Wykaz obszarów badawczych związanych z tagiem Machine-learning:
| # | Obszar badawczy | Dziedzina naukowa |
|---|---|---|
| 1 |
zob. https://www.gagolewski.com/
|
|
| 2 |
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).
|
|
| 3 |
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
|
|
| 4 |
Sztuczna inteligencja i uczene maszynowe. Szczegółowy opis przedstawiony jest w języku angielskim.
|
|
| 5 |
System Operacyjny i Utrzymania w Sieciach Mobilnych 6G: analiza wpływu narzędzi uczenia maszynowego na zarządzanie siecią jako całością (środowisko wieloagentowe)
|
|
| 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.""
|
|
| 7 |
widzenie maszynowe (symultaniczna lokalizacja i mapowanie, wyszukiwanie wizualne), uczenie maszynowe (głębokie sieci neuronowe, modele generatywne, uczenie ciągłe), uczenie reprezentacji (deskryptory binarne).
|
|
| 8 |
Metody uczenia maszynowego dla danych społecznych i pomiarowych Zagadnienie jest dedykowane dla osób dysponujących znajomością metod uczenia maszynowego, umiejętnością pozyskiwania i przetwarzania danych oraz zainteresowanych zarówno rozwojem w tym obszarze, jak i zastosowaniami tych metod do zagadnień społecznych. Celem będzie rozwój metod modelowania zachowań transportowych z wykorzystaniem danych z różnych źródeł oraz metod uczenia maszynowego, w tym m.in. metod dedykowanych dla strumieni danych i metod uczenia z przeniesieniem. W szczególności planowane jest wykorzystanie strumieni danych opisujących faktyczną dostępność różnych środków komunikacji i ich łączenie m.in. z danymi pozyskiwanymi z badań ankietowych. Zagadnienie badawcze jest bezpośrednio związane z realizowanym aktualnie międzynarodowym grantem badawczym z udziałem jednostek zajmujących się badaniami społecznymi i modelowaniem zanieczyszczenia powietrza.
|
|
| 9 |
Celem doktoranta będzie wytrenowanie sieci neuronowej w oparciu o rodzinę charakterystyk częstotliwościowych impedancji mierzonych dla magnetycznych pierścieni nanokrystalicznych. Sieć ta umożliwi odwzorowanie mierzonych charakterystyk częstotliwościowych za pomocą modelu obwodu elektrycznego elementów skupionych (LEEC). Zamiarem jest zastąpienie zmodyfikowanej metody Pade'a, opublikowanej w artykule CEM2014, nową metodą opartą na sieci neutralnej (artykuł CEM2014: Szewczyk, J. Pawłowski, K. Kutorasiński, S. Burow, S. Tenbohlen, W. Piasecki, "Identyfikacja funkcji wymiernej w dziedzinie s opisującej charakterystykę częstotliwościową materiału magnetycznego," Proceedings of the 9th International Conference on Computation in Electromagnetics (CEM), 31 marca - 1 kwietnia 2014, Londyn, UK). Więcej informacji, patrz: https://wutwaw-my.sharepoint.com/:w:/g/personal/marcin_szewczyk_pw_edu_pl/Ea6m_83KcehBo-oi2NuWHb8BlwiEg6mxS307fjKB0lp3GA?e=h45tAF
|