1.

Modeliranje sistemov na podlagi merilnih podatkov

Vodja projekta je bil v jesenskem semestru 2009/2010 povabljen, da prevzame vlogo nosilca predmeta Modeliranje sistemov na podlagi merilnih podatkov na magistrskem programu na Fakulteti za promet Češke tehniške univerze v Pragi. Vsebina predavanj je bila identifikacija sistemov, med drugim tudi z metodo na podlagi Gaussovih procesov.

B.05 Gostujoči profesor na inštitutu/univerzi

COBISS.SI-ID: 23079719

2.

Članstvo v uredniškem odboru mednarodne revije Evolving systems, založba Springer

Vodja projekta je 2012 postal pridruženi urednik in član uredniškega odbora, revije Evolving systems, Elsevier, od začetka leta 2013 naprej. Revija, za katero se pričakuje faktor vpliva po SCI od leta 2012 naprej je pomembna na področju ved o umetnih samorazvijajočih sistemih.

C.04 Uredništvo mednarodne revije

3.

Pregled stanja na področju algoritmov vodenja z modeli na podlagi Gaussovih procesov

V prispevku prikazujemo pregled stanja na področju algoritmov vodenja z modeli na podlagi Gaussovih procesov. Poleg poglobljenega pregleda objav s tega področja so analizirani tudi trendi, izzivi in priložnosti v prihodnosti za razvoj metod načrtovanja vodenja na podlagi Gaussovih procesov. Prispevek je bil pripravljen za vabljeno predavanje na mednarodni konferenci s področja avtomatskega vodenja, komunikacij in računalništva.

B.04 Vabljeno predavanje

COBISS.SI-ID: 25087783

4.

Napovedovanje stanja zobnikov z modelom na podlagi Gaussovih procesov

V prispevku smo prikazali uporabo modelov na podlagi Gaussovih procesov za napovedovanje stanja obrabljenosti zobnikov v prestavnem razmerju. Tovrstna uporaba je namenjena diagnostiki obdelovalnih strojev z namenom pravočasno napovedati izpad delovanja in omogočiti pravočasno nadomestitev obrabljenih delov.

B.03 Referat na mednarodni znanstveni konferenci

COBISS.SI-ID: 24721447

5.

Pospešeno učenje modelov na podlagi Gaussovih procesov

V prispevku opisujemo izvedbo algoritma za paralelno računanje za učenje modelov na podlagi Gaussovih procesov na večprocesorski grafični kartici osebnega računalnika. Z izrabo večprocesorske strukture na podlagi ustrezno prilagojenega algoritma za učenje modela smo dosegli nekajkratno povečano hitrost učenja in s tem povečali njegovo učinkovitost in uporabnost.