Wykaz obszarów badawczych związanych z tagiem Artificial-intelligence:
| # | Obszar badawczy | Dziedzina naukowa |
|---|---|---|
| 1 |
Wykorzystanie technologii informacyjnych do proaktywnej detekcji (identyfikowania i wykrywania) treści dezinformacyjnych i misinformacyjnych - zautomatyzowane metody flagowania treści dezinformacyjnych, śledzenia kanałów propagacji, wykrywania oryginalnych źródeł rozprzestrzeniania się fałszywych informacji. Interesują mnie przede wszystkim projekty umożliwiające połączenie nauk inżynieryjnych z naukami społecznymi w zakresie zapobiegania i zwalczania dezinformacji, m.in. przez zastosowanie metod Generative Adversarial Networks i Large Language Models, w powiązaniu z analizą psychospołeczną problemu. Ważna jest dla mnie orientacja tematu na kwestie związane z wpływem dezinformacji na sytuacje kryzysowe, amplifikację nastrojów społecznych, manipulację opinią publiczną (kryzysy zdrowia publicznego, katastrofy naturalne, działania wojenne wykorzystujące metody asymetryczne i hybrydowe).
|
|
| 2 |
1) Metody wykrywania i klasyfikacji nieprawidłowości pracy serca wykorzystujące techniki uczenia głębokiego - dotyczy technik i algorytmów przetwarzania sygnałów EKG do automatycznej detekcji i klasyfikacji nieprawidłowości pracy serca z wykorzystaniem metod głębokiego uczenia maszynowego. Planowane jest zastosowanie różnorodnych głębokich konwolucyjnych sieci neuronowych do automatycznej analizy struktury (przebiegu) sygnału EKG, jak również mechanizmów wykrywania anomalii (odchyleń) i wyszukiwania informacji opartych o sieci neuronowe typu autoenkoder. Prace będą prowadzone we współpracy z Katedrą i Kliniką Intensywnej Terapii Kardiologicznej i Chorób Wewnętrznych Uniwersytetu Medycznego im. Karola Marcinkowskiego w Poznaniu. 2)Metody wykrywania i klasyfikacji nieprawidłowości pracy serca wykorzystujące wskaźniki zmienności rytmu serca (HRV) oraz techniki uczenia maszynowego - dotyczy technik i algorytmów przetwarzania sygnałów EKG do automatycznej detekcji i klasyfikacji nieprawidłowości pracy serca z wykorzystaniem metod uczenia maszynowego. Planowane jest zastosowanie wielu róznorodnych parametrów zmienności rytmu serca (HRV - Heart Rate Variablity), jak również nowych oryginalnych parametrów asymetrii rytmu serca (HRA - Heart Rate Asymmetry). Prace będą prowadzone we współpracy z Katedrą i Kliniką Intensywnej Terapii Kardiologicznej i Chorób Wewnętrznych Uniwersytetu Medycznego im. Karola Marcinkowskiego w Poznaniu. 3)Pasywna radiolokacja obiektów kosmicznych za pomocą sygnałów rejestrowanych przez anteny międzynarodowej sieci radioteleskopów LOFAR - dotyczy technik i algorytmów przetwarzania sygnałów rejestrowanych przez anteny sieci radioteleskopów LOFAR (Low-Frequency Array for radio astronomy) w celu ich wykorzystania do pasywnej radiolokacji obiektów kosmicznych: satelitów na niskich orbitach i tzw. smieci kosmicznych. Rozpatrywany sytem radiolokacji pasywnej nie wymaga budowy dedykowanych nadajników, a wykorzystuje tzw. nadajniki okazjonalne, będące np. nadajnikami sygnałów radiowych FM, DAB+ lub telewizyjnych DVB-T. Sygnały te po dobiciu od obiektów odbierane są przez anteny systemu LOFAR. Prace w tym obszarze prowadzone we współpracy z Centrum Badań Kosmicznych PAN są pionierskie na skalę światową. Trzy stacje LOFAR znajdują się w Polsce. Pojedyncza stacja LOFAR składa się z wielu anten tworząc radioteleskop o dużych rozmiarach mogący odbierać stosunkowo słabe sygnały.4) Metody i algorytmy przetwarzania sygnałów w pasywnej radiolokacji małych bezzałogowych statków powietrznych (dronów) - dotyczy technik i algorytmów przetwarzania sygnałów dedykowanych do pasywnej radiolokacji małych bezzałogowych staków powietrznych, tzw. dronów. Prace będą prowadzone we współpracy z Wydziałem Mechanicznym Energetycznym i Lotnictwa Politechniki Warszawskiej na zakupionym niedawno przez Politechnikę Warszawską lotnisku w Sierakowie koło Przasnysza, gdzie powstało Laboratorium Monitorowania Obszaru z czterema stacjami antenowymi. Problemy do rozwiązania w ramach obszaru badawczego związane są z detekcją małych obiektów latających z wykorzystaniem specyficznych cech sygnałów odbitych od rozpatrywanych obiektów, estymacją ich parametrów, śledzeniem, a także klasyfikacją wykrytych obiektów, w szczególności badania mają dotyczyć możliwości odróżnienia małych dronów od ptaków. 5) Optymalizacja metod i algorytmów identyfikacji osób na podstawie sygnału EEG z wykorzystaniem technik uczenia maszynowego - dotyczy metod i algorytmów identyfikacji osób na podstawie sygnału EEG z wykorzystaniem technik uczenia maszynowego. Planowane jest zastosowanie podejścia bazującego zarówno na cechach spektralnych sygnału EEG w poszczególnych jego pasmach, jak również analizy samego przebiegu sygnału EEG za pomocą tzw. technik uczenia głębokiego z wykorzystaniem splotowych (konwolucyjnych) sieci neuronowych. Prace obejmować będą dobór i optymalizację parametrów sygnału EEG i klasyfikatorów wykorzystywanych do identyfikacji osób, liczby sesji koniecznych do nauczenia klasyfikatorów, minimalnej liczby elektrod używanych do identyfikacji, a także opracowanie opasek/czepków dedykowanych do zbierania sygnału EEG dla rozpatrywanego zastosowania i przebadanie opracowanych rozwiązań w warunkach zbliżonych do ich praktycznej implementacji. Prace będą prowadzone we współpracy z Instytutem Biologii Doświadczalnej im. M. Nenckiego Polskiej Akademii Nauk
|
|
| 3 |
Zastosowanie metod sztucznej inteligencji do detekcji, śledzenia i rozpoznawania obiektów w radiolokacji. W obecnych czasach metody sztucznej inteligencji znajdują swoje zastosowanie w coraz to innych dziedzinach. Jedną z nich jest radiolokacja. W klasycznym podejściu do radiolokacji stosowane są znane od dekad metody i algorytmy służące do detekcji, śledzenia i rozpoznawania obiektów. Zwykle, przy spełnieniu pewnych warunków, rozwiązania te zapewniają optymalność w określonym sensie. W rzeczywistości warunki te często nie są spełnione, co prowadzi do wyników, które odbiegają od pożądanych. Zastosowanie metod sztucznej inteligencji może w określonych sytuacjach prowadzić do wyników, które trudno jest uzyskać metodami klasycznymi. W ramach tego obszaru badawczego doktorant będzie zajmował się zastosowaniem metod sztucznej inteligencji tam, gdzie do tej pory wykorzystywano klasyczne podejścia stosowane w radiolokacji.
|
|
| 4 |
Sztuczna inteligencja i uczene maszynowe. Szczegółowy opis przedstawiony jest w języku angielskim.
|
|
| 5 |
wytwarzanie oprogramowania, bioinformatyka, sztuczna inteligencja, fuzja danych
|
|
| 6 |
""Badania w obszarze zarządzania łańcuchem dostaw (ŁD): elastyczność i odporność ŁD na zjawiska wewnętrzne jak i zaburzenia występujące globalnie (katastrofy naturalne, wojny, choroby, sankcje), zarządzanie i kształtowanie ŁD, zaopatrzenie produkcji, dystrybucja, zarządzenie ryzykiem, opracowanie i/lub zastosowanie narzędzi wspomagania decyzji w ŁD z wykorzystaniem maszynowego uczenia, sztucznej inteligencji, symulacji.
Badania w obszarze logistyki miejskiej: planowanie systemu dystrybucji ładunków, opracowanie nowatorskich rozwiązań na potrzeby logistyki ostatniego kilometra, kształtowanie infrastruktury na potrzeby pojazdów przyjaznych środowisku, w tym metody lokalizacji stacji ładowania dla pojazdów elektrycznych, opracowanie i/lub zastosowanie narzędzi wspomagania decyzji w logistyce miejskiej z wykorzystaniem maszynowego uczenia, sztucznej inteligencji, symulacji.""
|