Nalaganje ...
Projekti / Programi vir: ARIS

Računalniški sistemi, metodologije in inteligentne storitve

Obdobja
Raziskovalna dejavnost

Koda Veda Področje Podpodročje
2.07.00  Tehnika  Računalništvo in informatika   

Koda Veda Področje
T120  Tehnološke vede  Sistemsko inženirstvo, računalniška tehnologija 

Koda Veda Področje
1.02  Naravoslovne vede  Računalništvo in informatika 
Ključne besede
Digitalni dvojček, živčno-mišični sistem, lokacijska inteligenca, podatkovno strukturiranje, učenje značilnic, predstavitev konteksta, časovno-prostorska regresija, večkriterijska dinamična optimizacija
Vrednotenje (pravilnik)
vir: COBISS
Upoš. tč.
13.330,35
A''
2.163,26
A'
5.551,38
A1/2
8.366,61
CI10
20.311
CImax
2.026
h10
66
A1
46,25
A3
43,92
Podatki za zadnjih 5 let (citati za zadnjih 10 let) na dan 13. april 2024; A3 za obdobje 2018-2022
Podatki za razpise ARIS ( 04.04.2019 - Programski razpis , arhiv )
Baza Povezani zapisi Citati Čisti citati Povprečje čistih citatov
WoS  628  18.224  16.166  25,74 
Scopus  946  26.458  23.372  24,71 
Raziskovalci (41)
št. Evidenčna št. Ime in priimek Razisk. področje Vloga Obdobje Štev. publikacijŠtev. publikacij
1.  57243  David Bajs    Tehnični sodelavec  2022 - 2024 
2.  55906  Mihael Baketarić  Računalništvo in informatika  Mladi raziskovalec  2021 - 2022 
3.  51049  Klemen Berkovič    Tehnični sodelavec  2020 - 2024  19 
4.  23982  dr. Borko Bošković  Računalništvo in informatika  Raziskovalec  2020 - 2024  229 
5.  16118  dr. Janez Brest  Računalništvo in informatika  Raziskovalec  2020 - 2024  466 
6.  28691  Mario Casar    Tehnični sodelavec  2020 - 2024 
7.  53590  dr. Jernej Cukjati  Računalništvo in informatika  Mladi raziskovalec  2020 - 2023 
8.  22707  dr. Matej Črepinšek  Računalništvo in informatika  Raziskovalec  2020 - 2024  260 
9.  21537  dr. Matjaž Divjak  Računalništvo in informatika  Raziskovalec  2020 - 2024  104 
10.  31054  dr. Iztok Fister  Računalništvo in informatika  Raziskovalec  2020 - 2024  315 
11.  52032  dr. Aljaž Frančič  Sistemi in kibernetika  Mladi raziskovalec  2020 - 2022  26 
12.  54514  Jana Herzog  Računalništvo in informatika  Mladi raziskovalec  2020 - 2024  13 
13.  21301  dr. Aleš Holobar  Sistemi in kibernetika  Raziskovalec  2020 - 2024  500 
14.  25672  Marjan Horvat    Tehnični sodelavec  2020  23 
15.  37447  dr. David Jesenko  Računalništvo in informatika  Raziskovalec  2020 - 2024  46 
16.  16259  dr. Simon Kolmanič  Računalništvo in informatika  Raziskovalec  2020 - 2024  190 
17.  23454  dr. Tomaž Kosar  Računalništvo in informatika  Raziskovalec  2020 - 2024  246 
18.  52447  Ivan Kovačič    Tehnični sodelavec  2020 - 2022  16 
19.  53589  dr. Matej Kramberger  Računalništvo in informatika  Mladi raziskovalec  2020 - 2024  25 
20.  52029  Žiga Leber  Računalništvo in informatika  Mladi raziskovalec  2020 - 2024  11 
21.  21318  dr. Bogdan Lipuš  Računalništvo in informatika  Raziskovalec  2020 - 2024  54 
22.  33709  dr. Niko Lukač  Računalništvo in informatika  Raziskovalec  2020 - 2024  202 
23.  11191  dr. Marjan Mernik  Računalništvo in informatika  Raziskovalec  2020 - 2024  690 
24.  36506  dr. Uroš Mlakar  Računalništvo in informatika  Raziskovalec  2020 - 2024  64 
25.  29243  dr. Domen Mongus  Računalništvo in informatika  Raziskovalec  2020 - 2024  277 
26.  21601  Jurij Munda    Tehnični sodelavec  2020 - 2024  33 
27.  06823  dr. Milan Ojsteršek  Računalništvo in informatika  Raziskovalec  2020 - 2024  526 
28.  15671  dr. David Podgorelec  Računalništvo in informatika  Raziskovalec  2022 - 2024  214 
29.  58044  Jan Popič  Računalništvo in informatika  Mladi raziskovalec  2023 - 2024 
30.  15801  dr. Božidar Potočnik  Sistemi in kibernetika  Raziskovalec  2020 - 2024  312 
31.  38213  dr. Miha Ravber  Računalništvo in informatika  Raziskovalec  2020 - 2022  45 
32.  08638  dr. Krista Rizman Žalik  Računalništvo in informatika  Raziskovalec  2020 - 2024  185 
33.  18726  dr. Damjan Strnad  Računalništvo in informatika  Raziskovalec  2020 - 2024  230 
34.  56898  Niko Uremović  Računalništvo in informatika  Mladi raziskovalec  2022 - 2024 
35.  50649  dr. Filip Urh  Računalništvo in informatika  Mladi raziskovalec  2020 - 2021  29 
36.  28880  dr. Aleš Zamuda  Računalništvo in informatika  Raziskovalec  2020 - 2024  225 
37.  32189  dr. Eva Zupančič  Računalništvo in informatika  Raziskovalec začetnik  2020  20 
38.  06671  dr. Borut Žalik  Računalništvo in informatika  Vodja  2020 - 2024  850 
39.  58043  Aljaž Žel  Računalništvo in informatika  Mladi raziskovalec  2023 - 2024 
40.  31475  Denis Žganec  Računalništvo in informatika  Tehnični sodelavec  2020 - 2024  18 
41.  33994  dr. Danijel Žlaus  Računalništvo in informatika  Raziskovalec  2020 - 2022  23 
Organizacije (1)
št. Evidenčna št. Razisk. organizacija Kraj Matična številka Štev. publikacijŠtev. publikacij
1.  0796  Univerza v Mariboru, Fakulteta za elektrotehniko, računalništvo in informatiko  Maribor  5089638003  27.521 
Povzetek
Rast naložb v internet stvari (IoT), analize masivnih podatkov in umetno inteligenco je spodbudila razvoj digitalnih kopij entitet iz resničnega sveta v obliki digitalnih dvojčkov. Takšni kibernetsko-fizični sistemi nudijo napredno spremljanje, podatkovno analitiko in napovedovalne zmogljivosti, zaradi česar so postali nov trend v računalništvu. Gartner jih uvršča med 10 ključnih tehnologij v letu 2019, s pričakovano 37% letno stopnjo rasti s sedanjih 2 milijard USD do 15 milijard USD v letu 2023 in 26 milijard USD v 2025. Zaradi potencialno velikega vpliva je posebna pozornost v tem kontekstu namenjena domenam medicine in zdravstva. Z zmožnostjo predvidevanja potencialnih težav in iskanja optimalnih rešitev lahko takšni digitalni dvojčki ponudijo pomembno pomoč pri zdravljenju bolnikov in pripomorejo k zmanjšanju tveganj ter povečanju učinkovitosti zdravljenja. Kljub temu pa je danes uporaba digitalnih dvojčkov omejena predvsem na visokonadzorovana okolja in pametne stroje. Razvoj tehnologij za posnemanje bolj zapletenih sistemov, povezanih z delovanjem človeškega telesa, pa se še vedno sooča z naslednjimi pomembnimi izzivi: - Obdelava množice heterogenih podatkovnih tokov, potrebnih za učenje obnašanja opazovanega sistema, zahteva bistvene izboljšave metodologij za samodejno poravnavo podatkov in njihovo strukturiranje; - Obstoječe metode zlivanja medicinskih podatkov in učenja značilnic so še vedno osredotočene predvsem na izolirano obdelavo posameznih podatkovnih virov. To zahteva razvoj novih metod, ki bodo zmožne bolje izkoristiti njihove komplementarnosti; - Povezovanje biomedicinskih meritev z okoljskimi dejavniki in dejavniki življenjskega sloga, ki je nujno za prenos laboratorijskih opazovanj v realna okolja, zahteva znaten napredek metod za izdvajanje kontekstnih značilnosti; - Izboljšati je treba metodologije za spremljanje življenjskih mikrohabitatov, saj visoka razpršenost okoljskih senzorjev povzroča velike prostorske in časovne vrzeli v pridobljenih informacijah; - Potreba po personalizaciji digitalnih dvojčkov zahteva optimizacijo dinamičnih modelov in njihovo prilagoditev na opazovane osebe, kar presega zmožnosti sodobnih optimizacijskih algoritmov. V okviru predlaganega delovnega programa nameravamo nadgraditi naše dosedanje raziskovalno delo in nasloviti opisane izzive s ciljem izvedbe digitalnega dvojčka, ki bo sposoben posnemati funkcionalne parametre človekovega živčno-mišičnega sistema v dejanskem okolju. Zaradi splošnega staranja družbe postajajo živčno-mišične bolezni pomembno zdravstveno tveganje in vodilni vzrok za nezmožnost za delo. Stroški, povezani s tovrstnimi obolenji, v Sloveniji presegajo 2 % BDP. Programska skupina združuje vodilne strokovnjake za obdelavo živčno-mišičnih signalov in semantičnih podatkov, razvoj metod časovno-prostorskih analiz ter izvedbo optimizacijskih algoritmov, ki bodo na osnovi osredotočenega iterativnega delovnega načrta uresničili predlagani program na soustvarjalen način.
Pomen za razvoj znanosti
Predlagani program je usmerjen v razvoj tehnološkega sklada, ki pod okriljem naslovljene domene računalniških sistemov, metodologij in inteligentnih storitev prinaša odgovore na nekatere ključne izzive računalništva. Le-te v grobem povzemajo ključni cilji programa, to je razvoja digitalnega dvojčka »funkcionalnih parametrov človekovega živčno-mišičnega sistema v dejanskem okolju«. Ti cilji odpirajo naslednje potenciale za razvoj računalniških znanosti: • CILJ 1 - Razvoj nove metodologije za avtomatsko realno-časovno pomensko označevanje podatkovnih tokov s pomočjo domensko-specifičnih ontologij in besednjakov. Razviti sistem bo omogočal samodejno povezovanje podatkovnih tokov ne glede na različne načine zapisa vrednosti podatkov, njihove časovne značke in različne prostorske ločljivosti. Takšen pristop bo generičen in bo v splošnem izboljšal tehnike izgradnje inteligentnih sistemov. Očitni primeri slednjega so podporni sistemi za avtonomno vožnjo (roboti, avtomobili ali letalniki), geografski informacijski sistemi in podatkovno rudarjenje na splošno, saj je za njih značilna velika zahteva po podatkovni poravnavi množice heterogenih tokov. • CILJ 2 - Predstaviti nove tehnike učenja značilnic nad komplementarnimi podatkovnimi tokovi, ki premagujejo časovno, prostorsko in informacijsko redkost posameznih tokov ter izboljšajo robustnost in kakovost ocenjevanja ter komplementarnost pridobljenih informacij. Izpolnitev tega cilja bo omogočila vzpostavitev zanesljivejših testnih okolij in referenčnih vrednosti za kalibracijo in interpretacijo meritev funkcionalnega stanja merjencev. Medtem ko stanja živčno-mišičnega sistema predstavljajo zgolj en, kompleksen primer aplikativnosti takšnega generičnega pristopa, lahko razvito metodologijo uporabimo tudi za razvoj ambientne in poslovne inteligence ter zagotavljanje avtonomnosti sistemov v aplikacijah, v katerih je učinkovitost odvisna od zmožnosti izdvajanja komplementarnih informacij iz množice tokov. • CILJ 3 - Implementacija metodologije integracije dinamičnih entitet na zahtevo z uporabo geoograjevanja za izvedbo kontekstnega podatkovnega bogatenja. Dinamične podatkovne integracije na zahtevo predstavljajo eno izmed ključnih težav na področju zlivanja senzorskih podatkov. Razvoj ustrezne metodologije tako odpira vrata vzpostavitvi inteligentnih sistemov, ki niso omejeni zgolj na interne podatkovne tokove, pač pa so se zmožni zavedati tudi lastne okolice. Poleg že predstavljenega potenciala v kontekstu zdravja je predlagana metodologija ključna pri razvoju splošnih avtonomnih sistemov (na primer pametne prometne signalizacije, ki se je zmožna prilagajati stanju prometa, pametnih kmetijskih sistemov, ki se zavedajo vremenskih pojavov, kot je suša, ali pametne infrastrukture, ki se zaveda nevarnosti okoljskih vplivov). • CILJ 4 - Razvoj nove metode časovno-prostorske regresije na osnovi integracije realno-časovnih senzorskih podatkov s fizikalnimi simulacijami. Razviti algoritmi okoljskih simulacij bodo omogočali podporno napovedovalno analitiko pri sistemih odločanja kot tudi raziskovalno usmerjenih okoljskih študijah na področju klimatologije (npr. napovedovanje mikroklime), gradbeništva (iskanje optimalne gradnje in obnove stavb) in energetike (npr. napoved energijskih potencialov). • CILJ 5 - Nadgradnja algoritmov dinamične optimizacije z večkriterijsko optimizacijo in optimizacijo problemov velikih dimenzij ter prilagoditve za obdelavo ogromne količine podatkov. Evolucijski algoritmi za večkriterijsko dinamično optimizacijo in optimizacijo problemov velikih dimenzij, ki jih bomo razvili v okviru tega programa, bodo uporabni tudi na drugih področjih, kot so primeri globokega učenja, kjer testni podatki prihajajo v realnem času, gručenje podatkov, kjer se podatki spreminjajo glede na nepredvidljive okoljske spremembe, in načrtovanje poti, kjer so spremembe prav tako dinamične zaradi nepredvidenih zamud in nenadnih ekstremnih vremenskih pogojev. Prav tako pričakujemo, da bodo primer
Pomen za razvoj Slovenije
Predlagani program predstavlja razvoj nove tehnologije digitalnega dvojčka »funkcionalnih parametrov človekovega živčno-mišičnega sistema v dejanskem okolju« za napovedovalno analitiko parametrov delovanja človekovega telesa glede na okoljske faktorje in faktorje, povezane z življenjskim slogom. Prinaša ključno tehnološko osnovo za snovanje množice novih proizvodov, inovacij in tehnoloških rešitev. V ta namen smo analizirali obstoječa inovacijska partnerstva in jih glede možnega skupnega razvoja razvrstili v naslednje skupine: • Proizvodi, kot so to na primer pametno pohištvo in mobilne aplikacije, namenjene rekreaciji. • Programske rešitve, ki vključujejo ponudnike podatkovnih platform in analitičnih orodij. • Storitve za izboljšane procese vadbe ali rehabilitacije po poškodbi. Medtem ko imamo z več kot 10 podjetji in inštitucijami, ki se ukvarjajo z razvojem in trženjem zgoraj navedenih produktov in storitev, že vzpostavljeno dolgotrajno sodelovanje, nameravamo našo partnersko mrežo v obdobju trajanja programa še razširiti. Tako v obdobju naslednjih 6 let načrtujemo vsaj 10 novih gospodarskih partnerstev, vsaj 12 novih programskih produktov, vsaj 6 nacionalnih in 1 mednarodni patent ter vsaj 15 drugih inovacij. Na področju družbenih dejavnosti pričakujemo, da bomo z nadzorom in intuitivno predstavitvijo funkcionalnega stanja živčno-mišičnega sistema dosegli pozitivne učinke na splošno zdravje ljudi in posledično zmanjšanje stroškov njihovega zdravljenja in odsotnosti z delovnih mest. Znano je, da gibanje pozitivno vpliva tako na mentalne kot na fizične sposobnosti posameznika in mu omogoča aktivnejše in samostojnejše staranje, boljšo koncentracijo in storilnost. Trenutno se naša družba sooča s problemom staranja in vedno večjega pomanjkanja gibalnih sposobnosti. Hkrati smo izpostavljeni vedno večjemu stresu in slabim prehranjevalnim navadam, ki dodatno poglabljajo problem človekove neaktivnosti. Čeprav se negativnih vplivov gibalne neaktivnosti vedno bolj zavedamo, jih ne znamo objektivno meriti, temveč jih prepogosto dojemamo kot statistično grožnjo, ki doleti izbrane posameznike. Prav tako sta slabo opredeljena in slabo merljiva vpliv redne rekreacije in športnih aktivnosti na staranje živčno-mišičnega sistema. V predlaganem programu nameravamo razviti in izboljšati obstoječe metodologije za vrednotenje živčno-mišičnih aktivnosti v nenadzorovanih okoljih in za spremljanje in napovedovanje okoljskih parametrov z uvedbo koncepta digitalnega dvojčka »funkcionalnih parametrov človekovega živčno-mišičnega sistema v dejanskem okolju«. S tem uvajamo unikatno infrastrukturo, ki bo pripomogla k izboljšavam trenutnih diagnostičnih postopkov in ocenam tveganj za zdravje ljudi. Infrastruktura bo testirana na pilotnih meritvah omejenega števila preiskovancev, kasneje pa nameravamo njeno uporabo razširiti. Z natančnimi modeli in meritvami okoljskih parametrov bomo pripomogli tudi k ozaveščanju širše javnosti o škodljivih vplivih onesnaževanja narave na družbo in posameznika. S tem bomo pripomogli k promociji varovanja narave in naših mikrohabitatov. Izsledke raziskave bomo vključevali tudi v študijska programa Računalništvo in informacijske tehnologije na 1. in 2. stopnji študija ter Računalništvo in informatika na 3. stopnji študija na Fakulteti za elektrotehniko in računalništvo Univerze v Mariboru, s čimer bomo zagotavljali visoko usposobljen strokovni kader, potreben za razvoj in napredek družbe.
Zgodovina ogledov
Priljubljeno