovenčine Rusko M. (anotácia) Informatika
FMFI UK
FIIT STU
FEI TUKE
Automatické multimodálne prispôsobenie osobného robotického asistenta typu osobnosti používateľa Rusko M. (anotácia) Kybernetika
FEI STU
Emócie v komunikácii s robotickým systémom Rusko M. (anotácia) Kybernetika
FEI STU
Počítačové hry na automatický zber expresívnych rečových dát Rusko M. (anotácia) Kybernetika
FEI STU
Nové metódy pre vývoj, nasadenie a orchestráciu cloudových služieb Dinh Viet Tran (anotácia) Informatika
FMFI UK
FIIT STU
FEI TUKE
Počítačové modelovanie prúdenia počas požiaru v cestnom tuneli Weisenpacher P. (anotácia) Informatika
FMFI UK
FIIT STU
FEI TUKE
Inteligentné metódy spracovania multispekrálnych dát Zelenka J. (anotácia) Kybernetika –
FEI STU
Informatika – FEI TUKE

Prečo sa hlásiť na doktorandské štúdium na Ústav informatiky SAV:

  • Práca s modernými technológiami a prístup na výkonný výpočtový klaster Ústavu infomatiky SAV s výkonom vyše 700 výpočtových jadier.
  • Začlenenie sa do výskumných projektov na národnej a medzinárodnej úrovni.
  • Možnosť spolupodieľať sa na tvorbe zaujímavých aplikácií pre prax.
  • Medzinárodná mobilita, finančné krytie nákladov spojených s účasťou na zahraničných konferenciách.
  • Doktorandska stáž na zahraničných vedeckých inštitúciíách.
  • Možnosť ubytovania sa na Ubytovni SAV (v Devínskej Novej Vsi, 15 min. autobusom od ÚI SAV) v rekonštruovaných bytoch za výhodnú cenu (75€/mesiac).
  • Štipendium v akademickom roku 2020/2021
    a) do vykonania dizertačnej skúšky 807,50 € mesačne + možný príplatok v prípade práce na projektoch,
    b) po vykonaní minimovej skúšky 940,50 € mesačne + možný príplatok v prípade práce na projektoch.
    Pridelené štipendium je oslobodené od dane z príjmu.
  • Odmena za úspešné obhájenie dizertačnej práce.

Zamestnanecké výhody, benefity

  • flexibilný pracovný čas (týždenný pracovný čas 37,5 hodiny),
  • ďalších 5 dní platenej dovolenky,
  • zvýhodnené preplácanie PN,
  • odmeny za publikačnú činnosť a koncoročné odmeny,
  • možnosť rekreácie v zariadeniach SAV (Kongresové centrum Smolenice, Kongresové centrum Academia Stará Lesná, Chata vo Vyhniach),
  • teambuldingové aktivity (Športový deň v Kongresovom centre v Smoleniciach).

Ak máte ďalšie otázky alebo by ste sa chceli uchádzať o prácu u nás, napíšte nám:

Študenti doktorandského štúdia akademický rok 2018/2019

Aplikovaná informatika
Doktorand: Školiteľ:
Ing. Ondrej Kachman Doc. Ing. L. Hluchý, CSc., konzultant špecialista: Ing. M. Baláž, PhD.
RNDr. Andrej Ridzik Doc. Ing. L. Hluchý, CSc., konzultant špecialista: Ing. M. Baláž, PhD.
Kybernetika
Doktorand: Školiteľ:
Ing. Kasanický Tomáš Ing. I. Budinská,PhD.
Ing. Juraj Pristach Ing. I. Budinská, PhD.

Anotácie jednotlivých tém:

Nové metódy pre hromadný zber, agregáciu a spracovanie geograficky mapovaných dát v reálnom čase
Školiteľ: Ing. Zoltán Balogh, PhD.
Zamestnanec oddelenia: Paralelne a distribuované spracovanie informacií
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 jedno-doskových 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.

(Späť na zoznam tém)

IT prístupy pre modelovanie rečovej komunikácie
Školiteľ: Prof. Mgr. Štefan Beňuš, PhD.
Zamestnanec oddelenia: Analýza a syntéza reči
Medziľudská rečová komunikácia predstavuje komplexný systém vzťahov hlavne v dvoch úrovniach: v tradičnom prístupe medzi fyzikálnymi charakteristikami rečového signálu hovoriaceho a viac-vrstevným súborom jeho cieľov, úmyslov a poznania, a v inovatívnom prístupe posledných rokov aj v tom ako sa fyzikálne aj kognitívne domény účastníkov dialógu navzájom ovplyvňujú a spolupodieľajú na úspešnosti výslednej rečovej interakcie. Výskum bude zameraný na spracovanie rečových dialógových databáz, dolovanie dát v obidvoch spomenutých úrovniach, a implementovanie získaných poznatkov do komunikácie medzi človekom a automatickým systémom (avatar alebo robotická hlava).
Pozícia v rámci EU Marie Curie ITN grantu (https://www.cobra-network.eu/) – otvárajú 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.).
Kľúčové slová: rečový signál, dolovanie dát, komunikácia človek-stroj

(Späť na zoznam tém)

Možnosti rečového prispôsobovania pre komunikáciu človek-stroj
Školiteľ: Prof. Mgr. Štefan Beňuš, PhD.
Zamestnanec oddelenia: Analýza a syntéza reči
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).
Pozícia v rámci EU Marie Curie ITN grantu (https://www.cobra-network.eu/) – otvárajú 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.).
Kľúčové slová: rečové prispôsobovanie sa, komunikácia človek-stroj, dialógový systém, spracovanie rečového signálu, strojové učenie

(Späť na zoznam tém)

Modelovanie a riadenie udalostných systémov pomocou Petriho sietí
Školiteľ: doc. Ing. František Čapkovič, PhD.
Zamestnanec oddelenia: Modelovanie a riadenie diskretnych procesov
Udalostné systémy (angl. discrete-event systems – DES) sú systémy diskrétne vo svojej podstate. Systém typu DES zotrváva v aktuálnom stave pokým nie je nútený tento stav zmeniť v dôsledku výskytu nejakej diskrétnej udalosti. Mnoho druhov systémov v spoločenskej praxi má charakter DES – napr. pružné výrobné systémy (Flexible Manufacturing Systems – FMS), robotizované bunky, diskrétne výrobné linky, niektoré druhy dopravných systémov, komunikačné systémy a pod. Petriho siete (angl. Petri nets – PN) rôznych druhov sú vhodným nástrojom pre matematické modelovanie DES. Umožňujú vykonávať tiež syntézu riadenia DES – t.j. syntézu supervízorov.
Cieľom tohoto zadania je navrhnúť metódu syntézy supervízora pomocou analýzy štruktúry PN modelu pomocou násosiek (angl. siphons) a pascí (angl. traps) s cieľom eliminovať uviaznutia (angl. deadlocks).

(Späť na zoznam tém)

Paralelizácia počítačovej simulácie požiarov
Školiteľ: RNDr. Ján Glasa, CSc
Konzultant: Ing. Lukáš Valášek, PhD.
Zamestnanci oddelenia: Paralelné výpočtové metódy a algoritmy
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 väčších 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.
Kľúčové slová: počítačová simulácia požiarov, priebeh požiaru, paralelizácia, efektívnosť, presnosť, MPI, klaster počítačov

(Späť na zoznam tém)

“Smart” modely automatických výrobných systémov s podporou umelej inteligencie
Školiteľ: Ing. Štefan Havlík, DrSc.
Zamestnanec oddelenia: Senzorické systémy
Téma je zameraná na výskum a vývoj nových metód a algoritmov umelej inteligencie pri spracovávaní údajov zo snímačov v technologických procesoch. Úlohou je vytvorenie modelov stavu a diagnostiky objektov a získanie charakteristík správania sa pre účely optimálneho riešenia problémov a návrhu zmien funkčných parametrov. Každý výrobný systém pozostáva z postupnosti technologických operácií, pričom vykonanie operácie na produkte sa sníma senzormi a informácie postupujú spolu s produktom. Konečná “kvalita” produktu sa hodnotí po vykonaní určitého počtu operácií alebo až po ukončení procesu výroby.
Cieľom (vedeckým prínosom) je vytvorenie takej metódy / spôsobu modelovania, ktorá umožní spätnú diagnostiku, rozhodovanie a nápravu pri zistení zhoršenej kvality produktu.
Pozn.: Téma súvisí s paradigmou Priemysel 4.0

(Späť na zoznam tém)

Aplikácia metód umelej inteligencie pri návrhu (smart) robotických zariadení
Školiteľ: Ing. Štefan Havlík, DrSc.
Zamestnanec oddelenia: Senzorické systémy
Predpokladá sa rozpracovanie problematiky optimálneho návrhu poddajných elektromechanických zariadení s využitím metód umelej inteligencie. Práca ma vychádzať zo súčasných postupov pri návrhu so zameraním na návrh a optimalizáciu geometrie, parametrov a funkčných charakteristík E-M zariadení. Predpokladá sa implementácia “smart” vlastností do riešenej štruktúry elektro-mechanizmov, ako sú napr. snímače, efektory, pohybové jednotky, a i., so zameraním najmä na oblasť malých a mikro-elektro-mechanických zariadení. Metodickým postupom je vytvorenie matematických modelov na základe teoretických analýz a experimentálnych meraní (napr. na fyzických modeloch v danej mierke) a následnou optimalizáciou parametrov pre reálne rozmery.

(Späť na zoznam tém)

Inteligentné robotické systémy na báze smart prvkov a zariadení
Školiteľ: Ing. Štefan Havlík, DrSc.
Zamestnanec oddelenia: Senzorické systémy
Problematika sa týka inteligentných robotických systémov a vytvárania účelových zostáv z tzv. „smart“ prvkov a zariadení, ako funkčných častí/štruktúr pre zložitejšie úlohy v robotike. Každý takýto prvok/zariadenie má okrem funkčných vlastností plniť úlohy snímača a spracúvať informácie z viacerých rozdielnych snímačov s prípadnou fúziou funkcií (diagnostika, učenie – rozpoznávanie, … ), aby ho bolo možné integrovať do zložitejších robotických štruktúr/zostáv orientovaných pre daný účel prostredníctvom komunikácie; napr. internetu vecí (IoT). Cieľom sú riešenia robotických systémov s vysokou mierou spoľahlivosti a bezpečnosti (fault -tolerant systems) alebo uplatnenie koncepcie tzv. “zero defect strategy” aj pre prípady výrobných technologií.

(Späť na zoznam tém)

“Smart” prvky a zariadenia
Školiteľ: Ing. Štefan Havlík, DrSc.
Zamestnanec oddelenia: Senzorické systémy
Téma sa týka tzv. „smart“ prvkov a zariadení, ako funkčných častí inteligentných robotických systémov, ktoré umožnia vytváranie účelových zostáv pre zložitejšie úlohy v robotike. Každý takýto prvok alebo zariadenie má okrem funkčných vlastností plniť úlohy (snímanie, komunikácia), aby bolo možné ho automaticky integrovať do zložitejších robotických štruktúr a zostáv pre definovaný účel.
Úloha má zahrnovať spracovanie informácií z viacerých rozdielnych snímačov s fúziou pre riadenie robotického systému.
Cieľom (vedeckým prínosom) je návrh vysoko spoľahlivého informačného systému pre technologické aplikácie. Vytvorenie modelu informačného systému pozostávajúceho z viacerých senzorických systémov.

(Späť na zoznam tém)

Distribuované spracovanie rozsiahlych dát.
Školiteľ: Doc. Ing. L. Hluchý, CSc.
Zamestnanec oddelenia: Paralelne a distribuované spracovanie informacií
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.

(Späť na zoznam tém)

Metódy umelej inteligencie v kybernetickej bezpečnosti
Školiteľ: Doc. Ing. L. Hluchý, CSc.
Zamestnanec oddelenia: Paralelne a distribuované spracovanie informacií
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.

(Späť na zoznam tém)

Hlboké neurónové siete pre aplikácie spracovania obrazu a počítačového videnia
Školiteľ: Ing. Peter Malík, PhD.
Zamestnanec oddelenia: Oddelenie návrhu a diagnostiky digitálnych systémov
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. Téma bude riešená na Ústave informatiky Slovenskej akadémie vied.
Kľúčové slová: hlboké učenie, konvolučné neurónové siete, architektúra neurónových sietí, detekcia, inštančná segmentácia, spracovanie obrazu, počítačové videnie, aplikácia neurónovej siete.

(Späť na zoznam tém)

Hlboké neurónové siete pre aplikácie spracovania obrazu a počítačového videnia
Školiteľ: Ing. Peter Malík, PhD.
Zamestnanec oddelenia: Oddelenie návrhu a diagnostiky digitálnych systémov
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.

(Späť na zoznam tém)

Mäkké počítanie (soft computing) pre riešenie komplexných problémov
Školiteľ: Ing. Giang Nguyen, PhD.
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. Rôzne metódy používané v soft computing-u si nekonkurujú, ale spolupracujú komplementárnym spôsobom. Soft computing sa zameriava aj 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 (Volume, Velocity, Variety, Veracity), širšia spolupráca medzi inteligentnými soft computing-ovými 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.

(Späť na zoznam tém)

Rozpoznávanie sentimentu v texte
Školiteľ: Ing. Giang Nguyen, PhD.
Konzultant: Ing. Štefan Dlugolinský, PhD.
Téma je zameraná na skúmanie metód rozpoznávanie sentimentu v textových zdrojoch vo výskumnom zameraní na spracovanie prirodzeného jazyka. 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 danom kontexte. V práci doktorand prinesie prehľad súčasného stavu vo svete, navrhne a overí vhodné metódy aplikovateľné aj na slovenský jazyk. Téma však nie je obmedzená len na jeden konkrétny jazyk, doktorand môže skúmať metódy aj pre iné jazyky resp. medzi jazykmi. Téma súvisí aj s problémami ohľadom odporúčacích systémov, modelovaním používateľa a ponúka tak rôzne moderné možnosti prístupu k riešeniu ako napr. spracovanie prirodzeného jazyka, hlboké učenie, či využitie škálovateľného spracovania dát nástrojmi ako Apache Spark.

(Späť na zoznam tém)

Automatická detekcia Alzheimerovej nemoci analýzou reči pacienta
Školiteľ: Ing. Milan Rusko, PhD.
Zamestnanec oddelenia: Analýza a syntéza reči
Predmetom práce je navrhnúť a realizovať systém na automatickú detekciu príznakov Alzheimerovej nemoci 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 učanie. Navrhne, realizuje a vyhodnotí program na automatickú detekciu Alzheimerovej nemoci analýzou reči pacienta.

(Späť na zoznam tém)

Automatická detekcia Parkinsonovej nemoci analýzou reči pacienta
Školiteľ: Ing. Milan Rusko, PhD.
Zamestnanec oddelenia: Analýza a syntéza reči
Predmetom práce je navrhnúť a realizovať systém na automatickú detekciu príznakov Parkinsonovej nemoci prostredníctvom automatickej analýzy reči pacienta. Študent vypracuje prehľad súčasného stavu tejto neinvazívnej skríningovej a pomocnej 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 Parkinsonovej nemoci analýzou reči pacienta.

(Späť na zoznam tém)

Automatická detekcia symptómov neurodegeneratívnych ochorení mozgu z reči pacienta
Školiteľ: Ing. Milan Rusko, PhD.
Zamestnanec oddelenia: Analýza a syntéza reči
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 učanie. Navrhne, zrealizuje a vyhodnotí program na automatickú detekciu neurodegeneratívneho ochorenia mozgu analýzou reči pacienta.

(Späť na zoznam tém)

Automatické meranie stresu v ľudskom hlase
Školiteľ: Ing. Milan Rusko, PhD.
Zamestnanec oddelenia: Analýza a syntéza reči
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.

(Späť na zoznam tém)

High-end expresívna syntéza reči v slovenčine
Školiteľ: Ing. Milan Rusko, PhD.
Zamestnanec oddelenia: Analýza a syntéza reči
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.

(Späť na zoznam tém)

Automatické multimodálne prispôsobenie osobného robotického asistenta typu osobnosti používateľa
Školiteľ: Ing. Milan Rusko, PhD.
Zamestnanec oddelenia: Analýza a syntéza reči
Predmetom práce je navrhnúť a realizovať systém na automatickú klasifikáciu typu osobnosti používateľa z jeho reči a spôsobu ovládania systému. Študent vypracuje prehľad súčasného stavu automatického rozpoznávania osobnostných znakov používateľa vo svete. Analyzuje používané metódy využívajúce akustické a lingvistické príznaky z reči, ako aj analýzu ostatných módov ovládania systému používateľom. Navrhne, realizuje a vyhodnotí program na automatickú detekciu typu osobnosti používateľa a navrhne a implementuje prispôsobenie správania a reči robotického osobného asistenta
detegovanému typu osobnosti.

(Späť na zoznam tém)

Emócie v komunikácii s robotickým systémom
Školiteľ: Ing. Milan Rusko, PhD.
Cieľom práce je overenie možnosti implementácie automatickej reakcie na emočné správanie do používateľského rozhrania domáceho robotického systému (asistenta).
Systém hodnotí aktuálne emócie používateľa analýzou jeho reči a následne vhodne upraví správanie a rečový prejav domáceho robotického systému.
Doktorand vypracuje prehľad súčasného stavu riešenia vo svete. Analyzuje najčastejšie používané metódy merania emócií z reči využívajúce akustické a lingvistické príznaky, ako aj strojové učenie. Navrhne a zrealizuje systém na automatickú detekciu základných emócií z reči. Navrhne reakciu robotického systému na emócie a integruje ho do používateľského rozhrania.

(Späť na zoznam tém)

Počítačové hry na automatický zber expresívnych rečových dát
Školiteľ: Ing. Milan Rusko, PhD.
Výskum a vývoj v oblasti umelej inteligencie vyžaduje hlboké znalosti o ľudskej komunikácii. Jedným zo zdrojov takýchto znalostí sú aj rečové databázy. Cieľom dizertačnej práce je návrh počítačovej hry ovládanej hlasom, ktorej hlavným cieľom je zbierať nahrávky hráčov pre vytvorenie databázy pre výskum expresívnej reči a reči pod stresom.
Doktorand analyzuje stav problematiky automatického merania emócií z reči. Vypracuje prehľad súčasného stavu používania hier na získavanie údajov vo svete. Analyzuje dostupné systémy na tvorbu hier. Navrhne a zrealizuje hlasom ovládanú hru s priebežným zaznamenávaním hlasu, ktorá bude u hráčov vyvolávať napätie a emócie. Vzniknuté nahrávky usporiada do formy databázy, kde budú expresívne hlasové prejavy anotované.

(Späť na zoznam tém)

Nové metódy pre vývoj, nasadenie a orchestráciu cloudových služieb
Školiteľ: Ing. Dinh Viet Tran, PhD.
Zamestnanec oddelenia: Paralelne a distribuované spracovanie informácií
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.

(Späť na zoznam tém)

Počítačové modelovanie prúdenia počas požiaru v cestnom tuneli
Školiteľ: Mgr. Peter Weisenpacher, PhD.
Konzultant-špecialista: Ing. Lukáš Valášek, PhD.
Cestné tunely sú významnou súčasťou medzinárodných dopravných systémov, preto sa problému požiarnej bezpečnosti tunelov venuje zvýšená pozornosť. Výskum sa zameria na problémy súvisiace s počítačovým modelovaním prúdení v cestnom tuneli pomocou programového systému FDS, ktorý umožňuje modelovať a realisticky vizualizovať prúdenia vyvolané požiarom a simulovať činnosť bezpečnostných systémov ochrany tunela. Súčasťou výskumu budú aj otázky súvisiace s modelovaním podmienok pre stratifikáciu dymu v tunelovej rúre počas fázy evakuácie a samozáchrany. Výpočty sa budú realizovať na výkonnom klastri počítačov na ÚI SAV v Bratislave.
Kľúčové slová: počítačové modelovanie, prúdenie, požiar, stratifikácia dymu, klaster počítačov

(Späť na zoznam tém)

Inteligentné metódy spracovania multispekrálnych dát
Školiteľ: Ing. Ján Zelenka, PhD.
Téma sa zameriava na výskum zberu a procesu spracovania multispektrálnych dát z rôznych zdrojov (satelitné, letecké snímky, in situ merania). Vďaka použitiu senzorov vo veľkých geografických oblastiach počas dlhých časových intervalov, získavame obrovské množstvo údajov naprv. o poľnohospodárskych plodinách, lesných porastoch a pod. Kombináciou týchto informácií s historickými údajmi a tacitnými znalosťami doménových expertov je môžné robiť rozhodnutia s cieľom zvýšovať výnosy, chrániť hospodárske plodiny, znižovať používanie chemických látok a tak prispieť k udržateľnosti prostredia. Výskum bude zahŕňať aj riadené poskytovanie informácií a generovanie odporúčaní v reálnom čase. Očakávajú sa nové poznatky a metódy aplikovateľné pri riešení praktických problémov predovšetkým pre oblasť inteligentného poľnohospodárstva.

(Späť na zoznam tém)