Ústav teorie informace a automatizace

Jste zde

Projekty

Oddělení: ZOI Období: 2024 - 2027 Grantor: MSMT
The project aims to develop AI/ML models and a theoretical framework to identify and record culturally significant and climate-endangered scents, utilizing internet data for scent valuation.
Oddělení: ZOI Období: 2024 - 2026 Grantor: GACR
Current convolutional networks work with inefficient pixel-wise image representation, which does not provide almost any invariance. This leads to using very large training sets and massive augmentation.
Oddělení: AS Období: 2024 - 2026 Grantor: GACR
Quantification of sources of atmospheric pollutants is crucial for regulatory purposes as well as for atmospheric science in general. Due to many physical limitations in observation and modeling, the existing methodologies have many simplifying assumptions, e.g. linear observation model or uncorrelated emission values, which cause inevitable bias in pollutant estimates.
Oddělení: E Období: 2024 - 2026 Grantor: GACR
Projekt se zameří na vývoj nové rodiny modelů pro identifikaci tržních rizik vyplývajících z málo pravděpodobných událostí pomocí velkých datových sad a algoritmů hlubokého učení. Naše nově vyvinuté metody nám umožní revidovat několik klasických problémů v oceňování aktiv. Věříme, že výsledky budou mít zásadní charakter a otevřou řadu dalších otázek.
Oddělení: E Období: 2024 - 2026 Grantor: GACR
V rámci projektu budou navrženy a realizovány strategie zajištění na komoditních trzích zaměřené na snížení finančních rizik. Náš přístup zohlední rozdíly ve zpracování informací a investičních horizontech účastníků trhu využitím informačního obsahu realizovaných semikovariančních matic a frekvenčně specifického přenosu rizik napříč aktivy.
Oddělení: ZS Období: 2023 - 2026 Grantor: FG
The main aim of the EECONE project is to reduce e-waste on a European scale. The environmental impact arising from e-waste can thus be reduced by working in three principal areas: 1) Increase service lifetime of electronic products by application of ecodesign guidelines for increasing their reliability and their repair rate, thereby reducing the volume of e-waste.
Oddělení: ZOI Období: 2023 - 2024 Grantor:
This interdisciplinary scientific project aims to examine the creative context of one of Leonardo's most reproduced subjects: the Salvator Mundi.
Oddělení: ZS Období: 2023 - 2026 Grantor: FG
The European research project Listen2Future started with 27 partners from 7 countries.
Oddělení: E Období: 2023 - 2025 Grantor: GACR
Decentralized finance has been often synonymized with cryptocurrencies, cryptoassets, or even simply with Bitcoin not only in the public perception but to a high degree also in financial research. This project aims to dive deeper into decentralized finance and in a comprehensive manner explore and describe its structural aspects.
Oddělení: ZS Období: 2022 - 2025 Grantor: FG
Project HiPE brings together 13 participants covering the whole value chain, to develop a new highly energy-efficient, cost-effective, modular, compact and integrated wide bandgap (WBG) power electronics solutions for the next generation of battery electric vehicles (BEV), and to facilitate a significant market penetration of WBG in the automotive sector.
Oddělení: ZOI Období: 2022 - 2025 Grantor: FG
At a time of cloud computing and cyber-physical systems like computer-assisted driving, software complexity is growing faster than the rate of improvement in related quality assurance techniques. The ERC-funded VAMOS project will develop monitoring software to identify potential vulnerabilities, errors, and unfair decisions at runtime.
Oddělení: AS Období: 2022 - 2026 Grantor: FG
The aim of the project is to promote understanding of complex interactions and the dynamics of decision making (DM) under complexity and uncertainty. The theory under consideration should be applicable to dynamic DM and interaction within a flat structure without any coordination. It will support modelling a living agent acting within a complex network of interacting heterogeneous agents.
Oddělení: SI Období: 2022 - 2024 Grantor: GACR
Projekt se zabývá vývojem algoritmů aktivní diagnostiky poruch pro stochastické rozlehlé systémy diskrétní v čase. Pro dosažení spočitatelnosti algoritmů bude při jejich návrhu v některých jejich komponentách využita tenzorová dekompozice (TD).
Oddělení: ZOI Období: 2022 - 2025 Grantor: TACR
The project addresses AI forensic data mining - a new SW platform for detecting objects of interest based on complex spatio-temporal relationships with object attributes and indexed relationships. It will enable AI training directly in the forensic environment using semi-automatic and weakly supervised learning.The lack and accessibility of training data will be considered.