Grupy badawcze prowadzące działalność naukową związaną z inteligencją obliczeniową

Wydział Inżynierii Metali i Informatyki Przemysłowej

  • Katedra Informatyki Stosowanej i Modelowania. Badania w zakresie modelowania procesów w inżynierii materiałowej, optymalizacja procesów oraz wnioskowanie i formalizacja wiedzy. Bogata oferta dydaktyczna dla studentów pierwszego i drugiego stopnia. Kontakt: Krzysztof Regulski. Dodatkowe informacje.

Wydział Geodezji Górniczej i Inżynierii Środowiska

  • Katedra Ochrony Terenów Górniczych, Geoinformatyki i Geodezji Górniczej. Badania z zakresu oceny stanu technicznego budynków, odporności dynamicznej obiektów na wpływy sejsmiczne, modelowania deformacji terenu, monitoringu geodezyjnego, klasyfikacji i filtrowania chmur punktów i klasyfikacji obrazów. Kontakt: Wojciech Gruszczyński. Dodatkowe informacje.

Wydział Geologii, Geofizyki i Ochrony Środowiska

  • Katedra Geoinformatyki i Informatyki Stosowanej. Prace badawcze wykorzystujące metody inteligencji obliczeniowej, prowadzone w katedrze dotyczą: monitoringu satelitarnego obszarów postindustrialnych, analiza zdjęć satelitarnych w zagadnieniach poszukiwania złóż, analiza obrazów w geologicznych bazach danych, prognozowanie stanu wałów przeciwpowodziowych, badania sejsmologiczne litosfery, analiza zagrożeń kopalnianych. Kontakt: Mariusz Młynarczuk. Dodatkowe informacje.

Wydział Informatyki, Elektroniki i Telekomunikacji

  • Katedra Elektroniki. Prace badawcze związane ze sztuczną inteligencją koncentrują się na: kompresji modeli uczenia maszynowego i głebokiego uczenia (pod kątem implementacji w systemach wbudowanych - GPU i FPGA), przetwarzaniu obrazów oraz strumieni video (głównie wykorzystując modele głębokiego uczenia), przetwarzanie języka naturalnego (z wykorzystaniem modeli głębokiego uczenia), algorytmy ewolucyjne oraz reinforcement learning. Kontakt: Marcin Pietroń.

Wydział Elektrotechniki, Automatyki, Informatyki i Inżynierii Biomedycznej

  • Katedra Automatyki i Robotyki. Katedra prowadzi prace badawcze i rozwojowe związane z inteligencją obliczeniową w takich obszarze widzenia maszynowego oraz robotyki i sterowania. Prowadzone projekty dotyczą miedzy innymi: rozwoju metod sztucznej inteligencji, architektur maszynowego widzenia, architektur sprzętowych do analizy obrazów i strumieni wideo i ich przetwarzania w wielkiej skali, widzenia maszynowego w zastosowaniach medycznych, sterowania pojazdami autonomicznymi (wraz z systemami aktywnego bezpieczeństwa i wspomagania kierowcy), sterowania dronami. Kontakt: Joanna Jaworek-Korjakowska. Dodatkowe informacje.
  • Katedra Biocybernetyki i Inżynierii Biomedycznej. Katedra prowadzi prace badawcze i rozwojowe, wykorzystujące nowoczesne narzędzia sztucznej inteligencji do analizy i interpretacji sygnałów biologicznych, parametrów biometrycznych i obrazów medycznych. Rozwijamy zarówno tradycyjne metody przetwarzania i rozpoznawania obrazów medycznych jak również metody ich semantycznej analizy w celu automatycznego rozumienia ich sensu i znaczenia w diagnostyce i terapii. Projektowane w Katedrze algorytmy są wykorzystywane do detekcji nieprawidłowości w przebiegu sygnałów EKG i EEG, do budowania interfejsów człowiek-maszyna na przykład w oparciu o aktywność okoruchową, do wspomagania medycznej diagnostyki obrazowej czy do identyfikacji osób. Metody sztucznej inteligencji stosujemy również do zdalnego, telemedycznego monitorowania osób niepełnosprawnych. Zespół Katedry przygotowuje narzędzia na wysokim poziomie gotowości technologicznej i jest otwarty na współpracę przy komercjalizacji. W celu osiągnięcia w/w celów rozwijane są metody eksploracji wiedzy z danych, asocjacyjne struktury danych oraz algorytmy sztucznej inteligencji i inteligencji obliczeniowej, a w szczególności innowacyjne modele sztucznych sieci neuronowych, w szczególności sieci głębokie, hierarchiczne, grafowe, asocjacyjne, rekurencyjne, konwolucyjne, klasyfikujące i klasteryzujące. Kontakt: Piotr Augustyniak. Dodatkowe informacje.

Wydział Fizyki i Informatyki Stosowanej

  • Katedra Oddziaływań i Detekcji Cząstek. Metody inteligencji obliczeniowej zyskały specjalnie miejsce w badaniach związanych z eksperymentalną fizyką wysokich energii. Modele drzew decyzyjnych oraz sztucznych sieci neuronowych stosowane są do klasyfikacji przypadków i analizy danych. Ocena jakości danych produkowanych przez detektory cząstek wymagają stosowania wyrafinowanych technik redukcji i analizy szeregów czasowych. Metody inteligentne stosowane są również do kontroli działania infrastruktury sprzętowej (np. magnesy nadprzewodzące) akceleratora LHC. Kontakt: Tomasz Szumlak.