Specifikace výzkumného směru katedry

Směr výzkumu:

Integrované přístupy a nástroje pro podporu rozhodovacích a kognitivních procesů prostřednictvím algoritmizace, datové vědy, kvantitativních metod a ICT

 

Anotace:

Současná věda a pokročilé technologie vyžadují multioborové a integrované přístupy k řešení složitých reálných problémů prostřednictvím algoritmizace, datové analýzy a kvantitativních metod. Tento směr výzkumu předpokládá interdisciplinární spolupráci.  Zaměřuje se na uplatnění pokročilých algoritmů, analytických nástrojů a metod umělé inteligence při řešení úloh s praktickým využitím. Důležité oblasti zahrnují zpracování a analýzu dat, modelování, problematiku lokalizace a podporu rozhodování pomocí inovativních ICT nástrojů. Nedílnou součástí řešení s praktickými výstupy je problematika bezpečnosti a anonymizace dat, aby bylo zajištěno etické a bezpečné využití informačních technologií.

Idea integrovaných přístupů spočívá v kombinaci tradičních a inovativních metodik, které jsou aplikovány na různorodé aplikační oblasti, od ekonomické analýzy, přes oblast vzdělávání, sociální a společenskou problematiku, až po umělou inteligenci. Tento přístup vyžaduje mezioborová řešení a pokročilé matematické, statistické a informatické metody pro optimalizaci procesů a řešení komplexních úloh.

V oblasti algoritmizace je kladen důraz na vývoj a testování takových algoritmů, které reagují na potřeby konkrétních aplikačních oblastí a různých typů dat. Patří sem zpracování velkých dat (například obrazových dat nebo dat v časových řadách), numerické řešení matematických problémů, pravděpodobnostní simulace a metody pro indoor lokalizaci. Takto navržené postupy staví na pevných základech ICT technologií, které usnadňují jejich praktické nasazení v reálných podmínkách.

V oblasti datové vědy se uplatňují statistické a matematické modely umožňující hlubší porozumění dynamice systémů a procesů v nejrůznějších aplikačních oblastech. Patří sem například modelování časových řad, filtrování dat a využití metod diskrétní a numerické matematiky či optimalizace v ekonomických, manažerských, dopravních nebo dalších kontextech. Výsledná řešení jsou inspirována reálnými daty z externích spoluprací a otevírají prostor i pro aplikace umělé inteligence, včetně strojového učení, počítačového vidění a zpracování přirozeného jazyka, čímž se rozšiřují možnosti interpretace a využití velkých dat v digitální společnosti.

 

Dílčí podtémata:

• Algoritmizace
  • Vývoj a testování původních algoritmů reagujících na potřeby externích řešení.
  • Zpracování dat, obrazů a časových řad s důrazem na anonymizaci a bezpečnost dat.
  • Pravděpodobnostní simulace a numerické metody řešení matematických problémů.
• Data Science a analýza dat
  • ICT nástroje pro analýzu dat s důrazem na ekonometrické modely a modelování časových řad.
  • Projekty zaměřené na praktické využití (např. vodní hospodářství, dopravní systémy, smart parking).
  • Metodiky datových skladů a Data Lakes.
• Kvantitativní metody v oblasti AI
  • Strojové učení a neuronové sítě (klasifikace, detekce, zpracování přirozeného jazyka).
  • Pokročilé metody grafiky, počítačového vidění a extrakce informací z vizuálních dat.
• Kognitivní procesy a ICT
  • Podpora kognitivních procesů pomocí ICT.
  • Projekty spojené s udržitelnou ekonomikou a interdisciplinární spoluprací.
  • Podpora ICT v moderních metodách vzdělávání (gamifikace, AI, vizualizace obsahu apod.)
• Smart technologie a indoor lokalizace
  • Smart přístupy k lokalizaci, analýze dat a podpoře mobilních uživatelů.
  • Metody zpřesňování lokalizace uvnitř budov prostřednictvím kombinace fingerprint dat a kontextových informací.
  • Vývoj chytrých systémů využívajících polohová data, kontextové informace a mobilní zařízení pro zlepšení služeb a rozhodovacích procesů.

 

Realizované projekty:

• Název projektu: Výzkum a vývoj nasazení AI při plánování výroby

Číslo projektu: CZ.01.01.01/01/22_002/0001106, Výzva: MPO ČR – Aplikace I., Zadavatel: RDD, s.r.o., Období: 01/2024 - 03/2026 (FIM zapojena od 11/2024), Řešitel za FIM: prof. RNDr. Antonín Slabý, CSc.

 

• Název projektu: Aktualizace strategických materiálů v oblasti podpory KKO v Královéhradeckém kraji

Číslo projektu: MK 75969/2023 OUKKO, Garant: Královéhradecký kraj, Odbor kultury, Období: 11/2023 - 05/2025, Za FIM zapojeni: Ing. Tereza Otčenášková, BA, Ph.D., doc. RNDr. Pavel Pražák, Ph.D., tým studentů FIM UHK                                                                                                                                         

• Název projektu: Automatická identifikace klíčových pojmů

Číslo projektu: CZ.01.1.02/0.0/0.0/20_358/0028191, Zadavatel: Near Future s.r.o. / Inovační voucher/ VI, Období: 04/2023 - 07/2023, Řešitelé: Ing. Tereza Otčenášková, BA, Ph.D., Mgr. Jiří Haviger, Ph.D., Ing. Michal Dobrovolný, Ing. Martin Konvička, Bc. Michael Bartoš.

 

• Název projektu: Smart Parking & Charging

Číslo projektu: CZ.01.1.02/0.0/0.0/20_321/0024477, Výzva: MPO ČR, OP Podnikání a inovace pro konkurenceschopnost – program Aplikace, výzva VIII, Zadavatel: Vigour Alfa spol. s r.o., Období: 1/2021 - 5/2023, Spoluřešitelka za FIM: prof. RNDr. Petra Poulová, Ph.D.  

 

• Název projektu: Inovace systémů řízení subjektů cestovního ruchu pomocí nástrojů procesního řízení

Číslo projektu: TL01000191, Zadavatel: TAČR ÉTA, Období: 03/2018 - 03/2021, Řešitel: doc. Ing. Zdeněk Ulrych, Ph.D. - Západočeská univerzita v Plzni, Spoluřešitel za FIM: doc. RNDr. Petra Poulová, Ph.D.

 

• Název projektu: Vývoj unikátní specializované databáze pro e-commerce řešení

Číslo projektu: CZ.01.1.02/0.0/0.0/19_262/0020308, Výzva: MPO ČR, OP Podnikání a inovace pro konkurenceschopnost, program Aplikace, Zadavatel: FG Forrest, a.s., Období: 07/2020 - 06/2021, Řešitel: doc. RNDr. Petra Poulová, Ph.D.     

            

Mezinárodní spolupráce:

• Univerzity of Zilina, Slovensko
• Wroclaw University of Technology, Polsko
• Academia Sinica, Taipei, Taiwan
• Constantine the Philosopher University in Nitra, Slovensko
• Hong Kong Metropolitan University, Hong Kong

 

Nabízená témata v doktorském studiu:

• Algoritmická řešení pro bezpečnost a anonymizaci dat v chytrých systémech
  • Zaměření na vývoj a optimalizaci algoritmů zajišťujících ochranu dat a soukromí v prostředí chytrých technologií
• Pokročilé metody strojového učení a analýzy dynamických dat
  • Výzkum nových technik strojového učení aplikovaných na rozsáhlé datové sady, s cílem zlepšit predikce a optimalizovat rozhodovací procesy
• Smart technologie pro indoor lokalizaci a personalizované služby
  • Vývoj metod zpřesnění lokalizace uvnitř budov, integrace fingerprint dat a kontextových informací, s aplikací na personalizované služby a smart aplikace
• Optimalizace datové infrastruktury pro podporu interdisciplinárního výzkumu
  • Výzkum efektivních metod pro správu a analýzu velkých datových souborů, s důrazem na jejich využití v aplikačním výzkumu
• Kombinace umělé inteligence a grafových algoritmů pro analýzu komplexních systémů
  • Zkoumání inovativních metod propojujících grafové algoritmy a AI, s aplikacemi na analýzu komplexních sítí, jako jsou dopravní systémy, vodohospodářství nebo socio-ekonomické sítě