Czech
EnglishMatematické modely jednoduchých fyzikálních jevů jsou známé a dobře prozkoumané. Pro složitější jevy v nich však figuruje mnoho neznámých parametrů a často vedou k velmi složitým výpočtům. Je proto výhodné hledat pro tyto úlohy zjednodušené modely, které dobře reprezentují reálný problém. Běžně používané black-box modely jako neuronové sítě potřebují k naučení velké množství dat a často je obtížné porozumět jak...
Ústav teorie informace a automatizace
Jste zde
Témata pro studenty
Shlukování je klasická statistická metoda používaná ve strojovém učení na datech, na kterých je definována vzdálenost (například Eukleidova vzdálenost vektorů). V praxi se ovšem setkáváme s daty, která mají složitější relační strukturu, např. obsah nákupního košíku v e-shopu. Definice vzdálenosti mezi takovými daty je mnohem složitější. Nabízí se využít metody statistického popisu dat, které se vzdálenosti učí....
Modelování stavu plasmatu v Tokamaku je náročné díky velkému množství fyzikálních dějů a neúplnému měření. Simulační nástroje vyžadují velké množství času na výpočet. Cílem práce je ověřit možnosti využití neuronových sítí jako univerzálního aproximátoru. Klasické neuronové sítě byly aplikovány již na několik problémů v oblasti diagnostiky plasmatu, použití nových architektur, např. transformerů je stále...
Physics-informed neural network (PINN) jsou aplikací neuronových sítí na problém řešení diferenciálních a parciálních diferenciálních rovnic. V principu jednoduchá technika, zalozená na náhodné mřižce a minimalizaci chyby splnění diferenciální rovnice v těchto bodech pro neuronovou síť. Od svého přestavení před několika lety se tato technika vyvinula do bohaté formy metod podporujících práci s neurčitostí,...
Typické architektury neuronových sítí přepokládají, že matice vah obsahují libovolné hodnoty. To vede na velmi komplexní sítě, které často takzvané přetrénovánají. Experimentálně bylo ukázáno, že použitím řídkých váhových matic dojde ke zlepšení vlastností sítě. Nalezením řídkých parametrizací se zabývajá olast Bayesovské statistiky s tzv. shrinkage priors, tj. apriorními rozloženími preferujícícmi nulové hodnoty...
V souvislosti s prudkým rozmachem zařízení (agentů) se značným výpočetním potenciálem, dostatkem paměti a schopností vzájemné komunikace došlo v posledních dvou dekádách k rychlému rozvoji metod pro distribuované modelování nejrůznějších procesů. Namátkou - distribuovaný Kalmanův filtr, RLS či particle filter. Zatímco většina stávajících řešení je orientována na jeden konkrétní model, použití bayesovského...
Reálné procesy jsou výslednicí relativně samostatně se rozhodujících, ale vzájemně se ovlivňujících částí, modelovaných v současnosti nejčastěji pomocí multi-agentních systémů. Ucelená normativní a algoritmizovaná teorie vedoucí k řešení konkrétních problémù však chybí. Předběžné výsledky naznačují, že takovou teorii je možno vytvořit kombinací bayesovského rozhodování, modelování pomocí dynamických...
Kvalita algoritmů optimalizovaného rozhodování (odhadování, předpovídání, klasifikace, testování hypotéz, ekonomické, lékařské či politické rozhodování, řízení, atd.) závisí, často kriticky, na volbě jejich parametrů (řád modelů, váha jednotlivých atributů v multikriteriálním rozhodování, pravděpodobnost mutací v genetických algoritmech, atd.). Proto je žádoucí je nastavit, nejlépe automaticky. Práce se zaměřuje...
I vysoce tvůrčí lidé (vědci, umělci, influenceři …) jsou v životě schopni vytvořit jen omezené množství významných výstupů. Pro rozhodování ovlivňující jejich kariéru je důležité předpovídat, do jaké míry může bý jejich tvůrčí kapacita vyčerpána. Práce je zaměřena na tvorbu a datově řízenou personalizaci modelu čerpání osobní tvůrčí produktivity. Z formálního hlediska jde o analýzu krátkých, velmi volatilních...
Při detekci radioaktivity v ovzduší je zásadním úkolem určení lokace úniku a jeho časového průběhu. Zatímco lokace bývá velmi často známa, časový průběh a celkové množství uniklé látky bývá většinou známo jen jako hrubý odhad nebo vůbec. Hlavním úkolem navrhované práce je určení časového průběhu úniku z dostupných terénních měření. Toho lze dosáhnout optimalizací mezi naměřenými hodnotami a mezi numerickými...
Průběžné odhadování parametrů modelu je klíčová část adaptivních systémů předpovídajících či ovlivňujících jejich složité náhodné okolí. Většina modelů neumožňuje žádoucí přesné bayesovské odhadování a proto je nutné je realizovat přibližně. V tomto případě je nezbytné zapomínat neplatnou znalost, neboť jinak chování odhadnutého modelu a modelovaného okolí často vzájemně divergují. Volba datově závislé rychlosti...
Průběžné odhadování parametrů modelu je klíčová část adaptivních systémů předpovídajících či ovlivňujících jejich složité náhodné okolí. Většina modelů neumožňuje žádoucí přesné bayesovské odhadování, a proto je nutné realizovat je přibližně. Monte Carlo postupy to umožňují, avšak jejich účinnost je neveliká. Práce bude zaměřena na pokus o původní variantu Monte Carla metodiky opřené o užití: i) nedávno...
Téma bakalářské/diplomové práce je zaměřeno na volbu a implementaci vhodné numerické metody pro algoritmus prediktivního řízení, který využívá výchozí fyzikální nelineární model popisující dynamiku robotu. Numerické metody by měly sloužit v konstrukci predikčních rovnic, které vyjadřují závislost budoucích plánovaných výstupů na neznámých počítaných vstupech – akčních zásazích a dále i pro řízení využívající...
Téma bakalářské/diplomové práce je zaměřeno na modelování pohybu průmyslových kloubových robotů. Modelování se bude zabývat vyšetřováním parametrických modelů jak rovinných, tak i prostorových křivek obsahujících tzv. geometrický parametr. Tento parametr určující polohu na dané křivce bude použit v návrhu vhodné časové parametrizace pohybu robotů. Jejím výstupem budou časové...
Bakalářské (diplomové) práce budou zaměřeny na odhadování parametrů a/nebo stavů stochastických modelů, kde šum je popsán pravděpodobnostním rozdělením s omezeným suportem a využitím těchto modelů v úlohách modelově orientovaného řízení.
Uvedené modely jsou vhodné pro popis reálných systémů, kde některá ze zúčastněných...