Odborné skupiny fakulty

Laboratoře

Odborná skupina se zaměřuje na aplikaci metod strojového učení a umělé inteligence při zpracování dat, zejména z průmyslu, ale i v dalších odvětvích. Skupina také spolupracuje v oblastech výpočetní biologie a bioinformatiky, věnuje se optimalizačním metodám.

Fyzický prostor
Nabízíme až 15 pracovních míst vybavených prezentační technikou pro kolaborativní analýzu dat, vizualizaci výsledků a týmové diskuse. Prostory jsou navrženy pro samostatnou výzkumnou práci i skupinové projekty, které podporují jak studentské práce, tak výzkumné projekty zaměstnanců.

Moderní AI výpočetní cluster
Naše nejmodernější infrastruktura se skládá z 5 specializovaných uzlů určených pro umělou inteligenci a strojové učení.

RTX 4090 série zahrnuje 3 servery, každý vybavený procesory AMD EPYC 9454, 48GB RAM a 2x RTX 4090 s 24GB VRAM každá. RTX A6000 série obsahuje 2 servery s procesory AMD EPYC 9454, 48GB RAM a 2x RTX A6000 s 48GB VRAM každá.

Hlavní výpočetní server
Výkonný systém pro masivní paralelní počítání disponuje 432 jádry procesoru, 7,5TB RAM sdílené paměti, 2x NVIDIA Tesla A100 GPU a 60TB diskovým úložištěm.

Další GPU výpočetní servery
Linux servery běžící na CentOS zahrnují 2 dvouprocesorové servery po 28 jádrech každý s 4x NVIDIA GTX 1070 na server. Windows server pro specializované aplikace nabízí 24 jader a 768GB RAM.

Síťové úložiště
Celková kapacita 679TB zajišťuje trvalé a bezpečné ukládání výzkumných dat.

Možnosti využití
Naše víceúrovňová architektura poskytuje komplexní podporu pro zpracování rozsáhlých datových souborů, optimalizační úlohy a algoritmy, workflow strojového učení a deep learning a intenzivní výpočetní analýzy. Infrastruktura pokrývá celý výzkumný cyklus od vývoje a prototypování až po nasazení v produkčním měřítku.

Spolupráce

Skupina je velmi aktivní ve spolupráci s předními průmyslovými partnery, kde aplikujeme naše AI a datové technologie na konkrétní výrobní a technologické výzvy. Mimo jiné jsme se pdíleli na následůjících aplikacích.

Se společností Škoda Auto jsme spolupracovali na pokročilé datové analytice ve výrobních procesech se zaměřením na kontrolu kvality. Naše AI algoritmy pomáhaly optimalizovat výrobní linky a predikovat potenciální kvalitativní problémy dříve, než se projevily ve finálních produktech.

S firmou Hella Autotechnik jsme vyvíjeli řešení pro automatické testování a diagnostiku světlometů. Naše systémy umožňovaly nejen automatizované provádění testů, ale také inteligentní plánování testovacích postupů na základě historických dat a prediktivních modelů.

Pro společnost Brose jsme implementovali analytické nástroje zaměřené na monitoring výrobních procesů a zpětné dohledávání příčin výrobních chyb. Naše AI systémy dokázaly identifikovat skryté vzory ve výrobních datech a urychlit proces odstraňování problémů.

Se SprayVision jsme pracovali na optimalizaci robotického lakování pomocí pokročilých algoritmů. Naše řešení využívalo strojové učení k optimalizaci trajektorií robotů a zajištění rovnoměrné aplikace nátěrových hmot.

Se společností Unicorn jsme rozvíjeli prediktivní modely pro spotřebu plynu a elektřiny, které využívaly pokročilé algoritmy strojového učení k optimalizaci energetického managementu.

Naše skupina má rozsáhlé mezinárodní vazby a aktivně spolupracuje s výzkumnými institucemi a univerzitami na všech kontinentech. Tato globální síť partnerství umožňuje nám být součástí světové výzkumné komunity v oblasti umělé inteligence a datové analytiky.

Spolupracujeme s partnery ve střední a východní Evropě včetně Slovenska a Polska, v západní Evropě s kolegy v Německu a Francii, v Severní Americe máme projekty v Kanadě a Spojených státech amerických. V asijsko-tichomořském regionu udržujeme kontakty s výzkumnými týmy v Indii a Jižní Koreji.

Na africkém kontinentu rozvíjíme projekty s partnery v Jižní Africe a Etiopii, v Jižní Americe spolupracujeme s kolegy v Chile. Kromě těchto explicitně zmíněných zemí udržujeme aktivní kontakty s dalšími výzkumnými centry po celém světě.

Formy mezinárodní spolupráce zahrnují společné vedení doktorských studentů, realizaci mezinárodních výzkumných projektů a publikování vědeckých článků v prestižních časopisech. Tato síť globálních kontaktů umožňuje výměnu zkušeností, sdílení nejnovějších poznatků a vytváření inovativních řešení s mezinárodním dopadem.

Projekty

• Snášel Václav prof. RNDr., CSc.: Robotika a pokročilá průmyslová výroba, Ministerstvo školství, mládeže a tělovýchovy (2024 - 2028)
• Kudělka Miloš doc. Mgr., Ph.D.: PŘESNĚJŠÍ SUBKLASIFIKACE OSTEOARTRÓZY KOLENA POMOCÍ IMUNOFENOTYPIZACE IMUNITNÍCH BUNĚK, EXOZOMOVÝCH PROFILŮ A LIPIDOMIKY VZORKŮ KLOUBNÍHO VÝPOTKU A SYNOVIÁLNÍ TKÁNĚ, Ministerstvo zdravotnictví (2024 - 2027)
• Snášel Václav prof. RNDr., CSc.: Indo-Pacific-European Hub for Digital Partnerships: Trusted Digital Technologies for Sustainable Well-Being, Evropská unie (2024 - 2027)
• Platoš Jan prof. Ing., Ph.D.: Automatické optimalizace trajektorií lakovacích robotů s ohledem na přenosovou účinnost, homogenitu nástřiku a délku lakovacího cyklu, Technologická agentura (2024 - 2026)
• Nowaková Jana Ing., Ph.D.: Vývoj nástroje pro národní monitoring velkoobchodního trhu s energiemi, Technologická agentura (2023 - 2024)
• Platoš Jan prof. Ing., Ph.D.: Chytrý přístav - digitalizace vodní dopravy v rekreačních přístavech ČR, Technologická agentura (2022 - 2024)
• Krömer Pavel prof. Ing., Ph.D.: Vícekriteriální optimalizace s omezeními pomocí analýzy potenciálních ploch, Grantová agentura ČR (2022 - 2024)
• Kudělka Miloš doc. Mgr., Ph.D.: Odlišení low-grade infekce TEP kyčle a kolena od aseptických komplikací s využitím imunocytologické analýzy a strojového učení, Ministerstvo zdravotnictví (2021 - 2024)
• Kudělka Miloš doc. Mgr., Ph.D.: Chytrá a bezpečná kancelář Smart Office, Ministerstvo průmyslu a obchodu (2021 - 2023)
• Platoš Jan prof. Ing., Ph.D.: Celoživotní strojové učení z datových proudů, Grantová agentura ČR (2021 - 2023)

Publikace

• Huynh, B., Tung, N., Nguyen, T., Trinh, C., Snášel, V., Nguyen, L. (2024). New approaches for mining high utility itemsets with multiple utility thresholds, Applied Intelligence, 54, nestránkováno [detail...]
• Svoboda, R., Kotík, V., Platoš, J. (2024). Data-driven multi-step energy consumption forecasting with complex seasonality patterns and exogenous variables: Model accuracy assessment in change point neighborhoods, Applied Soft Computing, 150, nestránkováno [detail...]
• Zjavka, L. (2024). Power Quality Estimations for Unknown Binary Combinations of Electrical Appliances Based on the Step-by-Step increasing Model Complexity, Cybernetics and Systems, 55, 1184-1204 [detail...]
• Kong, L., Barnová, K., Jaroš, R., Mirjalili, S., Snášel, V., Pan, J., Martinek, R. (2024). Analysis on fetal phonocardiography segmentation problem by hybridized classifier, Engineering Applications of Artificial Intelligence, 135, nestránkováno [detail...]
• Sun, Y., Platoš, J. (2024). Abstractive text summarization model combining a hierarchical attention mechanism and multiobjective reinforcement learning, Expert Systems with Applications, 248, nestránkováno [detail...]
• Snášel, V., Velasquez, JD., Pant, M., Georgiou, D., Kong, L. (2024). A generalization of multi-source fusion-based framework to stock selection, Information Fusion, 102, nestránkováno [detail...]
• Snášel, V., Stepnicka, M., Ojha, V., Suganthan, PN., Gao, R., Kong, L. (2024). Large-scale data classification based on the integrated fusion of fuzzy learning and graph neural network, Information Fusion, 102, nestránkováno [detail...]
• Dráždilová, P., Prokop, P., Platoš, J., Snášel, V. (2024). A hierarchical overlapping community detection method based on closed trail distance and maximal cliques, Information sciences, 662, 120271 [detail...]
• Snášel, V., Dang, T., Kueng, J., Kong, L. (2024). A review of in-memory computing for machine learning: architectures, options, International Journal of Web Information Systems, Neuveden, nestránkováno [detail...]

Aplikační výsledky

• Kudělka, M., Anlauf, T., Horák, Z., Kvapil, J., Hutečka, D., Hutečka, F. (2023). SMARTOFFICE platforma, PANCONNECT s.r.o., Pobřežní 249/46, 186 00 Praha SOFTWARE test [detail...]
• Platoš, J., Kalman, M., Baďura, P., Půžová, Z. (2021). Webová aplikace pro analýzu, sdílení a vizualizaci dat epidemiologické studie HBSC pro tvorbu strategií a politik v oblasti zdravého životního stylu, Vysoká škola báňská - Technická univerzita, Fakulta elektrotechniky a informatiky, Katedra informatiky I - INOVACE [detail...]
• Gajdoš, P., Běhálek, M., Kriegová, E., Schneiderová, P. (2019). CLL kalkulátor - aplikace pro vyhodnocení rizik u pacientů s chronickou lymfocytární leukémií, Vysoká škola báňská - Technická univerzita, Fakulta elektrotechniky a informatiky, Katedra informatiky SOFTWARE [detail...]
• Vašinek, M., Novosád, T., Petráčková, A., Kriegová, E. (2019). OLGEN Coverage Limit kalkulátor, Vysoká škola báňská - Technická univerzita, Fakulta elektrotechniky a informatiky, Katedra informatiky SOFTWARE [detail...]
• Radvanský, M., Kudělka, M., Kriegová, E., Gallo, J. (2019). PJI kalkulátor, Vysoká škola báňská - Technická univerzita, Fakulta elektrotechniky a informatiky, Katedra informatiky SOFTWARE [detail...]
• Radvanský, M., Kudělka, M., Kriegová, E., Gallo, J. (2019). Kalkulátor výskytu revize po TEP, Vysoká škola báňská - Technická univerzita, Fakulta elektrotechniky a informatiky, Katedra informatiky SOFTWARE [detail...]

Tým

Vedoucí skupiny

prof. RNDr. Václav Snášel, CSc.

Kontaktní osoba

prof. Ing. Jan Platoš, Ph.D.

Akademičtí pracovníci:

doc. Mgr. Jiří Dvorský, Ph.D., doc. Ing. Petr Gajdoš, Ph.D., prof. Ing. Pavel Krömer, Ph.D., doc. Mgr. Miloš Kudělka, Ph.D., Rizk Masoud Rizkallah Abd, prof. Ing. Petr Musílek, Ph.D., Ing. Jana Nowaková, Ph.D., RNDr. Eliška Ochodková, Ph.D., Maryam Olfati, prof. Ing. Jan Platoš, Ph.D., Ing. Michal Radecký, Ph.D., MBA, prof. RNDr. Václav Snášel, CSc., doc. Mgr. Pavla Dráždilová, Ph.D., Ing. Michal Vašinek, Ph.D.

Vědečtí pracovníci:

Ing. Hussam Abdulla, Ph.D., Ing. Tomáš Anlauf, Ing. Markéta Vašinková, Ph.D., Mgr. Ondřej Janča, Lingping Kong, Ing. Vojtěch Kotík, Ing. Kristýna Kubíková, Mgr. Tomáš Novosád, Ph.D., Ing. Lukáš Papík, Ing. Jakub Plesník, Ing. Petr Prokop, RNDr. Ing. Martin Radvanský, Ph.D., Ing. Martin Radvanský, Ing. Radek Svoboda, Ing. Vojtěch Uher, Ph.D., Mgr. Šárka Zehnalová, Ing. Ladislav Zjavka, PhD.

Doktorandi:

Mgr. Asim Mohammed Eltahir Ali, Zhonghai Bai, Hossein Barghi Jond, Ph.D., Sebastian Basterrech, PhD., Trong Nghia Dinh, MSc., Ing. Vít Doleží, Arootin Gharibian, Hoang Quoc Thi Ha, Ing. Jaroslav Hořejší, Ing. Rostislav Hřivňák, Mgr. Michal Kalman, Ph.D., Ing. Lukáš Klein, Van Vang Le, Tuan Luc Minh, Phien Ngoc Nguyen, Thi Bich Ngan Nguyen, Quang Hung Nguyen, Tan Thuan Nguyen, Ing. Jan Patschka, Nguyen Huy Phuong Pham, Mgr. David Prycl, MPA, Lam Chan Quan Loi, Mgr. Jakub Savara, Ing. Tereza Škutová, Yujia Sun, Ing. Miloslav Szczypka, Trung Tin Tran, Huy Tran Tien, Phi Cuong Trinh, Nhan Trong Nguyen, Xiaopeng Wang

Externisté: