Strona główna

Badania naukowe

Strona główna

Informatyka


Wybrane metody z zakresu współbieżności i nowoczesnej sztucznej inteligencji

 

Zespół realizujący

 

Badania prowadzili pracownicy naukowi Katedry Podstaw Informatyki: dr Grzegorz Kruk, mgr inż. Barbara Fryc, mgr inż. Artur Paluchdr inż. Krzysztof Pancerz, pod kierunkiem  dr hab. Zbigniewa Suraja.

 

Opis badań

 

W wielu dziedzinach nauki i techniki poznawane zjawiska, obiekty lub przedmioty często nie są badane bezpośrednio, lecz pośrednio poprzez konstruowanie modeli. W informatyce często jest stosowane modelowanie systemów. Rozwój komputerów znacznie rozszerzył zastosowania modelowania systemów.

Teoria sieci Petriego, zapoczątkowana przez Prof. Adama C. Petriego na początku lat 60. ubiegłego stulecia, jest stosowana w wielu dziedzinach. Łatwość i poglądowość opisu za pomocą tych sieci sprawiły, że znalazły one także szerokie zastosowanie w modelowaniu systemów.

Obecnie prowadzone są intensywne badania naukowe w kierunku opracowywania nowych technik (wykorzystujących podstawy tzw. nowoczesnej sztucznej inteligencji) modelowania i analizy systemów, w tym także za pomocą sieci Petriego.

Szczególną rolę w prowadzonych w katedrze badaniach odgrywa również stosunkowo nowa teoria, z pogranicza matematyki i sztucznej inteligencji, zainicjowana przez Prof. Zdzisława Pawlaka na początku lat 80. XX wieku, tzw. teoria zbiorów przybliżonych.

Teoria ta znalazła zastosowanie w wielu dziedzinach życia, a w szczególności w medycynie, bankowości, przemyśle itp. Istnieją ścisłe związki pomiędzy teorią zbiorów przybliżonych i innymi gałęziami nauki, takimi jak np.: teoria zbiorów rozmytych, sieci neuronowe, algorytmy genetyczne, a także współbieżnością.

Jednym z głównych celów pracy badawczej pracowników katedry było pokazanie nowych powiązań tej teorii z teorią współbieżności. Związki takie są pokazywane na przykładzie teorii sieci Petriego.

Teoria zbiorów przybliżonych udostępnia narzędzia matematyczne do opisu wiedzy (w tym przede wszystkim wiedzy niepełnej i/lub niedokładnej) o pewnym fragmencie rzeczywistości.

Do reprezentowania wiedzy używa się często systemów informacyjnych lub reguł produkcyjnych. Obie reprezentacje wiedzy są wykorzystywane w realizowanych pracach badawczych w trakcie procesu odkrywania modeli współbieżnych oraz wzorców, analizy dużych zbiorów danych, projektowania klasyfikatorów oraz algorytmów sterowania z danych eksperymentalnych, itp.

 

Cele badań

 

1. Rozwój nowych technik (metod):
ˇ syntezy i analizy systemów współbieżnych specyfikowanych za pomocą tablic danych eksperymentalnych oraz reprezentowanych w postaci sieci Petriego,
ˇ wydobywania wiedzy z dużych zbiorów danych,
ˇ konstrukcji klasyfikatorów przybliżonych i adaptacyjnych,
ˇ projektowania sterowania dla systemów czasu rzeczywistego,
ˇ rozpoznawania i analizy obrazów.
2. Opracowanie narzędzi komputerowych wspomagających rozwiązywanie ww. problemów.

Zakłada się, iż poszukiwane, nowe metody rozwiązywania ww. problemów oparte będą na podstawach teoretycznych sieci Petriego (w tym także sieci kolorowanych i/lub sieci stochastycznych) oraz nowoczesnej sztucznej inteligencji (w tym m.in.: teorii zbiorów przybliżonych, teorii zbiorów rozmytych, sieci neuronowych, algorytmów genetycznych, algorytmów adaptacyjnych.

 

Zakres badań

 

W realizowanych badaniach rozważane były następujące szczegółowe problemy:

1. Problem rozpoznawania i analizy obrazów za pomocą metod nowoczesnej sztucznej inteligencji.
2. Problem podejmowania decyzji w systemach czasu rzeczywistego z niepełną informacją.
3. Problem wykrywanie modeli procesów z danych oraz predykcja zmiany własności tych modeli.
4. Problem wykrywania praw zmian wzorców w czasie.
5. Problem projektowania klasyfikatorów.
6. Problem wykorzystywania niejawnych łańcuchów Markowa do analizy danych temporalnych oraz procesów stochastycznych.

 

Wyniki

 

  • publikacje, 
  •  referaty na konferencjach, 
  •  oprogramowanie wspomagające badania naukowe i/lub proces dydaktyczny.

 

 

Badania dotyczące nowych i oryginalnych metod związanych z systemami rozpoznawania

 

Zespół realizujący

 

Badania prowadzą pracownicy naukowi Katedry Systemów Ekspertowych i Sztucznej Inteligencji: mgr inż. P.Błajdo, mgr inż. M.Knap, mgr inż. W.Paja, mgr inż. M.Wrzesień pod kierunkiem prof. dr hab. inż. Zdzisława S. Hippe

 

Opis badań

 

Badania naukowe aktualnie realizowane w Katedrze Systemów Ekspertowych i Sztucznej Inteligencji koncentrują się na opracowaniu suity narzędzi informatycznych do nadzorowanego oraz nienadzorowanego uczenia maszynowego. Obecnie w Katedrze powstają następujące systemy informatyczne:

- AffinitySEEKER - system informatyczny wykorzystujący metody minimalno-odległościwe oraz elementy teorii zbiorów przybliżonych do poszukiwania podobieństwa pomiędzy obiektami (fizycznymi lub/oraz abstrakcyjnymi, zjawiskami, procesami),

- BeliefSEEKER - narzędzie do generowania Bayesowskich sieci przekonań, opartych na koncepcji nadzorowanego uczenia maszynowego w warunkach niepewności,

- PlaneSEEKER - system informatyczny wykorzystujący zoptymalizowane algorytmy liniowej maszyny uczącej, umożliwiający klasyfikację i identyfikację obiektów wielokategoryjnych z zastosowaniem rekurencyjnego klasyfikatora binarnego,

- TreeSEEKER - system generujący quasi-optymalne drzewa decyzji przy pomocy różnych algorytmów uczenia maszynowego, zarówno opisanych w literaturze, jak i algorytmów własnych.

Dodatkowymi obszarami badań są:

ˇ problemy uogólnionego algorytmu budowy optymalnych modeli uczenia na podstawie wtórnych źródeł wiedzy,
ˇ analiza sieci neuronowych pod kątem uzyskania modeli uczenia w postaci reguł decyzji z wykorzystaniem pakietu programowego SPHINX oraz SNN.

Niezależnie od wymienionych badań (badania własne) w Katedrze zrealizowany został projekt badawczy Komitetu Badań Naukowych Nr 7 T11E 030 21, pt. 'Badania nad metodami komputerowego wspomagania diagnostyki znamion melanocytowych oraz czerniaka skóry'. Projekt ten jest realizowany był wspólnie z Department of Electrical Engineering and Computer Science, Kansas University (Lawrence, KS USA).

 

 

opublikowano: 21 listopada 2007 09:36

Wyższa Szkoła Informatyki i Zarządzania w Rzeszowie
ul. Sucharskiego 2, 35-225 Rzeszów, fax: +48 17 866 12 22
Lista Telefonów Uczelni
Strona głównaDrukujDo góry