Přístup studenta k řešené práci hodnotím velmi pozitivně. Práce byla řešena v kontextu širšího vývojového projektu, nicméně ve věci experimentálního vývoje predikčního modelu s využitím metod strojového učení student pracoval zcela samostatně. Vzhledem k modelovému pojetí a omezenému množství realizovaných experimentů má práce spíše metodický význam a povahu studie proveditelnosti. Pro využití predikčních algoritmů v reálné aplikaci je třeba provést další experimenty a rozšířit soubor dat, což bude předmětem další práce. V souvislosti s realizovanou diplomovou prací a navazujícími VaV aktivitami se student podílel na vytvoření dvou funkčních vzorků a jednoho užitného vzoru.   

Předložená diplomová práce je motivována snahou prozkoumat degradační procesy kompozitních PTFE povlaků kluzných ložisek a vyvinout spolehlivou metodu pro diagnostiku jejich zbytkové tloušťky v reálném čase. Jedná se o komplexní výzkumně-vývojovou studii založenou na použití laboratorního rotačního tribometru a vlastní navržené testovací konfigurace pro akcelerované zkoušky opotřebení, a to včetně integrace vysokofrekvenčního měřicího řetězce akustické emise a následného vyhodnocování sbíraných dat pomocí umělých neuronových sítí.

Kapitola věnovaná přehledu současného stavu poznání je velmi rozsáhlá a pokrývá široké spektrum témat od fyziky akustické emise až po pokročilé architektury hlubokého učení. Vzhledem k tomuto multidisciplinárnímu rozptylu se však autor v textu často uchyluje k popisnému, až učebnicovému výkladu základních pojmů, přičemž analýza problematiky jde v některých pasážích spíše po povrchu. Rešerši by tak prospěla hlubší kritická konfrontace stávajících vědeckých studií a exaktnější vytyčení konkrétní výzkumné mezery namísto obecného shrnutí, které může místy působit poněkud samoúčelně. I přes tyto výhrady však tato část spolehlivě prokazuje studentovu schopnost orientovat se v náročné mezioborové problematice a vytváří dostatečný teoretický základ pro navazující experimentální a implementační část.

Student formuloval dvě specifické výzkumné otázky, ke kterým vhodně navrhl hypotézy, z nichž následně vyšel při návrhu metodiky směřující k vývoji a ověření celé diagnostické metody. Oceňuji komplexnost provedených aktivit diplomanta: konstrukční návrh a vlastní realizaci úprav existujícího tribometru včetně systému pro akvizici dat, velmi ucelený post-processing a zpracování signálu pro další využití při predikci opotřebení pomocí neuronových sítí, schopnost orientace v problematice strojového učení (vlastní implementace, ladění i použití různých architektur), zručnost při realizaci Hsu-Nielsenova testu i finální zpracování softwarového nástroje. Pro porovnání a zhodnocení získaných výsledků bylo vhodně zvoleno typické kritérium RMSE doplněné o MAE (střední absolutní chyba) a koeficient determinace. Mírnou výtku mám k přehlednosti prezentovaných postupů. Zpracování signálu a tvorba datasetu jsou po technické stránce popsány velmi detailně (včetně odkazů na příslušné skripty), nicméně celkové architektuře fúze všech nasbíraných a zpracovaných dat by výrazně prospělo doplnění o přehledné blokové schéma datových toků. V současné textové podobě je tato stěžejní část práce poněkud nepřehledná.

Po prostudování práce lze konstatovat, že stanovených cílů bylo dosaženo. Autor diplomové práce provedl podrobnou diskuzi včetně analýzy limitů jím navržené metodiky, věrohodně ověřil formulované hypotézy a prokázal schopnost komplexní vědecko-výzkumné práce. Předložená diplomová práce splňuje všechny požadavky kladené na kvalifikační práce tohoto typu. Její koncepce, členění kapitol a jejich návaznost jsou logické. Po formální i grafické stránce je práce na velmi dobré úrovni. Topics for thesis defence:

1. Pro generování cílové veličiny (zbytkové tloušťky povlaku) pro trénování neuronových sítí jste použil interpolaci vázanou na kumulativní třecí práci. Jak se tento předpoklad lineárně vyhlazeného průběhu opotřebení slučuje s reálnou nelineární fyzikou tribologického záběhu a degradace PTFE povlaků? Nevedlo toto zjednodušení k tomu, že pokročilé modely pouze skrytě integrují časový/energetický průběh experimentu, namísto skutečné diagnostiky okamžitých mikromechanických změn v kontaktu?
2. Vaše rešeršní část pokrývá velmi široké spektrum témat od fyziky akustické emise po architektury neuronových sítí. Pokud byste měl z této rozsáhlé teorie vybrat jeden specifický poznatek či limit, který byl pro Vás kritickým odrazovým můstkem pro návrh vlastního experimentu a diagnostického řetězce, který by to byl?