Projekti / Programi
Računalniški sistemi, metodologije in inteligentne storitve
01. januar 2015
- 31. december 2019
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 |
algoritmi, razpoznava vzorcev, podatkovna razgranja, semantična integracija, matematična morfologija, analiza skritih spremenljivk, evolucijsko računanje, domensko specifični jeziki.
Raziskovalci (41)
št. |
Evidenčna št. |
Ime in priimek |
Razisk. področje |
Vloga |
Obdobje |
Štev. publikacij |
1. |
51049 |
Klemen Berkovič |
|
Tehnični sodelavec |
2018 - 2019 |
15 |
2. |
23982 |
dr. Borko Bošković |
Računalništvo in informatika |
Raziskovalec |
2015 - 2019 |
211 |
3. |
23980 |
mag. Albin Bregant |
Računalništvo in informatika |
Tehnični sodelavec |
2015 - 2018 |
38 |
4. |
16118 |
dr. Janez Brest |
Računalništvo in informatika |
Raziskovalec |
2015 - 2019 |
453 |
5. |
20206 |
dr. Boris Cigale |
Sistemi in kibernetika |
Raziskovalec |
2015 |
161 |
6. |
53590 |
Jernej Cukjati |
Računalništvo in informatika |
Mladi raziskovalec |
2019 |
4 |
7. |
22707 |
dr. Matej Črepinšek |
Računalništvo in informatika |
Raziskovalec |
2015 - 2019 |
251 |
8. |
21537 |
dr. Matjaž Divjak |
Računalništvo in informatika |
Raziskovalec |
2016 - 2019 |
98 |
9. |
31054 |
dr. Iztok Fister |
Računalništvo in informatika |
Raziskovalec |
2015 - 2019 |
303 |
10. |
52032 |
Aljaž Frančič |
Sistemi in kibernetika |
Mladi raziskovalec |
2018 - 2019 |
24 |
11. |
31095 |
dr. Vojko Glaser |
Sistemi in kibernetika |
Raziskovalec |
2017 |
50 |
12. |
03792 |
dr. Nikola Guid |
Računalništvo in informatika |
Raziskovalec |
2015 |
460 |
13. |
21301 |
dr. Aleš Holobar |
Sistemi in kibernetika |
Raziskovalec |
2015 - 2019 |
471 |
14. |
36450 |
dr. Denis Horvat |
Računalništvo in informatika |
Raziskovalec |
2015 - 2017 |
26 |
15. |
25672 |
Marjan Horvat |
|
Tehnični sodelavec |
2015 - 2019 |
21 |
16. |
37447 |
dr. David Jesenko |
Računalništvo in informatika |
Raziskovalec |
2015 - 2019 |
40 |
17. |
16259 |
dr. Simon Kolmanič |
Računalništvo in informatika |
Raziskovalec |
2015 - 2019 |
167 |
18. |
23454 |
dr. Tomaž Kosar |
Računalništvo in informatika |
Raziskovalec |
2015 - 2019 |
222 |
19. |
52447 |
Ivan Kovačič |
|
Tehnični sodelavec |
2019 |
16 |
20. |
53589 |
dr. Matej Kramberger |
Računalništvo in informatika |
Mladi raziskovalec |
2019 |
22 |
21. |
52029 |
Žiga Leber |
Računalništvo in informatika |
Mladi raziskovalec |
2018 - 2019 |
9 |
22. |
21318 |
dr. Bogdan Lipuš |
Računalništvo in informatika |
Raziskovalec |
2015 - 2019 |
47 |
23. |
33709 |
dr. Niko Lukač |
Računalništvo in informatika |
Raziskovalec |
2015 - 2019 |
179 |
24. |
39271 |
Sandi Majninger |
Računalništvo in informatika |
Tehnični sodelavec |
2016 - 2017 |
32 |
25. |
11191 |
dr. Marjan Mernik |
Računalništvo in informatika |
Raziskovalec |
2015 - 2019 |
678 |
26. |
36506 |
dr. Uroš Mlakar |
Računalništvo in informatika |
Raziskovalec |
2015 - 2019 |
60 |
27. |
29243 |
dr. Domen Mongus |
Računalništvo in informatika |
Raziskovalec |
2015 - 2019 |
253 |
28. |
21601 |
Jurij Munda |
|
Tehnični sodelavec |
2015 - 2019 |
32 |
29. |
06823 |
dr. Milan Ojsteršek |
Računalništvo in informatika |
Raziskovalec |
2015 - 2019 |
522 |
30. |
15801 |
dr. Božidar Potočnik |
Sistemi in kibernetika |
Raziskovalec |
2015 - 2019 |
304 |
31. |
38213 |
dr. Miha Ravber |
Računalništvo in informatika |
Raziskovalec |
2015 - 2019 |
43 |
32. |
08638 |
dr. Krista Rizman Žalik |
Računalništvo in informatika |
Raziskovalec |
2015 - 2019 |
181 |
33. |
18726 |
dr. Damjan Strnad |
Računalništvo in informatika |
Raziskovalec |
2015 - 2019 |
206 |
34. |
26035 |
dr. Denis Špelič |
Računalništvo in informatika |
Raziskovalec |
2015 - 2018 |
58 |
35. |
50649 |
dr. Filip Urh |
Računalništvo in informatika |
Mladi raziskovalec |
2017 - 2019 |
28 |
36. |
28880 |
dr. Aleš Zamuda |
Računalništvo in informatika |
Raziskovalec |
2015 - 2019 |
207 |
37. |
08061 |
dr. Damjan Zazula |
Sistemi in kibernetika |
Upokojeni raziskovalec |
2015 - 2019 |
787 |
38. |
32189 |
dr. Eva Zupančič |
Računalništvo in informatika |
Raziskovalec začetnik |
2017 - 2019 |
20 |
39. |
06671 |
dr. Borut Žalik |
Računalništvo in informatika |
Vodja |
2015 - 2019 |
815 |
40. |
31475 |
Denis Žganec |
Računalništvo in informatika |
Tehnični sodelavec |
2015 - 2019 |
17 |
41. |
33994 |
dr. Danijel Žlaus |
Računalništvo in informatika |
Mladi raziskovalec |
2016 - 2019 |
23 |
Organizacije (1)
Povzetek
Predlagana raziskava bo preučevala skupne značilnosti in zakonitosti nestrukturiranih in heterogenih masivnih podatkovnih virov in tokov, ki jih vsakodnevno srečujemo v računalništvu in informatiki (na primer, svetovni splet, sistemi za zajemanje podatkov o površju Zemlje, biomedicinski sistemi). Njihova obsežnost, dinamika in raznolikost nudijo veliko raziskovalnih izzivov, katerih primarni cilj je poenotiti njihovo obdelavo na ustreznem nivoju abstrakcije. V ta namen bomo posamezne podatkovne vire in tokove, ki so praviloma potopljeni v močan informacijski in instrumentalni šum, razstavili na osnovne pomenske gradnike (simbole), kar bo omogočilo njihovo učinkovito razšumljanje, strukturiranje in poravnavo. Napredne metode za bogatenje podatkov bomo izvedli v obliki šibko sklopljenih storitev, katerih orkestracija nas bo vodila do širokega nabora uporabniških aplikacij. V ta namen bomo ključne raziskovalne paradigme povezali v trinivojsko storitveno arhitekturo, kjer bo prvi nivo skrbel za domenskospecifično upravljanje s podatkovnimi viri in za interoperabilni dostop storitev z drugega nivoja. Ta nivo se osredotoča na bogatenja podatkov, pri čemer bomo veliko pozornosti posvetili pridobivanju osnovnih podatkovnih gradnikov. Osredotočili se bomo predvsem na razvoj dveh nedavno predlaganih paradigem: algebraični formalizaciji atributnih filtrov, ki temeljijo na matematični morfologiji, in analizi skritih komponent. Prva paradigma omogoča natančno ocenjevanje lastnosti vzorcev s selektivnim in povsem samodejnim prilagajanjem iskanih geometrijskih struktur vhodnim množicam podatkov, druga paradigma pa izkorišča časovno-prostorske odvisnosti podatkovnih gradnikov (simbolov) za ločevanje sestavljenih podatkovnih tokov na prispevke različnih izvorov. Hevristično znanje o karakteristikah dobljenih osnovnih podatkovnih gradnikov bomo iskali s pomočjo algoritmov strojnega učenja in jih preko njihovih medsebojnih relacij povezali v višjepomenske sklope. Zadnji nivo naše arhitekture je aplikacijski nivo, kjer bomo uporabili storitve drugega nivoja ter na pomensko zelo različnih področjih pokazali njihovo univerzalnost in interoperabilnost. Kot značilna primera navajamo zaznavo nepravilne mišične skrčitve s pomočjo neinvazivno zajetih površinskih elektromiogramov in oceno sprememb zemeljskega površja, zaradi plazenja, erozije vode ali vetra. Obe omenjeni aplikaciji naslavljata aktualne družbeno-ekonomske izzive, povezujejo pa ju strmo naraščajoči stroški, ki jih povzročajo demografske in podnebne spremembe. Za učinkovito sprejemanje strategij na nacionalnem in evropskem nivoju je ključna prav izdatna informacijska podpora, ki temelji na zbiranju in verodostojni interpretaciji preverljivih podatkov. Predlagani razvoj računalniških algoritmov bo omogočil učinkovitejšo, zanesljivejšo in hitrejšo obdelavo obstoječih podatkovnih zbirk na omenjenih področjih, s tem pa izdatno podprl tudi številna druga znanstvena področja.
Pomen za razvoj znanosti
Ključni znanstveni prispevki bodo zato izhajali iz metodološko novega pristopa za razgradnjo podatkovnih tokov v pomenske gradnike in njihovega semantičnega strukturiranja ter oplajanja. Za uresničitev tega cilja bomo nadgradili in funkcionalno povezali različna področja računalniške znanosti, kot so domenskospecifični jeziki [2], evolucijsko računanje [9], matematična morfologija [10] in obdelava signalov [11]. Njihovi sinergijski učinki bodo omogočili razvoj novih računalniških algoritmov in paradigem na področjih bogatenja podatkov z modeli in mehanizmi biološke evolucije, morfoloških operatorjev in domenskospecifičnih jezikov za pomensko diskretizacijo biomedicinskih signalov in slik. Razviti algoritmi in paradigme bodo nudili učinkovitejšo informacijsko podporo temeljnim raziskavam na drugih področjih znanosti.
Na področju zemeljskih opazovanj bo predstavljeni pristop omogočal natančno zaznavo objektov in dogodkov na velikih geografskih področjih. Posredno bo vplival tudi na vede, kot so geografija, geomorfologija, arheologija, gozdarstvo in trajnostni razvoj. Na področju biomedicinskih signalov bomo opisane paradigme uporabili za razvoj in razširitev kvantitativne analize živčno-mišičnega sistema in psiho-fizičnega stanja oseb, kar bo omogočilo napredno diagnosticiranje nevrodegenerativnih bolezni in objektivno ocenjevanje nevrorehabilitacijskih tehnik ter nudilo informacijsko podporo starostnikom in osebam s posebnimi potrebami. Superiorno izrazno moč doslej razvitih razcepov biomedicinskih signalov smo uspešno preskusili pri diagnostiki Parkinsonove bolezni, esencialnega tremorja [6] in opredelitvi posledic sladkorne bolezni, v prihodnje pa bomo njihovo uporabo razširili še na analizo živčno-mišičnega sistema pri bolnikih s cerebralno paralizo ter na rehabilitacijo po možganski kapi. V sodelovanju s podjetjem Otto Bock bomo razvili novo generacijo mioelektričnih krmilnih sistemov za protetične naprave, ki bodo temeljile na površinskih elektromiogramih. Prvi preizkusi po amputaciji zgornjega uda so pokazali, da naši pristopi uspešno dekodirajo aktivnosti skeletnih mišic po presaditvi živca.
[9] S.-H. Liu, M. Mernik, D. Hrnčič, M. Črepinšek. A parameter control method of evolutionary algorithms using exploration and exploitation measures with a practical application for fitting Sovova's mass transfer model, Applied soft computing 13(9):3792-3805, 2013.
[10] D. Mongus, N. Lukač, B. Žalik. Ground and building extraction from LiDAR data based on differential morphological profiles and locally fitted surfaces, ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing, in press.
[11] S. Šprager, D. Zazula. Heartbeat and respiration detection from optical interferometric signals by using a multimethod approach, IEEE transactions on bio-medical engineering, 59(10): 2922-2929, 2012.
Pomen za razvoj Slovenije
Implementacija predlaganih algoritmov v obliki šibkosklopljenih inteligentnih storitev nam bo z orkestracijo omogočala njihovo poenostavljeno integracijo v uporabniške aplikacije. Za potrditev koncepta predlagamo dve aplikaciji, s katerima dosegamo tudi širši družbenoekonomski vpliv.
Prvi primer je razvoj naprednega sistema GIS za analizo zemeljskega površja, ki bo pomembno prispeval k pravočasni zaznavi in ocenitvi dinamike kritičnih dogodkov (zemeljski plazovi, poplave, žled, erozija) ter ocenjevanje njihove nevarnosti. Po ocenah Statističnega urada RS znaša škoda naravnih katastrof v Sloveniji več kot 100 milijonov evrov letno. Ker teh katastrof ne moremo preprečiti, je učinkovita podpora periodičnemu analiziranju reliefa in spremljanju razvoja njihovih karakterističnih pokazateljev (razpok in grbin na terenu v primeru zemeljskih plazov ter sprememb rečnih strug v primeru poplav) ključnega pomena za sistematično ter pravočasno preventivo. V tesnem sodelovanju z našimi raziskovalnimi in industrijskimi partnerji (Geodetski inštitut Slovenije, Geodetska uprava RS in Igea d.o.o.) bomo razvili metodologija za ocenjevanje dinamike dogodkov na zemeljskem površju v novi generaciji sistemov GIS.
Drugi primer uporabe je analiza sestavljenih biomedicinskih signalov. Ti so pomemben vir informacija na področjih klinične nevrologije, preprečevanju poškodb, rehabilitaciji, urjenja športnikov in nadzora nad zdravstvenim stanjem oseb s posebnimi potrebami. Raziskave kažejo, da mišična obolenja v Sloveniji povzročajo izgubo do 2 % BDP-ja. Medicinska združenja priporočajo redno kontrolo stanja živčno-mišičnega sistema, orodja za neinvazivno diagnosticiranje tovrstnih obolenj pa so pomanjkljiva. Posledično je po ocenah strokovnjakov neuspešnih kar 30-50 % rehabilitacijskih zdravljenj. Predlagana orodja za zanesljivo in objektivno vrednotenje rehabilitacijskih tehnik v bivalnem okolju spremljanih oseb bodo pomembno pripomogla k znižanju stroškov zdravljenja. Za rešitve, ki smo jih razvili člani programske skupine, smo v zadnjem obdobju pripravili več patentnih prijav. Poleg strokovnjakov in raziskovalcev na področju nevrofiziologije in fizioterapije kažejo interes za njihov razvoj tudi zdravstvene zavarovalnice, farmacevtska podjetja in rehabilitacijski centri. Neposredno uporabo tehnologije v Sloveniji pa vidimo v klinični nevrologiji in rehabilitaciji. Z Univerzitetnim kliničnim centrom in Univerzitetnim rehabilitacijskim inštitutom Soča v Ljubljani naša programska skupina že tradicionalno odlično sodeluje.
Nova odkritja bomo publicirali v uglednih svetovnih revijah, hkrati pa jih bomo prenašali na študente računalništva in informacijskih tehnologij. Na študijskih programih, v katere je vpeta naša programska skupina, je bilo v letih 2009-2014 uspešno končanih 357 diplomskih in magistrskih del, svoje doktorske naloge pa je uspešno obranilo 17 doktorskih študentov.
Najpomembnejši znanstveni rezultati
Letno poročilo
2015,
vmesno poročilo,
zaključno poročilo
Najpomembnejši družbeno–ekonomsko in kulturno relevantni rezultati
Letno poročilo
2015,
vmesno poročilo,
zaključno poročilo