Přístupnostní navigace
E-přihláška
Vyhledávání Vyhledat Zavřít
studijní program
Fakulta: FITZkratka: DITAk. rok: 2024/2025
Typ studijního programu: doktorský
Kód studijního programu: P0613D140028
Udělovaný titul: Ph.D.
Jazyk výuky: čeština
Akreditace: 8.12.2020 - 8.12.2030
Profil programu
Akademicky zaměřený
Forma studia
Prezenční studium
Standardní doba studia
4 roky
Garant programu
prof. Ing. Lukáš Sekanina, Ph.D.
Oborová rada
Předseda :prof. Ing. Lukáš Sekanina, Ph.D.Člen interní :prof. Ing. Pavel Václavek, Ph.D.doc. Ing. Jan Kořenek, Ph.D.prof. Ing. Jan M. Honzík, CSc.prof. Dr. Ing. Pavel Zemčík, dr. h. c.prof. Dr. Ing. Zbyněk Raidaprof. RNDr. Josef Šlapal, CSc.prof. RNDr. Milan Češka, CSc.prof. Ing. Tomáš Hruška, CSc.prof. Ing. Tomáš Vojnar, Ph.D.prof. Dr. Ing. Jan Černockýprof. RNDr. Alexandr Meduna, CSc.prof. Ing. Adam Herout, Ph.D.Člen externí :prof.,RNDr. Jiří Barnat, Ph.D.prof. Ing. Jiří Sochor, CSc.
Oblasti vzdělávání
Cíle studia
Cílem studijního programu je poskytnout vynikajícím absolventům magisterského studia specializované univerzitní vzdělání nejvyššího typu v informatice a výpočetní technice, zvláště pak v oblastech, ve kterých se profilují výzkumné skupiny FIT, a ve vztahu k výzkumným projektům řešeným na FIT:
Profil absolventa
Absolventi doktorského studijního programu Information Technology jsou schopni samostatně provádět vědecko-výzkumnou činnost a tvůrčím způsobem řešit složité teoretické, návrhové, verifikační, testovací, implementační a inovační problémy v oblasti informatiky. Jsou vybaveni pokročilými znalostmi jak z teoretické informatiky, tak i z oblasti algoritmizace, tvorby software i hardware a zkušenostmi s jejich uplatněním v různých aplikacích. Hlavní důraz a cíl studia je směřován na vědeckou a tvůrčí činnost a představení výstupů této činnosti vědecké komunitě na mezinárodní úrovni, zejména ve formě publikačních výstupů. Další nedílnou součástí je získání zkušeností s prací v týmu a pravidelná prezentace dosažených výsledků, nejdříve pro kolegy na FIT a později na mezinárodních vědeckých konferencích. Absolventi doktorského studijního programu mají tedy nejen teoretické a specializované znalosti dle svého odborného zaměření, ale zároveň i zkušenosti s publikační činností a uplatněním a prezentací výsledků na mezinárodní úrovni.
Charakteristika profesí
Absolventi FIT obecně a absolventi doktorského studia zejména nemají problém najít uplatnění jako vědečtí, pedagogičtí či řídicí pracovníci jak v ČR tak v zahraničí.
Podmínky splnění
Jsou vymezeny individuálním studijním plánem studenta, jenž specifikuje studijní předměty, které je student povinen úspěšně absolvovat, předpokládané stáže a účasti na odborných konferencích a minimální pedagogické působení v bakalářském nebo magisterském studijním programu fakulty. Úspěšné ukončení studia je podmíněno:
Vytváření studijních plánů
Jsou stanovena směrnicí děkana Pravidla o organizaci studia na FIT pro sestavovaní individuálního plánu studenta. Individuální studijní plán vychází z tématu disertační práce a podléhá schválení oborovou radou.Předepisuje:
https://www.fit.vut.cz/fit/info/smernice/sm2018-13.pdf
Dostupnost pro zdravotně postižené
Vysoké učení technické v Brně umožňuje studium osobám se zdravotním postižením dle § 21, odst. 1 písm. e) zákona 111/1998 Sb. vysokých školách a o změně a doplnění dalších zákonů ve znění pozdějších předpisů a dle požadavků v této oblasti vyplývajících z nařízení vlády č. 274/2016 Sb., o standardech pro akreditace ve vysokém školství, poskytuje uchazečům o studium a studentům se specifickými potřebami služby v rozsahu a formou odpovídající specifikaci uvedené v Příloze č. 3 k Pravidlům pro poskytování příspěvku a dotací veřejným vysokým školám Ministerstvem školství, mládeže a tělovýchovy, specifikující financování zvýšených nákladů na studium studentů se specifickými potřebami.Služby pro studenty se specifickými potřebami jsou na VUT v Brně realizovány prostřednictvím aktivit specializovaného pracoviště - poradenského centra Alfons, které je součástí Institutu celoživotního vzdělávání VUT v Brně - sekce Poradenství pro studenty.Aktivity poradenského centra a pravidla zpřístupňování studia univerzita garantuje platnou Směrnicí rektora č. 11/2017 upravující postavení uchazečů o studium a studentů se specifickými potřebami na VUT v Brně. Tato vnitřní norma garantuje minimální standardy poskytovaných služeb.Služby poradenského centra jsou nabízeny uchazečům o studium a studentům se všemi typy zdravotního znevýhodnění uvedených ve zmíněném Metodickém standardu Ministerstva školství, mládeže a tělovýchovy.
Návaznost na další typy studijních programů
Studijní program navazuje jak na dobíhající navazující magisterský program Informační technologie, tak na nový navazující magisterský program Informační technologie a umělá inteligence.Studenti mohou dále, podle svých potřeb a mimo své formalizované studium, také absolvovat kurzy a školení týkající se metodologie vědecké práce, publikačních a citačních dovedností, etiky, pedagogiky a tzv. měkkých dovedností, které organizuje VUT či jiné instituce.
Vypsaná témata doktorského studijního programu
Jádrem práce je vývoj nových metod zpracování dat pomocí neuronových sítí. Může jít o data získaná od uživatelů informačních systémů i o přímá senzorická data. Zvláštní pozornost bude věnována zpracování a predikci sekvenčních dat (prediktivní výroba a údržba). Předpokládá se spolupráce s průmyslovým partnerem rámci projektu TAČR. Školitelem specialistou a koordinátorem zapojení UITS do projektu je R. Kočí.
Školitel: Janoušek Vladimír, doc. Ing., Ph.D.
Cílem práce je navázat na soudobé architektury a metody vývoje distribuovaných řidicích systémů, IoT a CPS (cyber-physical systems) a přinést nové architektury a metody, které zohlední potřebu analyzovatelnosti a verifikovatelnosti a přitom umožní adaptabilitu a dynamickou rekonfigurovatelnost systému v návaznosti na dynamicky se měnící požadavky a dostupnost zdrojů. Téma zahrnuje problematiku transformace modelů, využití metod strojového učení a umělé inteligence v návrhu a realizaci inteligentních a distribuovaných řídicích systémů a moderní metody modelování, simulace, analýzy a verifikace, v souladu s průmyslovými standardy pro IoT, CPS a Průmysl 4.0.Jedním z východisek může být publikace On the Model Continuity in Control Systems Design Using DEVS, UML, and IEC 61499 (http://personales.upv.es/thinkmind/dl/conferences/icsea/icsea_2021/icsea_2021_2_120_10075.pdf).
Tato disertační práce je zaměřena na rozvoj prostředků pro víceúrovňové modelování a koordinaci akcí v kontextu holonických systémů s využitím Robot Operating System (ROS). Holonické systémy, představující autonomní entity nazývané holony, nabízejí flexibilní přístup k organizaci autonomních prvků v rámci vyšších organizačních úrovní. Koncept holonů nachází uplatnění v širokém spektru oblastí, včetně průmyslové robotiky, inteligentní dopravy, autonomních vozidel, senzorických systémů a obecně v oblastech kyberneticko-fyzikálních systémů (CPS), Průmyslu 4.0 a Internetu věcí (IoT). Robot Operating System (ROS) je framework pro vývoj distribuovaných inteligentních systémů a robotů, umožňující komunikaci a spolupráci mezi autonomními entitami. Cílem této práce je poskytnout nové metody a nástroje, které povedou k efektivní integraci holonických konceptů do prostředí ROS. Zároveň se očekává, že práce přinese inovativní přístupy ke koordinaci akcí mezi autonomními entitami na různých úrovních organizace systému. Experimentální ověření navržených prostředků proběhne v reálných i simulovaných prostředích, s důrazem na možné aplikace v průmyslu a rozvíjejících se technologiích.
Náplní práce je návrh a praktické vyzkoušení nového typu digitálních agentů. Tito by měli být založeni na kombinaci aktorového přístupu s přístupy hlubokého strojového učení. Aktorový přístup je alternativou k objektovému přístupu. V tomto modelu je základní výpočetní jednotkou aktor, který realizuje čtyři základní operace: založ, pošli, přijmi a řiď; další operace jsou asynchroní, založené na posílání zpráv mezi aktory. Hluboké strojové učení je založeno na využití algoritmů (neuronových sítí) operujících s daty uspořádanými ve vrstvách. Předpokládáme, že agent nového typu bude složen z mnoha actorů a bude schopen se učit díky vytěžování toků zpráv, které si mezi sebou aktoři posílají. Výše uvedené hypotézy budou prakticky testovány v průmyslu v prostředí "agentové továrny" u partnera projektu.
Školitel: Zbořil František, doc. Ing., Ph.D.
Popis tématu:
Současným trendem Internetu je přesun aplikací, dat a výpočtů do cloudového prostředí. Tento přesun se týká jak jednotlivců tak i firemního prostředí. S tím souvisí i změna způsobu monitorování aplikací a služeb, kdy tradiční monitorovací techniky typu Netflow či SNMP nemají možnost sledovat výkon, dostupnost a odezvu cloudových aplikací. Navíc dostupnost monitorovacích a diagnostických informací z cloudu je omezená a často závisí na typu cloudu a použití služeb.
Výzkumné téma se zaměřuje na návrh metod aktivního monitorování pro cloudové aplikace pomocí sítě agentů, kteří monitorují pomocí modulárních testů dostupnost, výkonnost a bezpečnost aplikací v cloudu na vrstvách L3-L7. Pro zpracování monitorovacích dat se využijí metody strojového učení zaměřené na profilování chování, prediktivní analýzu a detekci chyb.
Literatura:
Školitel: Matoušek Petr, doc. Ing., Ph.D., M.A.
Cílem práce je vyhledávat a vytvářet algoritmy, které umožní vysoce kvalitní pořizování snímků pomocí obyčejné kamery chytrého telefonu (nebo ekvivalentní). Zároveň je cílem zpracovávat takto pořízené snímky a získávat z nich podrobné znalosti o materiálu a podrobnostech snímaného vzorku. Pořízení jednoho "vysoce kvalitního snímku" bude probíhat s použitím opakovaného fotografování téhož povrchu k dosažení invariance vůči osvětlení, dosažení "superresolution", eliminace šumu a nahodilých vlivů. Činnosti v rámci výzkumu a vývoje budou sestávat z těchto dílčích témat a zaměřovat se na ně:
Školitel: Herout Adam, prof. Ing., Ph.D.
Nasazování umělé inteligence v rámci bezpečnostních aplikací se stává moderním fenoménem. Veřejné kamerové systémy poskytují dostatek kvalitních dat pro analýzu a poskytování informací v reálném čase s cílem zvyšovat úroveň bezpečnosti. Cílem této práce je vytvořit řešení, které bude schopné rozlišovat jednotlivé osoby a analyzovat jejich chování v reálném čase. V případě nestandardního chování bude uživatel upozorněn.
Očekává se účast na relevantních mezinárodních konferencích a publikování v odborných či vědeckých časopisech. Dále předpokládáme spolupráci se zástupci policie; nicméně pro plnění výzkumu to není nezbytná podmínka.
Na vedení práce se bude podílet školitel specialista Dr. Filip Orság.
Školitel: Hanáček Petr, doc. Dr. Ing.
SW projekty, které využívají dynamické datové struktury v kombinaci s ukazateli, jsou velmi náchylné na chyby při práci s pamětí (null pointer dereference, memorz leaky, ...). Zároveň jde často o systémový kód používaný v jádrech operačních systémů, sdílených knihovnách, nebo interpreterech vyšších programovacích jazyků.
Cílem této práce je navázat na současné techniky pro analýzu programů s dynamickou pamětí, zejména pak na techniky založené na Separační logice a tzv. bi-abdukci. Pr8ce m;6e b7t sm2rov8na na jazyk C/C++, nebo jiný vhodný programovací jazyk. Práce bude navazovat na práci členů skupiny VeriFIT a práci dr. F. Zullegera z TU Wien.
Práce bude řešena ve spolupráci s týmem VeriFIT zabývajícím se na FIT VUT technikami pro verifikace programů se složitými datovými strukturami (zejména dr. L. Holík, prof. T. Vojnar, ing. T. Dacík, ing. V. Šoková). V případě zodpovědného přístupu a kvalitních výsledků je zde možnost zapojení do grantových projektů (včetně mezinárodních). Je zde rovněž možnost úzké spolupráce s různými zahraničními partnery VeriFIT: TU Wien, Rakousko (dr. F. Zulleger); Uppsala University, Švédsko (prof. P.A. Abdulla, prof. B. Jonsson, dr. Rummer); Verimag, Grenoble, Francie (dr. R. Iosif); IRIF, Paříž, Francie (prof. A. Bouajjani, dr. M. Sighireanu, dr. C. Enea); Academia Sinica, Tchaj-wan (prof. Y.-F. Chen).
V rámci tématu se student může také aktivně zapojit do různých grantových projektů, jako je např. projekt AIDE - Pokročilá analýza a verifikace pro pokročilý software, GAČR.
Školitel: Rogalewicz Adam, doc. Mgr., Ph.D.
Tematicky se tato disertační práce orientuje na bezpečnost bezdrátových lokálních sítí. V rámci řešení by mělo dojít k seznámení se s vybranými bezdrátovými sítěmi a jejich zabezpečením. Kroky práce by měly obsahovat: prostudování teorie bezdrátových sítí, jejich vlastností a možností provedení útoků, odzkoušení základních typů útoků, navržení nového způsobu ochrany, experimenty, zhodnocení výsledků a návrh směru dalšího výzkumu.
Očekává se účast na relevantních mezinárodních konferencích a publikování v odborných či vědeckých časopisech.
Na vedení práce se bude podílet školitel-specialista dr. Kamil Malinka.
Cílem disertační práce je prozkoumat metody autotuning vysoce náročných aplikací.
Výkon dané výpočetní aplikace i jednotlivých výpočetních funkcí je silně ovlivně architekturou požité výpočetní platformy, překladačem a charakterem vstupních dat. Manuálně odladit nepřeberné množství variant kódu je prakticky nemožné.
Proto se tato práce zaměří na techniky automatické optimalizace kódu, které za běhu algoritmu vybírají různé implementace daných rutin, měří jejich výkon aby po nějaké době dospěly k optimálnímu nasazení daného algoritmu.
Školitel: Jaroš Jiří, doc. Ing., Ph.D.
Trendem poslední doby při stavbě superpočítačových systémů je využití heterogenních architektur pro dosažení vysoké výkonnosti a současně nízkého příkonu. Typickým představitelem takového systému je Tsubane-II nebo Salomon, jenž obsahují mimo běžných vícejádrových procesorů i akcelerátory Intel Xeon Phi, nebo systémy jako je Titan jenž sází na grafické karty firmy NVIDIA.
Pokud chceme opravdu využít plný potenciál výpočetního systému je nutné úlohu rozdělit nejen na akcelerační karty, ale rovněž na procesorová jádra. Pokud bychom uvažovali systém Salomon umístěný v Ostravě, procesorová část představuje 1/3 výkonu, zatímco akcelerační karty 2/3.
Cílem práce je navrhnout novou metodiku automatizované rozdělení výpočtu (dekompozice) a vyvážení pracovní zátěže tak, aby byly využity všechny dostupné prostředky a minimalizována komunikace.
U softwarových systémů očekáváme, že jednak nikdy nenastane žádná závažná chyba (deadlock, neoprávněný přístup do paměti, ...), ale také každá akce systému vždy úspěšně skončí v rozumném časovém intervalu. Problémem ověření ukončení v rozumném čase se zabývá analýza mezí (bound analysis). Problémem analýzy mezí je pro zadaný program (nebo funkci) nalézt (horní) odhad složitosti. Přes pokrok v posledních letech ale stále nejsou současné techniky dostatečné. Problémem jsou hlavně složité datové struktury a tzv. otevřený kód, kde analyzujeme pouze části kódu bez znalosti kontextu.
Cílem této práce je navázat na současné techniky pro analýzu mezí s cílem analýzy mezí otevřeného kódu a/nebo kódu se složitými datovými strukturami. Práce bude navazovat na práci členů skupiny VeriFIT a práci dr. F. Zullegera z TU Wien a dr. M. Sinna z Fachhochschule St. Pölten.
Umělé neuronové sítě (ANN) a tzv. hluboké neuronové sítě se v poslední době hojně používají ve výpočetně náročných úlohách klasifikace, predikce a rozpoznávání. Cílem disertační práce bude navrhnout škálovatelné metody automatizovaného návrhu ANN, které současně optimalizují konfiguraci platformy (GPU, FPGA, ASIC), kde bude výsledná síť nasazena. Předpokládá se i návrh náhradních modelů umožňujících predikovat přesnost a další parametry kandidátních ANN s cílem snížit dobu návrhu. Výzkum spadá to témat řešených výzkumnou skupinou Evolvable Hardware.
Školitel: Sekanina Lukáš, prof. Ing., Ph.D.
Tématem práce je propojení prostředí pro modelování inteligentních systémů s nástroji pro vytváření a provádění simulačních modelů. Doktorand by se měl orientovat zejména na otevřené otázky robotiky, jako jsou například společné plánování, řešení konfliktů a koordinace, a zkoumat jejich řešení právě s využitím simulačních nástrojů jako jsou PNtalk nebo TMass. Výsledkem by měla být analýza problematiky, řešení některých problémů a demonstrace přínosu modelování pro jejich řešení.
Školitel specialista: Ing. Radek Kočí, Ph.D.
V posledních letech došlo obrovskému zvýšení kvality výstupů neuronových sítí generující syntetický obsah, které šlo ruku v ruce s výrazným zjednodušením použití nástrojů využívajících AI a také jejich vyšší dostupností. Rostoucí trend v používání umělé inteligence tak přináší nové výzvy oblasti kybernetické bezpečnosti. Nejvýznamnějšími příklady je použití tzv. "deepfakes" k útoku na biometrické systémy nebo využití technik hlubokého učení k detekci kybernetických útoků. Cílem této práce je ve vybrané oblasti kybernetické bezpečnosti analyzovat nové trendy, přístupy, reálné útoky, jejich vlastnosti, dopady a potenciální aplikace. Práce by poté měla na základě analýzy a výzkumu stavu bezpečnosti pro vybrané oblasti navrhnout nové metody ochrany založené na AI.
Doporučené oblasti zaměření práce:Vliv generativní AI na bezpečnost kódu a aplikační bezpečnostLidský faktor v útocích založené na AI - např. zvyšování schopnosti lidí rozpoznávat tento typ útokůDopady generativní AI na bezpečnost biometrické autentizace (hlas, obličej, ...)
Na rozdíl od dialogových systémů postavených na komponentech (jako je rozpoznávání řeči, generování přirozeného jazyka, dialog management a syntéza řeči) se toto téma koncentruje na celostní (end-to-end) modelování hlasových dialogů. Cílem je reprezentace dialogů ve vektorovém prostoru, kde bude možné poloautomaticky nebo zcela automaticky navrhovat konverzační modely ve formě grafů konečných stavových automatů z neanotované sady hlasových nebo textových trénovacích dialogů. To povede k důvěryhodnému a vysvětlitelnému modelování konverzací.
Školitel: Černocký Jan, prof. Dr. Ing.
Diarizace mluvčích (SD, určení, kdo kdy mluvil) je důležitou součástí vytěžování řečových dat a umělé inteligence (AI). Je zásadní pro následné algoritmy, např. automatické rozpoznávání řeči (ASR). Současná SD funguje dobře za mnoha podmínek, ale nedokáže si poradit s překrývající se řečí. více než dvěma mluvčími a realistickými nahrávky (různé akustické podmínky a styly mluvy). Většina současných SD navíc charakterizuje mluvčí pouze na základě akustické informace. Budoucí SD bude pro zvýšení přesnosti využívat amalgám vstupů, a využívat všech dostupné informačních zdrojů. Toto PhD téma navrhuje významný posun směrem k tomuto cíli. Vyvineme nové architektury, které rozšíří end-to-end SD na různé scénáře s více úlohami. Navrhujeme také integraci zpracování signálů z několika vstupů (mikrofonů) využívající vzájemně se doplňující informace. Konečným cílem projektu je spojit všechny tyto systémy do jednotného rámce, který podstatně zlepší přesnost SD.
Školitel: Burget Lukáš, doc. Ing., Ph.D.
Výzkumný problém: Mezi všemi typy demence je Alzheimerova choroba (AD) nejběžnější formou, přičemž 70 % lidí postižených demencí má AD. Vzhledem k tomu, že prevalence AD se zvyšuje s věkem, očekává se, že počet lidí žijících s AD v příštích desetiletích poroste v důsledku lepší kvality života, která má za následek zvýšení věku v mnoha zemích. To vše vedlo ke zvýšenému zaměření na zajištění pre-start detekce AD a odpovídající intervenci, což může vést ke zpomalení progrese onemocnění poskytnutím adekvátní diagnostiky.
Problémy se současnými řešeními: K preklinické AD dochází 10 až 15 let před vypuknutím nemoci, což má za následek změny v mozku, aniž by se projevily nějaké skutečné příznaky nemoci, jako je ztráta paměti atd. Pre-onset znamená detekci AD v preklinickém stádiu nebo před ním. Stávající nejmodernější metody se zaměřují především na detekci pozdějších stádií AD a detekce preklinické AD je stále otevřeným výzkumným problémem. Tento výzkum se proto zaměřuje na detekci AD před propuknutím (tj. včasnou detekci preklinické AD), protože to bude mít obrovský dopad na životy lidí. To může vést k včasnému zásahu a může vést k dalšímu zpomalení progrese onemocnění.
Výzvy: Ve fázi preklinické AD nejsou související příznaky a symptomy jasné, a proto lidé v této fázi nevyhledávají žádnou pomoc. Proto by metoda pro detekci AD před nástupem měla být součástí pravidelného procesu zdravotního screeningu, a proto by měla být dostupná v malých klinických zařízeních.
Téma práce: Způsob detekce preklinické AD bude zahrnovat zkoumání základních mozkových mechanismů pro sledování a sledování změn souvisejících s pre-propuknutím detekce AD. Zobrazování magnetickou rezonancí (MRI) bude použito jako reference pro zkoumání dynamiky mozku, ale v praxi jej nelze použít kvůli jeho vysoké ceně a specializovanému prostředí, které omezuje jeho použití ve fázi screeningu. V tomto výzkumu bude použit elektroencefalogram (EEG), který je široce dostupný, má nízkou cenu, má dobré časové rozlišení a má vysokou mobilitu. Proto si tento projekt klade za cíl prozkoumat změny v základních mozkových mechanismech pomocí EEG k vývoji neuromarkeru založeného na EEG pro detekci AD před propuknutím. Neuromarker bude zahrnovat extrakci funkcí a odpovídající vývoj modelu strojového učení.
Pár slov o školiteli: Dr. Malik nedávno nastoupil na FIT VUT v Brně. Má desetiletou zkušenost s prací v oblasti zpracování neuro-signálů a neuro-obrazu. V současné době je v procesu zakládání výzkumné skupiny v této oblasti na FIT. Jedná se o multidisciplinární projekt, který bude zahrnovat spolupráci s klinickými lékaři. Jádro projektu však souvisí s IT. Jedná se o vývoj nové metody analýzy EEG signálů. Neváhejte mě kontaktovat na malik@fit.vutbr.cz
Školitel: Malik Aamir Saeed, doc., Ph.D.
Práce začne seznámením se základy problematiky detekce hlasů deepfakes (deepfake detection, DFD) - s terminologií, dostupnými technikami, daty a mezinárodními evaluacemi výzvami (zejména AVSpoof), s historií a současným stavem technik a nástrojů pro rozpoznávání mluvčích (wespeaker toolkit), se současným stavem technik a nástrojů pro personalizovanou syntézu textu na řeč (pTTS) a převod hlasu. Prvním úkolem bude reprodukovat jeden nebo dva systémy DFD z AVSpoof 2021 (nebo novější evaluace), zkontrolovat, zda čísla odpovídají tomu, co je uváděno, prostudovat, jak systémy fungují, a následně napadnout systém(y) DFD AVSpoof 2021 pomocí několika aktuálních technik generování DFD. Hlavním úkolem PhD práce je navrhnout a implementovat způsoby, jak detekovat DFD (nebo napomoci detekci DFD) například tím, že (1) systém DFD bude znát pravou řeč cílového mluvčího (2) bude pracovat s artefakty, které by mohly být špatně zpracovány systémy pTTS, jako jsou například nádechy. (3) návrhem a implementací technik využívajících poznatky psychoakustiky (4) návrhem a implementací technik využívajících textové informace dostupné od cílového mluvčího (např. sociální sítě)..
Různé typy logik a automatů patří mezi nejzákladnější objekty studované a aplikované v oblasti informatiky již desítky let. Přesto v této oblasti existuje řada dosud neuspokojivě vyřešených problémů a neustále se objevují nové, vzrušující problémy související se stále novými aplikacemi logik a automatů (např. při formální verifikaci konečně i nekonečně stavových systémů s různými pokročilými řídicími či datovými strukturami, v rozhodovacích procedurách, při syntéze programů či hardware nebo i v metodách efektivního vyhledávání v různých typech dat či v síťovém provozu). Předmětem disertační práce bude primárně rozvoj současného stavu v oblasti efektivní práce s různými logikami (např. nad ukazatelovými strukturami, řetězci, různými aritmetikami, temporálními logikami apod.). Za tím účelem budou zkoumány přístupy založené na různých typech rozhodovacích diagramů, automatů, ale také např. přístupy založené na existenci modelu omezené velikosti či na efektivních redukcích mezi různými typy logických teorií. V souvislosti s tím pak budou rozvíjeny i metody efektivní práce s rozhodovacími diagramy a různými typy automatů (automaty nad slovy, stromy, nekonečnými slovy, automaty s čítači apod.). Práce zahrne jak teoretický výzkum, tak také prototypovou implementaci navržených technik a jejich experimentální vyhodnocení. Práce bude řešena ve spolupráci s týmem VeriFIT zabývajícím se na FIT VUT rozvojem technik pro práci s logikami a automaty a jejich aplikacemi. Jedná se zejména o dr. O. Lengála, jež bude působit v roli školitele specialisty, nebo také doc. L. Holíka či doc. A. Rogalewicze. V případě zodpovědného přístupu a kvalitních výsledků je zde možnost zapojení do grantových projektů (včetně mezinárodních). Je zde rovněž možnost úzké spolupráce s různými zahraničními partnery VeriFIT: Academia Sinica, Tchaj-wan (prof. Y.-F. Chen); TU Vienna, Rakousko (doc. F. Zuleger); LSV, ENS Paris-Saclay (prof. M. Sighireanu); IRIF, Paříž, Francie (prof. A. Bouajjani, doc. P. Habermehl, doc. C. Enea), Verimag, Grenoble, Francie (doc. R. Iosif); Uppsala University, Švédsko (prof. P.A. Abdulla, prof. B. Jonsson); či School of Informatics, University of Edinburgh, Velká Británie (prof. R. Mayr). V rámci tématu se student může také aktivně zapojit do různých grantových projektů, jako jsou např. projekty GA ČR GA23-07565S "ROULETTE - Reprezentace Booleovských funkcí pomocí adaptabilní datové struktury", GA23-06506S "AIDE - Pokročilá analýza a verifikace pro pokročilý software", ERC.CZ projekt LL1908 "Efektivní konečné automaty pro automatické usuzování" či některý z aktuálně připravovaných Horizon Europe projektů.
Školitel: Vojnar Tomáš, prof. Ing., Ph.D.
Téma je zaměřeno na algoritmy embedded zpracování obrazu, videa a/nebo signálu. Hlavním cílem je zkoumat možnosti "chytrých" a "malých" zařízení, která by měla nové vlastnosti, a bylo možné je efektivně nasadit do aplikací vyžadujících malé, skryté, distribuované, nízkopříkonové, mechanicky nebo klimaticky namáhané jednotky schopné zpracovávat signálové vstupy. Nasazení takových jednotek je perspektivní a široké a předpokládá se i propojení do klient/server a/nebo cloud systémů. Samotné jednotky mohou být založeny na efektivním CPU/GPU/DSP, na programovatelném hardware, případně na kombinaci těchto technologií. Může se jednat i o smart kamery. Aplikace, které jsou v oblasti zájmu tohoto tématu:
Je možnost spolupráce i na grantových projektech, zejména na nově podávaných projektech TAČR, H2020, ECSEL (potenciálně možnost stipendia či pracovního poměru).
Školitel: Zemčík Pavel, prof. Dr. Ing., dr. h. c.
Ukazuje se, že metody syntézy číslicových obvodů využívající evolučních algoritmů, zejména kartézského genetického programování pracujícího přímo nad reprezentací na úrovni hradel, jsou schopny produkovat implementace, které jsou v řadě případů mnohem efektivnější (typicky kompaktnější) nežli implementace získané pomocí současných syntézních technik využívajících interní reprezentace (např. AIG) a iterativní aplikace deterministických přepisovacích pravidel. Typickým cílem optimalizace je redukovat počet hradel optimalizovaného obvodu. V praxi se však vyskytuje požadavek optimalizovat obvod z hlediska více kriterií (např. zpoždění, plocha na čipu). V případě využití systému pro účely resyntézy je multikriteriální optimalizace nutností z důvodu zachování zpoždění obvodu, jehož část je předmětem optimalizace. Cílem disertační práce je navázat na předchozí výzkum a zabývat se možnostmi multikriteriální optimalizace číslicových obvodů s ohledem na dobrou škálovatelnost. Dále se předpokládá využití alternativních reprezentací jako je např. majority uzel, které lépe odrážejí principy nových technologií.Výzkum spadá do témat řešených výzkumnou skupinou Evolvable Hardware.
Školitel: Vašíček Zdeněk, doc. Ing., Ph.D.
Problematika identifikace a extrakce konkrétních informací z dokumentů na WWW je již delší dobu předmětem intenzivního výzkumu. Mezi základní překážky, které je třeba překonat, patří nedostatečná strukturovanost HTML dokumentů a absence metainformací (anotací) využitelných pro rozpoznání významu jednotlivých částí obsahu. Tyto chybějící informace jsou proto nahrazovány analýzou různých aspektů webových dokumentů, zejména následujících:
Pro úspěšnou extrakci konkrétní informace z dokumentů je rovněž nezbytná doménová znalost zahrnující očekávanou strukturu extrahované informace (vztahy mezi jednotlivými extrahovanými položkami) a způsob zápisu jednotlivých položek. Tato znalost umožňuje přesnější rozpoznání jednotlivých částí informace v textu dokumentu.
Současné přístupy k extrakci informací z webových dokumentů se soustřeďují zejména na modelování a analýzu dokumentů samotných; modelování extrahované informace za účelem jejího přesnějšího rozpoznání nebylo dosud podrobněji zkoumáno v tomto kontextu. Předpokládaným cílem disertační práce jsou proto následující:
Nedílnou součástí je rovněž experimentální implementace navržených metod s využitím existujících nástrojů a experimentální ověření na reálných dokumentech dostupných na WWW.
Školitel: Burget Radek, doc. Ing., Ph.D.
Řešení tohoto projektu bude vycházet ze stávajících poznatků o formálních systémech distribuovaného výpočtu. Cílem je konstrukce a výzkum nových automatových a gramatických systémů, které adekvátním způsobem odrážejí potřeby moderních výpočetních metod založených na distribuci. Aplikace těchto systémů se budou soustředit na modelování a výzkum organismů v molekulární biologii a překladačích.Výsledky prvního roku řešení problému budou publikovány v Acta Informatica v 2023.
Školitel: Meduna Alexandr, prof. RNDr., CSc.
Řešení tohoto projektu bude vycházet ze stávajících poznatků o formálních systémech paralelního výpočtu. Cílem je konstrukce a výzkum nových automatových a gramatických systémů, které adekvátním způsobem odrážejí potřeby moderních výpočetních metod založených na distribuci. Aplikace těchto systémů se budou soustředit na modelování a výzkum organismů v molekulární biologii a překladačích.Výsledky prvního roku řešení tohoto problému budou publikovány v Acta Informatica v 2023.
Tématem disertační práce jsou zejména pokročilé metody zpracování a editace obrazu a generativní metody umělé inteligence pro syntézu obrazu. Cílem práce je výzkum nových metod s využitím strojového učení, zejména hlubokých neuronových sítí.
Školitel: Čadík Martin, doc. Ing., Ph.D.
Genetické programování je považováno za jednu z metod v oblasti strojového učení, která umožňuje automatizovaně vytvářet interpretovatelné modely. Oproti hlubokým neuronovým sítím je nevýhodou horší škálovatelnost. Cílem projektu je navrhnout a implementovat systém genetického programování, který bude produkovat interpretovatelné modely a současně zlepší škálovatelnost stávajících přístupů. Na úlohách zejména z oblasti symbolické regrese, návrhu obvodů a aproximativního počítání bude experimentálně vyhodnocována účinnost navržených řešení. Výzkum spadá to témat řešených výzkumnou skupinou Evolvable Hardware.
Využití hlubokého učení v oblasti genetického programování (GP) nabývá důležitosti, protože umožňuje alespoň částečně eliminovat problémy spojené se škálovatelností GP. Jednou z možností je automatizace návrhu reprezentace problému, které používá GP pro řešení dané úlohy. Cílem výzkumu bude využití hlubokých neuronových sítí pro konstrukci efektivní reprezentace kandidátních řešení, návrh účinných genetických operátorů pomocí DNN a další možnosti využití DNN pro potřeby GP. Součástí projektu bude tvorba a evaluace vhodných datových sad pro potřebu těchto metod. Na úlohách zejména z oblasti symbolické regrese, návrhu obvodů, návrhu architektur DNN a aproximativního počítání bude experimentálně vyhodnocována účinnost navržených řešení. Výzkum spadá to témat řešených výzkumnou skupinou Evolvable Hardware.
Modely strojového učení nabívají v posledních letech stále větší popularity, jelikož jsou schopny řešit složité problémy a dosáhnout lepších výsledků ve srovnání s tradičními přístupy. Trénování i inference ML modelů dnes probíhá často na úrovni software s využitím výkonných více-jádrových CPU nebo GPU. Stále častěji se však tyto nástroje stávají součástí elektronických a vestavěných systémů s cílem dosáhnout vysoké výkonnosti nebo nízké latence a spotřeby. Jedná se nejčastěji o aplikace z oblasti image processing, data mining, robotics, ambient inteligent and others.
Cílem této disertační práce je proto návrh nových technik pro automatizovaný převod vybraných modelů strojového učení (např. konvolučních neuronových sítí, rozhodovacích stromů apod.) na úroveň hardware. Jako cílová technologie se předpokládá použití programovatelných FPGA čipů, které jsou oblíbené pro svou vysokou flexibilitu a výkonnost.
Vytvořené nástroje pro převod ML modelů by měly zohlednit požadavky cílové aplikace např. na výkonost klasifikace, latenci nebo spotřebu a vybrat nejvhodnější řešení.
Školitel: Martínek Tomáš, doc. Ing., Ph.D.
Prohlášení o problému: Duševní stres, úzkost a deprese jsou stavy duševního zdraví, které se často vyskytují společně. V takovém případě je člověk ve stresu a není schopen obavy ovládat, a to odpovídajícím způsobem ovlivňuje jeho sociální a pracovní aktivity. Proto je nutné řádné posouzení a diagnostika duševního stresu, úzkosti a deprese, aby se člověk mohl efektivně podílet na svých běžných denních úkolech a činnostech.
Problémy se současnými řešeními: Bohužel konvenční hodnotící a diagnostická opatření jsou subjektivní povahy a používají se pouze tehdy, jsou-li symptomy již zjevné v důsledku pokročilého stádia duševního stresu, úzkosti a deprese. Psychický stres, úzkost a deprese však nevznikají přes noc, spíše jde o dlouhodobý proces. Detekce příznaků je tedy vyžadována v raných fázích duševního stresu, úzkosti a deprese, protože to může vést k vyléčení nebo alespoň oddálit nástup vážných duševních problémů s nimi spojených.
Výzvy: Na rozdíl od jiných nemocí, kde příznaky jako horečka a kašel umožňují lidem vyhledat pomoc, příznaky v raných fázích duševního stresu a úzkosti nejsou snadno identifikovatelné. Proto je třeba, aby byl mozek neustále sledován, zda se u něj neobjevují žádné známky změny nebo zhoršení, aby se příznaky odhalily v raném stádiu.
Řešení: Řešení spočívá ve vývoji objektivní a kvantitativní metody, která dokáže odhalit duševní stres, úzkost a depresi v raném stadiu. Vnímání duševního stresu, úzkosti a deprese má původ v mozku; proto tento výzkum zkoumá neurofyziologické rysy extrahované ze signálu mozkového elektroencefalogramu (EEG) k měření duševního stresu, úzkosti a deprese v raném stádiu. To bude vyžadovat vývoj metody pro extrakci prvků a také přístup k rozpoznávání vzorů, aby bylo možné poskytnout řešení. Pro tento projekt je již k dispozici datový soubor EEG.
Pár slov o supervizi: Mám rozsáhlé zkušenosti s prací v oblasti zpracování neuro-signálů a neuroobrazu a v současné době jsem vedoucím výzkumné skupiny v této oblasti. Jedná se o multidisciplinární projekt a bude zahrnovat spolupráci s klinickými lékaři. Jádro projektu však souvisí s IT z hlediska vývoje nové metody. Neváhejte mě kontaktovat na malik@fit.vutbr.cz
Řešení tohoto projektu bude vycházet ze stávajících poznatků o moderních formálních modelech, které se používají v teorii jazyků. Teoretický výzkum těchto modelů bude diskutovat užitečné transformace těchto modelů, jako např. eliminace vymazávajících pravidel či redukce velikosti jejich komponent. Výzkum aplikací takto transformovaných modelů se bude soustředit na oblasti informatiky související s překladači, matematickou lingvistikou a molekulární biologií.
Výsledky prvního roku řešení tohoto problému budou publikovány v Acta Informatica v 2024.
Konverzační agenti se pomalu stávají běžnou součástí rozhraní pro (prvotní) komunikaci se zákazníkem a odpovídání na jeho otázky. Výzkum v oblasti počítačového zpracování přirozeného jazyka se zaměřuje na vytvoření automatické klasifikace prvotní komunikace a, zejména, otázky uživatele, do předem daných tříd, k nimž existují konkrétní texty. Není však uspokojivě vyřešeno rozšiřování "znalostí" komunikačních agentů při aktualizaci strukturovaných dat, případně při přidání dalších textových materiálů.Cílem disertační práce je rozvinout existující přístupy využívající obrovské kolekce neanotovaných textových dat a způsoby kombinování strukturované a nestrukturované znalosti a optimalizace procesů při rozšiřování funkcionality stávajících i nových konverzačních agentů. Součástí práce bude i aplikace zkoumaných metod v rámci evropských projektů, na jejichž řešení se školitel podílí.
Školitel: Smrž Pavel, doc. RNDr., Ph.D.
Tématicky se tato disertační práce orientuje na bezpečnost IoT systémů. Práce by měla obsahovat:
Kritickou infrastrukturu tvoří systémy a prvky, jejichž výpadek má závažný dopad na zajištění základních potřeb obyvatel jako jsou například distribuce vody, elektrické energie, plynu a další. Příkladem zařízení kritické infrastruktury jsou elektrárny, rozvodny, vodárenská zařízení, distribuční zařízení plynu, řízení dopravy a podobně. Tyto systému používají pro komunikaci průmyslové řídicí protokoly ICS jako jsou například Modbus, IEC 104, MMS. Součástí výzkumu je analýza kybernetických hrozeb v průmyslové komunikaci podle dělení MITRE ATT&CK for ICS a návrh automatizované detekce anomálií. Na základě analýzy běžného provozu je potřeba vybrat automatizovaným způsobem atributy reprezentující komunikaci ICS.Tyto modely lze vytvořit pomocí formálních jazyků, statistických metod, metod strojového učení či neuronových sítí. Tyto modely popisují očekávané chování systému a slouží k detekci anomálií. Při zjištění odchylky navržený systém vyhodnotí závažnost anomálie a za pomoci báze znalostí určí její příčinu, případně způsob eliminace.
Cílem disertační práce je výzkum nových metod pro mitigaci útoků směřujících k odepření služby. Obsahem práce je výzkum využití technik strojového učení za účelem vývoje nových způsobů identifikace nelegitimního provozu, nových mitigačních postupů a automatizace řízení mitigace. Předpokládá se optimalizace a přizpůsobení metod strojového učení pro potřeby detekce samotného útoku, jeho typu, odvozování vzorů pro blokování nelegitimní části provozu, odvozování parametrů mitigačních metod a výběr vhodné mitigační metody dle typu útoku. Současný výpočetní výkon umožňuje trénovat komplexní modely strojového učení, které jsou schopny odvodit znalosti a souvislosti skryté v síťovém provozu, přímo na živém provozu v síti. Tato oblast nebyla doposud důsledně zkoumána a představuje tak vhodné téma pro disertační práci. Výsledky disertační práce lze aplikovat při podpoře a automatizaci činností členů Security Operation Centre, Network Operation Centre, CSIRT či CERT týmů či administrátora sítě.Při řešení práce se předpokládá úzká spolupráce s výzkumným týmem Liberouter (www.liberouter.org) a získávání zpětné vazby od správců výzkumné infrastruktury sdružení CESNET. V případě zodpovědného přístupu k řešení zadaného tématu může být student zapojen do řešení projektu AdaptDDoS a DOSIX, který je a bude řešen v rámci bezpečnostního výzkumu MV ČR. Školitelem specialistou k tématu disertační práce je dr. Martin Žádník. Relevantní publikace pro toto téma jsou:
Školitel: Kořenek Jan, doc. Ing., Ph.D.
V poslední době se stává čím dál patrnější, že k překlenutí propasti mezi současnými nejlepšími modely strojového učení a lidským učením nestačí jen zvyšovat počty parametrů a čekat na výkonnější hardware, který zvládne zpracování bilionů parametrů. Zdá se, že je třeba hledat nové modely, schopné objevovat a uvažovat na úrovni vysokoúrovňových pojmů a vztahů mezi nimi.Cílem disertační práce je výzkum nových modelů strojového učení, které překonají potřebu enormního množství příkladů, které jsou potřeba pro naučení chování, zvládnutelného lidmi velmi rychle (například počítač potřebuje sehrát velké množství her ke zvládnutí jednoduché videohry, zatímco člověk to zvládne velmi rychle, lidé ze sady proměnných rychle určí, jaká je příčinná souvislost mezi nimi, dokáží argumentovat sledem úvah atd.), a omezí problém sebejistého chybování (overconfident incorrectness) současných modelů. Budou zkoumány postupy učení, přidávající iterativně nové relevantní informace a také metody, podporující přímé pravděpodobnostní odvozování. Výsledky budou demonstrovány na vybraných problémech, zahrnujících mj. vysvětlování videa či tvorbu inferenčních grafů, operujících nad pojmy a vztahy mezi nimi.
Tématem jsou algoritmy počítačové grafiky a syntézy obrazu. Hlavním cílem je zkoumat nové a moderní algoritmy počítačové grafiky, související datové struktury, související otázky získávání a zpracování 3D modelů a další aspekty algoritmů tak, aby bylo lépe rozumět jejich vlastnostem a možnostem, zlepšovat a připravovat nové. Je možno pracovat na různých platformách, včetně paralelních CPU jáder x86/64, ARM, Xeon PHI, GPU apod. v OpenCL, CUDA, v FPGA ve VHDL, případně i jinak. Možné algoritmy zahrnují:
Po dohodě je možné zpracovávat i individuálně vybrané algoritmy, které ve výše uvedeném seznamu nejsou, ale patří do dané tématiky.
Je možnost spolupráce i na grantových projektech, zejména na nově podávaných projektech TAČR, H2020, ECSEL (možnost stipendia či pracovního poměru).
Cílem práce je seznámit se s aktuálními problémy počítačového vidění a používaného strojového učení (hluboké konvoluční neuronové sítě) a identifikovat zajímavé problémy k rozvinutí a dalšímu výzkumu. Řešitel má získat nadhled v problematice a experimentovat s populárními algoritmy a identifikovat jejich vhodné okrajové případy, na kterých bude možné dosáhnout zajímavých výsledků a pokroků.Konkrétně se řešitel má zaměřit na následující:
Řešení tohoto projektu bude vycházet ze stávajících poznatků o metodách překladu jazyků a poznatků o systémech formálních modelů, zejména překladových gramatik a automatů. Cílem je konstrukce a výzkum metod překladů založených na takovýchto systémech a to tak, aby nové metody adekvátním způsobem odrážejí potřeby moderních kompilátorů. Aplikace těchto systémů se budou soustředit na překladače.
Výzkumný problém: Význam duševního zdraví v posledním desetiletí výrazně vzrostl. Metody pro hodnocení problémů duševního zdraví v raných stádiích jsou však stále v plenkách ve srovnání s dostupností odpovídajících metod pro včasné hodnocení problémů fyzického zdraví. Je tedy nutné, aby byl proveden patřičný výzkum s cílem vyvinout metody pro včasné hodnocení abnormalit vedoucích k problémům duševního zdraví.
Problémy se současnými řešeními: Na rozdíl od fyzického zdraví se duševní zdraví posuzuje prostřednictvím řady subjektivních parametrů. Proto chybí objektivní a kvantitativní metody pro hodnocení duševního zdraví. Navíc pacienti vyhledávají pomoc, až když je jejich duševní problém v pokročilé fázi. Chybí tedy nepřetržité sledování jejich duševního zdraví.
Výzvy: Mnoho abnormalit souvisejících s problémy duševního zdraví se jen nepatrně projevuje a souvisí s chováním a dalšími změnami ve výrazech obličeje, řeči a rukopisu. Kromě toho dochází ke změnám hladiny kortizolu, kožní vodivosti, variability srdeční frekvence a frekvence dýchání. Existuje tedy několik modalit, které by měly být zahrnuty pro měření a kvantifikaci jakýchkoli abnormalit souvisejících s duševním zdravím.
Téma práce: Každá modalita má své pro a proti. Například v neurozobrazování má funkční magnetická rezonance vysoké prostorové rozlišení (v mm) a nízké časové rozlišení (v sekundách), zatímco elektroencefalogram má nízké prostorové rozlišení (v cm) a vysoké časové rozlišení (v milisekundách). Kombinace obou povede k vysokému prostorovému i vysokému časovému rozlišení. Výzkum se bude zabývat hodnocením abnormalit vedoucích k problémům duševního zdraví pomocí multimodálního přístupu. Různé modality mohou mimo jiné zahrnovat mozkové signály elektroencefalogramu (EEG), obličejová videa, zvuk řeči, rukopis a text ze sociálních médií. Mezi fyziologické parametry z různých modalit patří mimo jiné srdeční frekvence, frekvence dýchání, dominantní emoce, únava a stres. Dominantní emoce mohou být klasifikovány jako pozitivní nebo negativní a poté podřazeny jako smutné, šťastné, naštvané atd. Pro tuto multimodální analýzu budou vyvinuty techniky dolování dat a fúze dat. Pro tento projekt jsou k dispozici odpovídající multimodální data.
Pár slov o školiteli: Mám rozsáhlé zkušenosti s prací v oblasti zpracování neuro-signálů a neuroobrazu a v současné době jsem vedoucím výzkumné skupiny v této oblasti. Jedná se o multidisciplinární projekt a bude zahrnovat spolupráci s klinickými lékaři. Jádro projektu však souvisí s IT z hlediska vývoje nové metody. Neváhejte mě kontaktovat na malik@fit.vutbr.cz
Tématem jsou algoritmy grafiky, zpracování obrazu a videa, tedy "Visual Computing", například HDR (High Dynamic Range) obrazu, multispektrálního obrazu, stereoobrazu, případně obrazu doplněného o vlastnosti materiálu, teplotě, apod. Cílem je lépe porozumět jejich vlastnostem a možnostem, ale i aplikacim, algoritmy do hloubky analyzovat, zlepšovat a připravovat nové. Možné algoritmy zahrnují:
Je možnost spolupráce i na grantových projektech, zejména TAČR, MPO, H2020, ECSEL (potenciálně možnost stipendia či pracovního poměru).
Cílem práce je navázat na soudobé techniky návrhu a realizace distribuovaných inteligentních systémů na a přinést nové metody modelování inteligentních systémů a generování kódu.Téma zahrnuje problematiku řídicích systémů, autonomních robotů a CPS, včetně koordinace multirobotických systémů.Aplikační zaměření případových studií lze vhodně zvolit ve spolupráci se školitelem.
Řešení tohoto projektu bude vycházet ze stávajících poznatků teorie formálních jazyků o modelech definující jazyky. Projekt se zaměří na automaty a gramatiky. Cílem je konstrukce a výzkum nových verzí těchto modelů a to tak, aby adekvátním způsobem odrážely potřeby moderní informatiky. Řešení projektu bude rovněž zahrnovat diskuzi aplikací těchto systémů např. v oblasti bezpečnosti.
Cílem práce je navázat na soudobé architektury a metody vývoje distribuovaných řidicích systémů, IoT a CPS (cyber-physical systems) a přinést nové architektury a metody, které zohlední potřebu analyzovatelnosti a verifikovatelnosti a přitom umožní adaptabilitu a dynamickou rekonfigurovatelnost systému v návaznosti na dynamicky se měnící požadavky a dostupnost zdrojů. Téma zahrnuje využití metod strojového učení a umělé inteligence v návrhu a realizaci inteligentních a distribuovaných řídicích systémů v návaznosti na moderní metody modelování, simulace, analýzy a verifikace, v souladu s průmyslovými standardy pro IoT, CPS a Průmysl 4.0.
Zvyšující se náklady na výrobu čipů a tlak na technologický vývoj spočívající zejména v neustálém zmenšování prvků vedou ve stále větší míře a u většího počtu producentů k přesunu výroby do levnějších lokalit, zpravidla k externím subjektům. Jen málokterý výrobce si může dovolit mít vlastní výrobu polovodičů. Odvrácenou stranou úspor prostřednictvím outsourcingu jsou zvýšená rizika modifikací návrhu s cílem zajistit přístup (k datům, k řízení), vypnutí či možnosti ovlivnění funkce cizích vyrobených čipů nasazených do aplikací, aniž by to zákazník poznal. Již jsou známy případy úspěšného využití takových technik. V této souvislosti se mluví o tzv. hardwarových trojských koních. Vyvíjí se proto techniky detekce takových modifikací, případně obrany proti nim. Jednou z možností detekce hardwarových trojských koní je například tzv. IP watermarking.
Cílem práce bude
Školitel: Růžička Richard, doc. Ing., Ph.D., MBA
V závislosti na nasazení síťových zařízení se liší konfigurace, pravidla a další parametry síťových zařízení. Aby byla zařízení obecně použitelná, jsou v dnešních síťových zařízeních používány algoritmy nebo hardwarové architektury navržené na nejhorší parametry cílového prostředí. S využítím znalosti parametrů cílového nasazení je ale možné architektury optimalizovat na hardwarové zdroje, spotřebu nebo rychlost zpracování dat. Cílem práce je proto využít technik strojového učení pro optimalizaci hardwarových architektur pro zpracování síťového provozu s ohledem na cílové nasazení. Strojové učení bude použito pro vytvoření klasifikátorů, které určí na základě požadovaných vlastností, použitých pravidel a konfigurace parametry výsledné hardwarové architektury. Klasifikátor tak může s ohledem na cílové nasazení optimalizovat architektury pro chytré síťové karty (SmartNICs) v závislosti na cílovém nasazení.
Předmětem disertační práce bude zejména vývoj teoretických základů pro nové škálovatelné metody řízení systémů pracujících v pravděpodobnostním prostředí. Zaměříme se na syntézu konečně stavových kontrolérů pro stochastické procesy s částečným pozorováním s využitím pokročilých metod formální kvantitativní analýzy, technikami induktivní syntézy a strojového učení. Práce se rovněž zaměří na využití těchto metod v oblasti řízeních prakticky relevantních pravděpodobnostních systémů, a na důkladné vyhodnocení aplikovatelnosti těchto metod. Výsledky této práce přispějí k pokroku v oblasti automatizace návrhu systémů.
Výzkumu efektivních metod pro syntézu kontrolérů je v současnosti věnována značná pozornost v oblastech formální verifikace, návrhu a implementace programovacích jazyků, umělé inteligence a systémové biologie, o čemž svědčí zaměření řady špičkových konferencí (např. CAV, TACAS, PLDI či CMSB). Syntézou programů a modelů se rovněž zabývá řada velkých projektů na špičkových universitách a výzkumných institucích (např. Berkeley University či Microsoft Research).
Práce bude řešena ve spolupráci s týmem VeriFIT pod vedením doc. M. Češky jr. Dále se počítá s úzkou spoluprací se skupinou prof. J.P. Katoena (řešitel ERC Advanced grantu) z RWTH Aachen University (Německo) a se skupinou assoc. prof. N. Jansena (řešitel ERC Starting grantu) z Radboud University Nijmegen (Nizozemí).
V případě zodpovědného přístupu a kvalitních výsledků je zde možnost zapojení do grantových projektů (např. české projekty GAČR či evropské projekty Horizone Europe).
Školitel: Češka Milan, doc. RNDr., Ph.D.
Cílem disertační práce je výzkum v oblasti tzv. generativní umělé inteligence - ať už se jedná o difusní a adversiální modely pro generování videa, generativní textové modely pro vytváření příběhů, automatické generování počítačového kódu, hudby, reprezentaci znalostí fyziky a chemie a podporu vědecké kreativity, případně kombinace všech těchto přístupů. Práce se zaměří na řešení problémů interakce člověka s generovanými mezivýsledky, přirozeného označování jednotlivých částí a konceptů tak, aby bylo možné na průběžné výsledky navazovat, a na vývoj metod úpravy datových sad a postupů učení, aby bylo možné řešit společenské problémy, spojené s vytvářenými kreativními modely - otázky spravedlivosti modelů, předpojatosti a začlenění konceptů tzv. zodpovědné umělé inteligence.
Obecným cílem výzkumu v rámci zadání je výrazně posunout vpřed současný stav poznání ve světě v oblasti statické analýzy a verifikace s formálními kořeny se zaměřením na analýzu a verifikaci pokročilého software, a to jak v oblasti principů, tak i nástrojů alespoň potenciálně využitelných v praxi.
Statická analýza a verifikace na formálních základech představují moderní a rychle se rozvíjející přístupy k ověřování korektnosti počítačových systémů, resp. pro vyhledávání chyb v nich. Existuje a dále se rozvíjí mnoho přístupů k takové analýze či verifikaci: analýza toku dat, pokročilé typové analýzy, abstraktní interpretace, model checking apod. Značná pozornost je těmto přístupům věnována nejen v akademické oblasti, ale také řadou špičkových velkých průmyslových společností (např. Meta, Google, Amazon, Apple, Microsoft, Oracle, Red Hat, Honeywell apod.) i neustále vznikajících specializovaných firem (např. Coverity, GrammaTech, AbsInt, DiffBlue, Certora apod.), často následně zakoupených velkými technologickými leadery.
Přes výše uvedený zájem univerzit i průmyslových společností je však v oblasti statické analýzy stále zapotřebí vyřešit celou řadu teoretických i praktických problémů. Zvlášť patrné je to u analýzy a verifikace pokročilého software, založeného na nízko-úrovňovém programování, moderních vysoko-úrovňových přístupech či obojím. Z hlediska analýzy a verifikace jsou problematické mezi nízko-úrovňovými programy stále např. programy využívající nízko-úrovňovou manipulaci s ukazateli a dynamickými datovými strukturami, zatímco mezi vysoko-úrovňové programy se jedná např. o programy využívající strojové učení či založené na expertních systémech (vyvíjené např. ve společnosti Honeywell), vysoko-úrovňové specifikace software či programy v moderních vysoko-úrovňových jazycích a prostředích (např. Oracle GraalVM) a/nebo využívající moderní architektury software, jako jsou např. mikroslužby. V rámci výzkumu se student bude moci postupně specializovat na verifikační problémy v některé z těchto oblastí. Rozvíjeny budou přístupy založené na různých formách logik a automatů, abstraktní interpretaci, abdukci, symbolické exekuci či jejich vhodných kombinacích.
Práce bude řešena ve spolupráci s týmem VeriFIT zabývajícím se na FIT VUT automatizovanou analýzou a verifikací, zejména pak doc. A. Rogalewiczem, dr. J. Fiedorem, doc. L. Holíkem, dr. O. Lengálem, Ing. V. Malíkem, Ing. J. Pavelou, Ing. O. Vašíčkem či Ing. D. Kozákem. Je zde rovněž možnost úzké spolupráce s různými zahraničními partnery VeriFIT -- zejména TU Vídeň (doc. F. Zuleger) a University of Arizona (dr. T. Černý), případně Uppsala University (prof. P.A. Abdulla); Verimag, Grenoble (doc. R. Iosif), IRIF, Paříž (prof. A. Bouajjani, doc. P. Habermehl), LSV, ENS Paris-Saclay (prof. M. Sighireanu), Academia Sinica, Tchaj-wan (prof. Y.-F. Chen). Téma je zajímavé také z pohledu spolupráce s průmyslovými společnostmi, zejména pak Red Hat (spolupráce V. Malík), Honeywell (spolupráce J. Fiedor, T. Kratochvíla, J. Pavela, O. Vašíček), Oracle Labs (spolupráce D. Kozák).
V oblasti statické analýzy programů dosáhla skupina VeriFIT mnoha originálních výsledků publikovaných na špičkových konferencích. Řada z dosažených výsledků byla implementována v nástrojích (např. Predator, Forester, 2LS), které získaly řadu ocenění např. na mezinárodní soutěži ve verifikaci software SV-COMP. V nedávné době začali členové skupiny vyvíjet také
Tématem jsou algoritmy zpracování obrazu, videa a/nebo signálu. Hlavním cílem je zkoumat a do hloubky analyzovat příslušné algoritmy a hledat nové tak, aby měly nové potřebné vlastnosti, a bylo možné je efektivně implementovat. Taková efektivní implementace může , ale nemusí být součástí práce, ale důležité je algoritmy připravit tak, aby šly efektivně zpracovávat například v CPU, v CPU s akcelerací SSE instrukcemi, v embedded systémech, i v kombinaci s FPGA, v Intel Xeon PHI, v systémech s extrémně nízkým příkonem, případně v jiném prostředí. Je možné i využití algoritmů umělé inteligence, včetně neuronových sítí, zejména CNN. Důležité jsou též aplikační možnosti algoritmů s tím, že samotná aplikace může, ale nemusí být součástí řešení. Možné algoritmy/aplikace zahrnují:
Po dohodě je možné zpracovávat i individuálně vybrané téma, které ve výše uvedeném seznamu není, ale patří do dané tématiky.
Je možnost spolupráce i na grantových projektech, zejména na nově podávaných TAČR, MPO, H2020, SCSEL (potenciálně možnost stipendia či pracovního poměru).
Digitalizace veřejných institucí (např. logických samospráv nebo úřadů) přinesla zásadní změny v prezentaci informací, které jsou nyní stále častěji poskytovány v elektronické podobě (příkladem je portál data.brno.cz). Tento trend reflektuje snahu institucí zvýšit efektivitu, transparentnost a dostupnost informací pro občany. Elektronická prezentace umožňuje veřejným institucím poskytovat informace online prostřednictvím webových stránek, mobilních aplikací nebo elektronických bulletinů. Díky tomu mají občané okamžitý přístup k důležitým dokumentům, zprávám a oznámením. Zároveň umožňuje interaktivní prezentace dat a informací, což podporuje angažovanost veřejnosti a umožňuje občanům účinněji se zapojovat do veřejného života. Digitalizace tak představuje klíčový prvek modernizace veřejné správy a posiluje otevřenost a dostupnost informací ve prospěch občanů a dalších zúčastněných stran.
Jedním z hlavních problémů prezentace takových dat je nejednotnost formátů a struktury dat na různých webových stránkách různých samospráv. Každá samospráva může používat odlišné platformy a informace mohou být prezentovány různými způsoby, což značně komplikuje automatizovaný proces extrakce. Dalším aspektem je proměnlivost obsahu na webových stránkách samospráv, která může být překážkou pro konzistentní a spolehlivou extrakci dat. Často se stává, že informace, které jsou pro veřejnost relevantní, jsou umístěny na různých částech webových stránek, a tyto lokální změny mohou vyžadovat pružné a dynamické nástroje pro extrakci.
Za účelem výše zmíněných problémů vznikají iniciativy standardizace otevřených dat ve veřejné správě. Příkladem je Portál otevřených dat ČR (data.gov.cz, opendata.gov.cz), repositář Otevřená data ČR @ MVČR (github.com/opendata-mvcr) nebo portál otevřených dat města Brna (data.brno.cz).
Cílem této disertační práce je aplikovat přístupy strojového učení na klasifikaci a vyhodnocování otevřených dat v ČR a ve světě. Zejména se bude jednat o:
Téma se zabývá pokročilými metodami syntézy obrazu. Cílem práce je výzkum nových metod pro fotorealistické (fyzikálně založené) i nefotorealistické (NPR) simulace světelné interakce ve scéně. Předpokládá se intenzivní spolupráce a stáže na špičkových institucích a firmách v oboru (Adobe, USA, MPII Saarbrücken, Německo, Disney Curych, Švýcarsko, INRIA Bordeaux, Francie).
Téma se zabývá pokročilými metodami výpočetní fotografie. Cílem práce je výzkum nových metod pro výpočetní fotografii, což zahrnuje zejména softwarové řešení, které může být případně dále kombinováno s novou optikou a dalším hardware. Mezi oblasti výzkumu patří zpracování HDR obrazu a videa, převod barevného obrazu na černobílý, spektrální obraz, pokročilé generování obrazu pomocí metod umělé inteligence a mnoho dalších.
Předmětem studia budou algoritmy zobrazování scén v reálném čase s využitím moderních grafických procesorů. Práce se má zaměřit na složité a rozsáhlé scény s různými materiály a množstvím světelných zdrojů. Výsledkem práce by měly být algoritmy umožňující maximálně využít moderní grafické procesory - a to algoritmy použitelné v programovatelných částech zobrazovacího řetězce i algoritmy využívající GPU jako obecný vysoce paralelní stroj (architektury CUDA a OpenCL).
Praktické rozhodování u BDI systému je založeno na průběžném budování modelu záměrů agenta a následném provádění tohoto modelu. Původní výpočetní systém BDI agentů, systém AgentSpeak(L) nechával prostor pro další specifikaci některých výpočetních kroků, jakými jsou volba z více možných prostředků k dosažení cílů, volba záměrů k vykonání či volba substitucí při provádění formálních odvozování. Právě na hledání preferencí při výběru prostředků a záměrů se bude soustředit práce v rámci tohoto zadání. Předpokládáme použití našeho původního přístupu, který zavádí pozdní navazování proměnných při interpretaci AgentSpeak(L), které, jak přepokládáme, nabízí možnost překonat aktuální systémy, které se podobným problémem zabývají. Výsledkem má být systém, jehož praktické rozhodování bude vykazovat vyšší míru racionality než vykazují v současnosti existující řešení BDI systémů.
Zvýšená hustota dopravy představuje výzvu pro městské aglomerace a hustě obydlené oblasti po celém světě. Se vzrůstem obyvatelstva a urbanizací dochází k rapidnímu nárůstu počtu vozidel na silnicích, což vede k problémům, jako jsou dopravní zácpy, degradace ovzduší a prodlužující se doby dojezdu. Tato situace kladie nároky na infrastrukturní systémy a vyžaduje inovativní přístupy k jejímu řešení.
V kontextu rostoucí hustoty dopravy hraje vyhodnocování dat klíčovou roli. Sběr a analýza dopravních dat umožňují městům a dopravním inženýrům (například sběr dat z aplikace WAZE v rámci projektu data.Brno: https://data.brno.cz/pages/clanek-waze) získat hlubší porozumění dopravním vzorům a využít tato poznání k optimalizaci infrastruktury a zlepšení toku dopravy. Data mohou být použita k identifikaci přetížených dopravních tahů, což umožňuje cílenější investice do rozvoje dopravní sítě a rozšíření kapacit.
Cílem této disertační práce je studovat a rozšířit existující přístupy pro práci s daty informující o pohybu dopravních vozidel a událostí z dopravy. Zejména se bude jednat například o:
Rostoucí trend používání IT technologií přináší vzrůstající nároky na uživatele, kteří musí činit více a více rozhodnutí týkající se IT bezpečnosti. V rámci řešení práce by mělo dojít k seznámení se s bezpečnostními technikami a jejich použitelností pro uživatele. Cílem práce je zlepšit použitelnost vybraných bezpečnostních technik, aby byly účinné v praxi, a to s ohledem na znalosti lidského faktoru a principy designu zaměřeného na uživatele. Práce se bude zabývat především vnímáním nových technologií, jako je umělá inteligence, nebo měnícími se trendy v oblasti jedno- a vícefaktorové autentizace. Očekává se účast na relevantních mezinárodních konferencích a publikování v odborných či vědeckých časopisech.
Výzkumný problém: Cévní mozková příhoda je stav, kdy je omezen nebo zastaven přívod krve do mozku. Když pacient s cévní mozkovou příhodou dorazí do nemocnice, postupuje se podle standardního protokolu k poskytnutí lékařské pomoci pacientovi a také k posouzení vlivu cévní mozkové příhody na mozek. Obecně může následovat druhá mrtvice, která může být pro pacienta zničující. Proto je důležité předvídat další mrtvici a poskytnout péči, která může zabránit další mrtvici nebo alespoň minimalizovat její účinky.
Problémy se současnými řešeními: Standardní protokol v nemocnici zahrnuje testy krve a moči, stejně jako neuroimaging pomocí CT a MRI skenů. Tyto testy se používají k posouzení poškození způsobeného prvním úderem. Předpověď další mozkové příhody však závisí na zkušenostech lékaře a je velmi subjektivní. V mnoha případech pacient, který je po léčbě poslán domů, utrpí doma druhou devastující mozkovou příhodu, která může mít za následek trvalou invaliditu.
Výzvy: Standardní protokol v nemocnicích má za následek generování velkého množství dat, například stovky snímků z CT a MRI skenů, stovky enzymů z krevních a močových testů atd. Úkolem je kolektivně analyzovat všechna tato data a najít korelace, které může u pacienta předpovědět druhou mozkovou příhodu.
Téma práce: Tento výzkum vyvine metodu objektivní predikce výskytu druhé cévní mozkové příhody z dat shromážděných v nemocnici pomocí standardního protokolu pro hodnocení, léčbu a management cévní mozkové příhody. Analýza a vývoj bude zahrnovat techniky strojového učení, které zpracovávají multimodální data zahrnující obrázky, signály, text a čísla.
Pár slov o školiteli: Dr. Malik nedávno nastoupil na FIT VUT v Brně. Má desetiletou zkušenost s prací v oblasti zpracování neuro-signálů a neuro-obrazu. V současné době je v procesu zakládání výzkumné skupiny v této oblasti na FIT. Jedná se o multidisciplinární projekt, který bude zahrnovat spolupráci s klinickými lékaři. Jádro projektu však souvisí s IT. Jedná se o vývoj nové metody analýzy. Neváhejte mě kontaktovat na malik@fit.vutbr.cz
Předmětem výzkumu je sběr a analýza indikátorů kompromitace (IoC) z monitorovaných systémů, které pak následně slouží k vytvoření modelu detekovaných útoků a sdílení daného modelu s dalšími partnery s cílem proaktivně zabezpečit síťové prostředí pro detekovaným hrozbám.
Součástí výzkumu je sběr a analýza dat o hrozbách ze systémů pro detekci anomálií. Tato data se využijí pro vytvoření modelu hrozeb pomocí technik strojového učeni či velkých jazykových modelů LLM. Vytvořený model hrozeb bude možné distribuovat do dalších sítí s cílem proaktivně upravit zabezpečení sítí vůči detekovaným hrozbám.
Protože systém pracuje se sdílením citlivých informací z detekčních systémů, je součástí řešení i otázka zajištění soukromí těchto dat pomocí federativního učení.
Zavedením sémantických operátorů do genetického programování umožnilo významně zefektivnit jeden ze základní stavebních pilířů evolučních výpočetních technik a zredukovat množství generací potřebných k nalezení řešení. Cílem disertační práce je navázat na předchozí výzkum a zabývat se možnostmi zavedení sémantických operátorů do kartézského genetického programování. Výzkum spadá do témat řešených výzkumnou skupinou Evolvable Hardware.
S novými technologiemi v oblasti IT se otevírají nové možnosti pro forenzní zkoumání a trasologii, kde stále existuje široký prostor pro nasazení inovativních technologií. Cílem této práce je využít moderní senzory, včetně různých typů 2D a 3D kamer, a případně dalších senzorů, k vytvoření systému schopného efektivně zachytit trasologickou stopu, zejména otisk podrážky nebo pneumatiky automobilu. V rámci tohoto výzkumu je také nezbytné připravit a navrhnout algoritmy pro ukládání a porovnávání těchto stop s již zachycenými referencemi. Očekává se účast na relevantních mezinárodních konferencích a publikování v odborných či vědeckých časopisech. Dále předpokládáme spolupráci se zástupci policie; nicméně pro plnění výzkumu to není nezbytná podmínka.Na vedení práce se bude podílet školitel-specialista dr. Filip Orság, který bude se studentem konzultovat část týkající se zpracování obrazu a klasifikace.
S novými technologiemi v oblasti IT se otevírají nové možnosti pro forenzní zkoumání a trasologii, kde stále existuje široký prostor pro nasazení inovativních technologií. Cílem této práce je využít moderní senzory, včetně různých typů 2D a 3D kamer, a případně dalších senzorů, k vytvoření systému schopného efektivně zachytit trasologickou stopu, zejména otisk podrážky nebo pneumatiky automobilu. V rámci tohoto výzkumu je také nezbytné připravit a navrhnout algoritmy pro ukládání a porovnávání těchto stop s již zachycenými referencemi.
Tato disertační práce si klade za úkol prostudovat moderní výpočetní architekturu založené na vícejádrových procesorech x86, ARM, RISC-V a grafických akcelerátorů AMD a NVidia a vytvořit jejich simulační prostředí.
Tato simulační prostředí budou následně využívána k prezentaci činnosti procesoru, sběru výkonnostních metrik, měření spotřeby, či detekci výkonových anomálií.
Mezi zásadní vlastnosti simulačního prostředí bude patři plná konfigurovatelnost (počty a typy funkčních jednotek, predikce skoků, systém řízení zpracování instrukcí mimo pořadí) atd.
Systém tedy umožní navrhovat a simulovat běh jak obecných tak specifických výpočetních architektur a umožní jejich návrh a optimalizaci na míru cílové aplikaci.
Přestože existují technologie, které umožňují publikovat data na WWW ve strojově čitelné podobě (jako např. JSON-LD, RDFa, apod.), velké množství strukturovaných dat je na webu stále publikováno ve formě prostého HTML/CSS kódu, který velmi omezuje možnosti jejich dalšího využití.V poslední době nabývají na významu nové metody strojového učení (zejména deep learning metody), které vykazují zajímavé výsledky např. při rozpoznávání důležitých entit ve slabě strukturovaných nebo nestrukturovaných datech (např. v textu nebo obraze). Oblasti zpracování webových dokumentů však není z tohoto pohledu věnována velká pozornost. Existující práce se zabývají identifikací jednoduchých datových položek a pomíjí strukturovaná data a komplexnější scénáře použití.Cílem tématu je proto analýza a vývoj modelů webového obsahu vhodných jako vstup pro strojové učení a současně i metod strojového učení vhodných pro rozpoznání strukturovaných dat ve webových dokumentech.
Předmětem disertační práce bude zejména vývoj teoretických základů pro nové škálovatelné metody syntézy pravděpodobnostních programů. Zaměříme se na využití syntézy řízené syntaxí a na dosud neprozkoumanou oblast spojení pokročilých metod formální kvantitativní analýzy s přístupy založenými na SAT/SMT, prohledávání stavového prostoru a technikami induktivní syntézy. Práce se rovněž zaměří na využití těchto metod v procesu návrhu prakticky relevantních pravděpodobnostních systémů, a na důkladné vyhodnocení aplikovatelnosti těchto metod. Výsledky této práce přispějí k pokroku v oblasti automatizace návrhu systémů.
Výzkumu efektivních metod syntézy je v současnosti věnována značná pozornost v oblastech formální verifikace, návrhu a implementace programovacích jazyků, umělé inteligence a systémové biologie, o čemž svědčí zaměření řady špičkových konferencí (např. CAV, TACAS, PLDI či CMSB). Syntézou programů a modelů se rovněž zabývá řada velkých projektů na špičkových universitách a výzkumných institucích (např. Berkeley University či Microsoft Research).
Jazyk je základním spojovacím prvkem každého národa a jeho teritoriální nářečí jsou důležitou součástí regionální identity. PhD téma navržené specialisty na ASR (VUT), dialektologii (ÚJČ) a interaktivní mapové zobrazování (UPOL), se zaměřuje na adaptaci existujících technologií a vývoj nových postupů pro automatické zpracování, uchování, dokumentaci a prezentaci nářečí českého jazyka. Primárním cílem je tvorba výkonného ASR systému využitelného pro dialektology na základě velkých předtrénovaných modelů, datových setů konkrétního jazyka, případně příbuzných jazyků a malých množství dat z cílových dialektových oblastí. Téma souvisí s prací na projektu JAMAP. . .
Řešení tohoto projektu bude vycházet ze stávajících poznatků o formálních modelech, zejména automatů a gramatik. Cílem je konstrukce a výzkum nových systemů automatů a gramatik, které adekvátním způsobem odrážejí potřeby moderních výpočetních metod založených na distribuci, kooperaci a regulaci. Kanonické a redukované verze těchto system budou centrem tohoto studia. Aplikace těchto systémů se budou soustředit na modelování a výzkum organismů v molekulární biologii a genetice.
Dialogové systémy a hlasoví asistenti byli již dříve nasazeny v řadě komerčních a vládních procesů s různou úrovní složitosti. Toto PhD téma je považuje za nestrukturované dialogy. Úkolem je porozumět těmto nestrukturovaným dialogům a převést je do vysvětlitelných, bezpečných, znalostně podložených a důvěryhodných modelů umožňujících kontrolu zaujatosti (biasu). Experimenty budou prováděny na laboratorních datech i v reálných scénářích poskytnutých partnery evropského projektu Eloquence.
Řešení tohoto projektu bude vycházet ze stávajících poznatků o moderních formálních systémech, které se používají v teorii jazyků. Teoretický výzkum těchto modelů bude diskutovat užitečné transformace těchto systémů, jako např. eliminace vymazávajících pravidel či redukce velikosti jejich komponent. Výzkum aplikací takto transformovaných systémů se bude soustředit na oblasti informatiky související s překladači, matematickou lingvistikou a molekulární biologií.
Rozpoznávání podle obličeje v posledních letech zažilo výrazný posun, přičemž oblastí, kde lze stále zlepšovat, je rekonstrukce snímků obličeje pomocí umělé inteligence. V rámci tohoto výzkumu očekáváme návrh nových metod, které by měly zlepšit možnosti rozpoznávání s nekvalitními snímky obličeje (například nízké rozlišení, překryvy, rozmazání). Cílem je vytvořit forenzní knihovnu s inovativními algoritmy, jejímž využitím by se zvýšila pravděpodobnost rozpoznání osoby podle obličeje.
Cílem je studovat nejnovější trendy v oblasti uživatelské zkušenosti (user experience) a v oblasti moderních uživatelských rozhraní. Řešitel nastuduje nejnovější trendy v oblasti výzkumu a návrhu uživatelských rozhraní. V rámci řešení navrhne vhodná uživatelská rozhraní, která budou představovat výzvu z hlediska jejich uživatelské zkušenosti. Na nich, jejich návrhu a vývoji bude experimentovat s metodologií návrhu uživatelské zkušenosi a uživatelských rozhraní. Získané poznatky bude publikovat na kvalitních fórech zaměřených na návrh uživatelských rozhraní a uživatelskou zkušenost.Konkrétně se řešitel má zěmřit na:
Cílem disertační práce je výzkum modelů vestavěné inteligence, která explicitně pracuje s energetickou náročností konkrétních operací a optimalizuje svoji činnost na základě konkrétních omezení na straně jednotlivých zařízení, případně celého systému. Součástí bude i realizace vybraných modelů na vhodném typu hardware, který bude možné využít v mezinárodních projektech, na jejichž řešení se vedoucí podílí.
V současné době stále více oblastí informačních technologií naráží na problém velkého množství dat (Big Data). Příkladem je koncept Internetu věcí (IoT), kde problém vyvstává především z obrovského objemu dat, které jsou neustále generovány a shromažďovány připojenými zařízeními (https://ieeexplore.ieee.org/document/10146237). Dalším příkladem je monitorování síťového provozu, kde je v krátkém časovém úseku zasíláno enormní množství paketů, které mohou hrát roli, při detekci a analýze anamálií a bezpečnostních rizik na síti. Třetím příkladem jsou data produkovaná lidmi, kteří využívají informační technologie k běžnému životu. Obecně se dá říci, že se jedná o data, která přibývají průběžně v čase (tzv. time series).
Zpracování a vizualizace dat je výzvou nejen v ukládání takových dat, ale také následném zpracování a prezentaci takových dat uživateli. S rostoucím objemem dat a komplexitou analytických potřeb se stává klíčovým faktorem využití pokročilých technologií, jako jsou algoritmy strojového učení a umělé inteligence. Tyto technologie mohou přispět k efektivnějšímu získávání vzorů a informací z rozsáhlých datových souborů, čímž usnadňují procesy rozhodování a strategické plánování.
Dále je nutné hledat takové typy vizualizací, ktreré dokáží pojmout velké množství informací na malém prostoru ve srozumitelné formě. Efektivní vizualizace mohou zahrnovat interaktivní grafy, teplotní mapy, časové řady a další grafické prvky, které umožňují uživatelům snadno identifikovat vzory a trendy. Využití barev, velikostí a různých tvarů může dále posílit srozumitelnost vizualizací a zvýraznit klíčové aspekty dat.
Cílem této disertační práce je studovat a rozšířit existující přístupy vizualizace velkých dat. Zejména se bude jednat například o:
Projekt se zabývá geo-lokalizací v neznámém prostředí pomocí metod počítačového vidění a počítačové grafiky. Hlavním cílem je výzkum a návrh nových metod registrace obrazu s geo-lokalizovanou obrazovou databází nebo s 3D modelem terénu. Cílem je též implementace navržených metod na mobilních zařízeních a hledání jejich dalších aplikací např. v oblastech zpracování obrazu, výpočetní fotografie a rozšířené reality.
Téma se zabývá metrikami pro odhad vizuální kvality obrazu a videa. Cílem práce je výzkum nových metod, které by odstranily některé nedostatky existujících metrik zejména s ohledem na vlastnosti vizuálního vnímání člověka. V úvahu přicházejí např. problémy z oblasti vjemu HDR obrazu a využití přídavných informací (metadata, 3D, atd.) o testovaných scénách pomocí metod strojového učení (např. neuronových sítí).
Využití výpočetní techniky ve vědeckých výpočtech nabírá v posledních letech na významu. Největší rozmach lze pozorovat v oblasti výpočetní biologie, chemie, fyziky, materiálového inženýrství, kde se postupně upouští od experimentů na úkor počítačových simulací. Tyto simulace však vyžadují extrémní výpočetní výkon a paměťové nároky. Největší překážkou v budování superpočítačových center není je v současnosti především ztrátový příkon, který je třeba odvést (uchladit). Postupně tedy vznikají snahy jak omezit příkon vysoce výkonných procesorů (intel Xeon) a nahradit je sice méně výkonnými ale mnohem efektivnějšími procesory ARM.Cílem práce jsou
- Nové technologie v superpočítačových systémech (Projekt Mont Blanc, Paralella, Calxeda a další).- Navrhnout nové metody pro návrh energeticky efektivních algoritmů na systémech se sdílenou pamětí- Navrhnout nové metody pro návrh energeticky efektivních komunikací- Navrhnout nové metody pro návrh energeticky efektivních algoritmů v distribuovaném prostředí- Ověřit navržené techniky na případové studii (large-scale ultrasound simulations)
Původní český název tématu "Vědecké aplikace na nízko-příkonových architekturách" vycházející z anglického názvu "High Performance Computing on Low Power Devices" byl v rámci upřesnění překladu později upraven na "Vysoce náročné výpočty na nízkopříkonových zařízeních"
Použití některých metod strojového učení, například v poslední době populárních hlubokých neuronových sítí, přináší problémy architektury tzv. černé skříňky, která sice může v některých případech správně rozhodovat, ale není možné snadno interpretovat způsob rozhodování, ověřovat, v jakém kontextu jsou závěry ještě věrohodné a nakolik mohou vést drobné změny vstupu ke zcela jiným závěrům.Cílem disertační práce je rozvinout existující přístupy k měření "dokazatelně správných" modelů umělých neuronových sítí a propojit je s technikami generování konfliktních (adversarial) příkladů, aby bylo možné kontrolovat a revidovat existující řešení, využívaná v praxi. Součástí práce bude i aplikace zkoumaných metod v rámci evropských projektů, na jejichž řešení se školitel podílí.
Transformátory jsou velké jazykové modely založené na hlubokém učení. Používají se převážně pro zpracování přirozeného jazyka, uplatnění nacházejí ale i pro analýzu dokumentů, vyhledávání informací apod.
Téma se zaměřuje na využití velkých jazykových modelů typu LLM pro vyhledávání informací v technické dokumentaci, například technických zprávách, manuálech či databázi znalostí. Výzkum zahrnuje zpracování vstupních doménově orientovaných dokumentů a jejich převod do jazykového modelu pro využití techniky zvané učení přenosem.
Cílem výzkumu je popsat a optimalizovat využití transformátorů pro efektivní vyhledávání doménově specifických informací, například podpora správců sítě při řešení bezpečnostních incidentů, diagnostiku sítě apod.
Výzkumný problém: Závislost na alkoholu je chronická a komplexní mozková porucha způsobující zničující individuální i sociální problémy. Kromě toho alkohol způsobuje 3,3 milionu úmrtí ročně na celém světě, což je téměř 6 % všech úmrtí. Mnoho z těchto úmrtí je spojeno se závislostí na alkoholu. Proto je důležité prozkoumat metody pro diagnostiku a léčbu závislosti na alkoholu.
Problémy se současnými řešeními: Obvykle se screening a hodnocení problémů souvisejících s alkoholem zakládá hlavně na zprávách z autotestů. Přesnost zpráv o autotestech však byla zpochybněna, zejména u silných pijáků, protože zprávy z autotestů mohou zkreslovat diagnózu kvůli ztrátě paměti pacienta (pacienti nemohou měřit spotřebu alkoholu) a/nebo nečestnému chování. Proto tento výzkum navrhuje vyvinout objektivní a kvantitativní metodu pro detekci závislosti na alkoholu.
Výzvy: Vzhledem k tomu, že závislost na alkoholu vede ke změnám v dynamice mozku, je životně důležité prozkoumat a vyvinout metodu založenou na mozkové aktivitě. Hlavní výzva při vývoji takové objektivní a kvantitativní metody však spočívá v její implementaci pro screening v menších klinických zařízeních. To omezuje vyšetřování na elektroencefalogram (EEG), který je levný, vysoce mobilní a má dobré časové rozlišení. Jiné modality, jako je MRI, PET atd., není možné použít v menších klinických zařízeních.
Téma práce: Se současnými inovacemi v mozkových EEG signálech lze zkoumat mozkové dráhy zapojené do závislosti. V posledních několika desetiletích byl výzkum EEG používán k pochopení komplexních základních procesů spojených s patofyziologií závislosti. Interpretace takových procesů pomocí mozkových sítí pomocí EEG může pomoci nejen při diagnostice závislosti, ale také pomoci při léčbě závislosti. Tento výzkum si klade za cíl vyvinout neuromarkery založené na interpretaci mozkové sítě pomocí EEG. Neuromarker bude zahrnovat extrakci funkcí a odpovídající vývoj modelu strojového učení.
Pár slov o školiteli: Dr. Malik nedávno nastoupil na FIT VUT v Brně. Má desetiletou zkušenost s prací v oblasti zpracování neuro-signálů a neuro-obrazu. V současné době je v procesu zakládání výzkumné skupiny v této oblasti na FIT. Jedná se o multidisciplinární projekt, který bude zahrnovat spolupráci s klinickými lékaři. Jádro projektu však souvisí s IT. Jedná se o vývoj nové metody. Neváhejte mě kontaktovat na malik@fit.vutbr.cz
Použití velkých předtrénovaných modelů se stalo všudypřítomným v několika oblastech umělé inteligence (AI). Nedávný vývoj a schopnosti velkých jazykových modelů jsou ukázkovým příkladem. Podobné trendy lze pozorovat v oblastech, jako jsou technologie řeči, počítačové vidění a napříč obory souvisejícími s medicínou a zdravotnictvím. V oblasti zpracování řeči a jazyka jsou současné nejmodernější modely trénovány nezávisle na sobě a většina z nich je při svém vstupu unimodální, přitom řada aplikací, jako je překlad mluvené řeči, dialogové systémy orientované a atypické hodnocení řeči, buď vyžaduje pečlivou kombinaci dvou nebo více modelů, nebo z ní těží. Naivní přístup kaskádového spojení má za následek šíření chyb a jejich skládání, zatímco společné trénování způsobuje katastrofální zapomínání, kde se výhody předtrénování zmenšují. Navíc k těmto omezením jsou “black box” modely obtížně interpretovatelná; navíc šíří škodlivé předsudky získané z masivních trénovacích dat procházených po webu. K překonání těchto omezení současného stavu toto PhD téma navrhuje vyvinout teoreticky motivované metody pro řazení libovolných předem trénovaných modelů prostřednictvím interpretovatelného latentního prostoru. Zarovnání umožní spojovat modely bez nutnosti jejich dolaďování. Interpretovatelný latentní prostor usnadní studium a identifikaci lingvistických, paralingvistických a etických atributů, které jsou v předtrénovaných modelech zakódovány. To také umožní vysvětlit výstupy modelů v aplikacích zaměřených na člověka souvisejících s medicínou, např. při hodnocení atypické řeči a jazyka. Sdílený latentní prostor umožní také využívat efektivní metody augmentace dat a zmírňování biasu, které zvýší robustnost řečových a jazykových aplikací.
Současné počítačové systémy a síťové prvky zaznamenávají stovky a tisíce událostí v logovacích souborech, které popisují standardní i nestandardní chování daného zařízení či probíhající komunikaci. Analýzou těchto událostí je možné popsat typické chování daného zařízení a detekovat odchylky způsobené například kybernetickými útoky. Součástí výzkumu je využití pokročilých technik strojové učení a umělé inteligence pro detekci anomálií na základě logovacích dat. Téma zahrnuje návrh na zpracování událostí v logovacím souboru, reprezentaci pomocí rysů (features), vytvoření modelu chování na základě trénovacích dat. Pro detekci nestandardního chování lze využívat metody strojové učení, časové řady či modely AI.
Cílem výzkumu je navrhnout efektivní metody pro automatizovanou analýzu a detekci anomálií logovacích informací a demonstrovat, jak lze tuto metodu využít k zajištění kybernetické bezpečnosti počítačových systémů.