Název projektu
Paralelní zpracovaní velkých dat XII
Kód
SP2025/016
Řešitel
Období řešení projektu
01. 01. 2025 - 31. 12. 2025
Předmět výzkumu
Tento projekt staví na předchozích úspěšných výzkumných aktivitách zaměřených na analýzu dat v
různých oblastech lidské činnosti. Současný projekt odráží aktuální zájmy a odborné zaměření
skupiny pro Analýzu a zpracování dat, která se věnuje jak aplikovanému, tak teoretickému výzkumu.
Hlavní oblastí našeho zájmu je hluboké učení, zejména analýza časových řad. Zaměřujeme se na
výzvy spojené s agregací rozsáhlých senzorických dat, zpracováním nekvalitních nebo chybějících
údajů a predikcí vývoje v různých sektorech. Tato problematika nachází uplatnění v průmyslu,
například při optimalizaci výroby, predikci selhání, nebo v analýze pohybu a sportu, kde se zabýváme
optimalizací testovacích procesů a vizualizací výsledků.
Další klíčovou oblastí výzkumu jsou bio-inspirované metody a multikriteriální optimalizace. Vyvíjíme
inovativní algoritmy schopné řešit problémy s více omezeními, s důrazem na jejich efektivní aplikaci v
průmyslové praxi. V této souvislosti se také zaměřujeme na kombinatorickou optimalizaci a možnosti
využití generativní umělé inteligence (zejména velkých jazykových modelů) pro návrh benchmarků,
algoritmů a metaheuristik.
Významnou částí našeho výzkumu je zpracování komplexních sítí a textových dat. V oblasti sítí
aplikujeme vlastní metody, jako je cyklická vzdálenost, k detekci a evaluaci komunit v komplexních
sítích. V textové analýze se věnujeme velkým jazykovým modelům na bázi Transformerů a jejich
využití pro specifické úlohy.
V neposlední řadě se zaměřujeme na zpracování medicínských obrazových dat. Vyvíjíme metody
využívající hluboké neuronové sítě pro analýzu obrazů z medicínských přístrojů a průmyslových
kamer, s cílem jejich integrace do klinické praxe i průmyslových aplikací.
Členové řešitelského týmu
Mgr. Pavla Dráždilová, Ph.D.
doc. Mgr. Jiří Dvorský, Ph.D.
prof. Ing. Pavel Krömer, Ph.D.
Ing. Jana Nowaková, Ph.D.
prof. Ing. Jan Platoš, Ph.D.
prof. RNDr. Václav Snášel, CSc.
prof. Ing. Roman Šenkeřík, Ph.D., DBA
Ing. Vojtěch Uher, Ph.D.
Ing. Ladislav Zjavka, PhD.
Lingping Kong
Mgr. Asim Mohammed Eltahir Ali
Asghar Ali
Maryam Olfati
Xiaopeng Wang
Ing. Jan Zdražil
Huy Tran Tien
Zhonghai Bai
MSc. Trong Nghia Dinh
Ing. Lukáš Klein
Ing. Jan Křenek
Ing. Štěpán Chvatík
Lam Chan Quan Loi
Phien Ngoc Nguyen
MSc. Sara Fanatirashidi, M.Sc.
Mgr. Renata Rzeczkowska, M.Sc.
Ing. Radek Svoboda
Ing. Jan Trupl
Mgr. David Prycl, MPA
Ing. Bc. Michal Brožek
Bc. Tomáš Bezecný
Bc. Michal Heczko
Bc. Adrián Tvrdý
Bc. Alžbeta Švancárová
Bc. Jakub Matejiček
Bc. Pavel Zrzavý
Bc. Alžbeta Šavelová
Bc. Alexandra Sikorová
Bc. Jan Král
Bc. Tomáš Biječek
Bc. Michael Ceplý
Bc. Jakub Dreiseitl
Bc. Radovan Krasula
Bc. Jiří Kupka
Bc. Vojtěch Slíva
Mgr Inż. Monika Falk
Ing. Tereza Hromádková
Ing. Tinsae Simeon Wonjelo
Ing. Marek Hanuš
Tuan Luc Minh
Specifikace výstupů projektu (cíl projektu)
Cílem projektu je návrh efektivních algoritmů a provádění analýz nad daty z různých oblastí. Pro
daná data bude nutné nalézt vhodné metody, které budou na těchto datech aplikovatelné a budou
dosahovat dostatečných výsledků. Ve finále je potřeba výsledky a data transformovat do
srozumitelné a čitelné podoby. Všechny tyto operace vyžadují dostatečné výpočetní prostředky.
Proto je mnoho algoritmů upravených pro využití výpočetní karet a speciálních výpočetních
platforem.
V projektu bude pracovat několik týmů soustředěných na konkrétní úlohy. Tyto týmy budou tvořeny
z doktorandů a dalších studentů pod vedením jednoho nebo více garantů z řad zaměstnanců.
Zapojení magisterských studentů je velmi žádoucí, neboť povede k motivaci studentů pro vědu a
další studium. Studenti budou zapojeni zejména prostřednictvím semestrálních projektů,
bakalářských a magisterských prací. Přímé zapojení studentů do výzkumu je však také možné.