Kvalitativno modeliranje na osnovi podatkov

Evidenčna št.

J2-2194 (A) - iz evidence ARRS

Vodja

dr. Janez Demšar

Obdobje

1.5.2009 - 30.4.2012

Obseg v 2012

0.35 FTE

Veda

Tehnika (7)
Drugi (1)

Status raziskovalca

Raziskovalec (7)
Strokovni ali tehnični sodelavec (1)
Mladi raziskovalec (0)
Raziskovalec v tujini (0)
Zasebni raziskovalec (0)

Izobrazba

Doktorat (5)
Drugi (3)

Spol

Moški (8)

Status

Aktiven (8)

Število publikacij

10–99 (5)
100–999 (3)

Projekti / Programi vir: ARRS

vir: ARRS

Kvalitativno modeliranje na osnovi podatkov

Raziskovalna dejavnost

Koda	Veda	Področje	Podpodročje
2.07.07	Tehnika	Računalništvo in informatika	Inteligentni sistemi - programska oprema

Koda	Veda	Področje
1.02	Naravoslovne vede	Računalništvo in informatika

Vrednotenje (pravilnik)

vir: COBISS

Citiranost Citiranost bibliografskih zapisov v COBIB.SI, ki so povezani z zapisi citatnih baz

vir: WoS

vir: Scopus

vir: COBISS

Raziskovalci (8)

št.	Evidenčna št.	Ime in priimek	Razisk. področje	Vloga	Obdobje	Štev. publikacij
1.	16324	dr. Janez Demšar	Računalništvo in informatika	Vodja	2009 - 2012	339
2.	32930	Aleš Erjavec		Tehnični sodelavec	2010 - 2012	12
3.	34401	Mitar Milutinović	Računalništvo in informatika	Raziskovalec	2012	16
4.	31175	Gregor Rot	Računalništvo in informatika	Raziskovalec	2009 - 2012	45
5.	20389	dr. Aleksander Sadikov	Računalništvo in informatika	Raziskovalec	2009	177
6.	29630	dr. Miha Štajdohar	Računalništvo in informatika	Mladi raziskovalec	2009 - 2012	20
7.	30142	dr. Marko Toplak	Računalništvo in informatika	Raziskovalec	2010 - 2012	27
8.	12536	dr. Blaž Zupan	Računalništvo in informatika	Raziskovalec	2009 - 2012	516

Organizacije (1)

št.	Evidenčna št.	Razisk. organizacija	Kraj	Matična številka	Štev. publikacij
1.	1539	Univerza v Ljubljani, Fakulteta za računalništvo in informatiko	Ljubljana	1627023	14.380

Pomen za razvoj znanosti

Razvite metode predstavljajo pionirsko delo na področju kvalitativnega modeliranja. Še posebej pa je delo zanimivo zaradi inovativnega povezovanja različnih področij - topologije, simboličnega računanja, strojnega učenja, numerične analize, verjetnosti in statistike.

V osnovi pa projekt sodi na področje umetne inteligence. Zaradi omejenega časa seveda nismo pričakovali, da bo kvalitativno modeliranje že v času izvajanja projekta doseglo enako stopnjo zrelosti kot učenje klasifikacijskih in regresijskih modelov, ki ju že pol stoletja razvija velika skupnost z vsega sveta. Menimo pa, da smo postavili dobre temelje za njegov nadaljnji razvoj.

Projekt je enako pomemben tudi za razvoj drugih vej znanosti, ki uporabljajo strojno učenje in odkrivanje znanja iz podatkov. To vključuje vse znanosti, ki sestavljajo hipoteze iz empiričnih podatkov, denimo moderno genetiko in medicino. Razviti algorimti bodo uporabni, denimo, za analizo odvisnosti med geni v genetski mreži, kar lahko uporabimo za modeliranje in zdravljenje bolezni na nivoju genov. Drugi primeri znanosti, ki temeljijo na sklepanju iz podatkov, so socialne vede, psihologija in ekonomija, pa tudi večina drugih področij moderne znanosti.

Pomen za razvoj Slovenije

Umetna inteligenca je disciplina, v kateri je Slovenija vedno sodila v svetovni vrh glede na uveljavljenost njenih raziskovalcev in njihovih dosežkov, kot tudi z vidika pridobivanja raziskovalnih sredstev iz EU. Z opravljenim delom na doslej slabo raziskanem področju modeliranja bo Slovenija še naprej obdržala stik z vrhom.

Najpomembnejši znanstveni rezultati

Letno poročilo 2009, 2010, 2011, zaključno poročilo, celotno poročilo na dLib.si

Najpomembnejši družbeno–ekonomsko in kulturno relevantni rezultati

Letno poročilo 2010, 2011, zaključno poročilo, celotno poročilo na dLib.si