Delo Inovativni vgradni sistem vodenja naprave za rehabilitacijo hoje je bilo prepoznano kot vrhunski znanstveni dosežek in je bil predstavljen na dogodku Odlični v znanosti 2017, ki ga organizira Javna agencija za raziskovalno dejavnost RS (ARRS). Za predstavljeno noviteto je vložena tudi evropska patentna prijava .
E.01 Domače nagrade
COBISS.SI-ID: 11943508Konferenca se je odvijala od 31. maja 2017 do 2. junija 2017 v Ljubljani.
B.01 Organizator znanstvenega srečanja
COBISS.SI-ID: 11756884Prof. Škrjanc je za razvoj samorazvijajoče se metode gradnje mehkih modelov v nestacionarnem okolju, kjer se pojavljajo izjemni podatki, prejel raziskovalno nagrado Chair of Excellence univerze Universidad Carlos III de Madrid, Španija. Nagrada je ena od najprestižnejših v Španiji in mu je bila podeljena za raziskovalno delo v letu 2017. Skupaj s kolegi s te univerze je razvil metodo za spremljanje in razpoznavanje voznikovih akcij na osnovi v avtomobilu dosegljivih signalov, brez uporabe dodatnih senzorjev.
E.02 Mednarodne nagrade
COBISS.SI-ID: 11837524Člani raziskovalne skupine so pripravili prispevek, ki je prejel prvo nagrado na tekmovanju Autonomous learning systems competition za leto 2017 v organizaciji IEEE SMC Society (Systems, Man, and Cybernetics). Na tekmovanju so zmagali s prispevkom o avtonomnem Robust Evolving Cloud-based Controller (RECCo), http://www.caos.inf.uc3m.es/ieeealscompetition. Tekmovanje je bilo izvedeno v sklopu konference IEEE EAIS 2017 (Conference on Evolving and Adaptive Intelligent Systems).
E.02 Mednarodne nagrade
COBISS.SI-ID: 11757652Sašo Blažič je v okviru konference International Conference on Advanced Engineering in Petrochemical Industry (ICAEPI’17), ki je potekala med 28. in 30. novembrom 2017 v Skikdi v Alžiriji, izvedel plenarno predavanje z naslovom Simple adaptive and predictive control of nonlinear and multivariable plants. Glavni poudarek je bil na enostavnih metodah vodenja nelinearnih sistemov, ki jih dokaj pogosto srečamo v procesni industriji. Med temi so razširitve modelno referenčnega adaptivnega vodenja in prediktivnega funkcijskega vodenja za primere nelinearnih procesov. Med načrtovanjem vodenja je potrebno zagotoviti ustrezno robustnost na napake pri modeliranju, tako da se problematike robustnosti in stabilnosti lotevamo formalno matematično.
B.04 Vabljeno predavanje
COBISS.SI-ID: 11932756