Akademicky zaměřený

Prezenční studium

4 roky

prof. Ing. Lukáš Sekanina, Ph.D.

Předseda :
prof. Ing. Lukáš Sekanina, Ph.D.
Člen interní :
prof. Ing. Pavel Václavek, Ph.D.
doc. Ing. Jan Kořenek, Ph.D.
prof. Ing. Jan M. Honzík, CSc.
prof. Dr. Ing. Pavel Zemčík, dr. h. c.
prof. Dr. Ing. Zbyněk Raida
prof. RNDr. Josef Šlapal, CSc.
prof. RNDr. Milan Češka, CSc.
prof. Ing. Tomáš Hruška, CSc.
prof. Ing. Tomáš Vojnar, Ph.D.
prof. Dr. Ing. Jan Černocký
prof. RNDr. Alexandr Meduna, CSc.
prof. Ing. Adam Herout, Ph.D.
Člen externí :
prof.,RNDr. Jiří Barnat, Ph.D. (FI MUNI)
prof. Ing. Jiří Sochor, CSc. (FI MUNI)

Cílem studijního programu je poskytnout vynikajícím absolventům magisterského studia specializované univerzitní vzdělání nejvyššího typu v informatice a výpočetní technice, zvláště pak v oblastech, ve kterých se profilují výzkumné skupiny FIT, a ve vztahu k výzkumným projektům řešeným na FIT:

• akcelerované síťové technologie,
• automatizovaná analýza, verifikace a syntéza,
• efektivní techniky práce s automaty a logikami a jejich aplikace,
• bezpečnost,
• dolování dat z řečí,
• evolvable hardware,
• formální modely,
• hardware-software codesign,
• informační a databázové systémy,
• inteligentní systémy,
• management v softwarovém inženýrství,
• modelování a optimalizace systémů,
• nekonvenční číslicové obvody,
• počítačová grafika,
• počítačové sítě a vestavěné systémy,
• robotika,
• superpočítačové technologie,
• systémy odolné proti poruchám, diagnostika a testování,
• vysoce náročné výpočty,
• znalostní technologie a
• zpracování obrazu a videa.

Absolventi doktorského studijního programu Information Technology jsou schopni samostatně provádět vědecko-výzkumnou činnost a tvůrčím způsobem řešit složité teoretické, návrhové, verifikační, testovací, implementační a inovační problémy v oblasti informatiky. Jsou vybaveni pokročilými znalostmi jak z teoretické informatiky, tak i z oblasti algoritmizace, tvorby software i hardware a zkušenostmi s jejich uplatněním v různých aplikacích. Hlavní důraz a cíl studia je směřován na vědeckou a tvůrčí činnost a představení výstupů této činnosti vědecké komunitě na mezinárodní úrovni, zejména ve formě publikačních výstupů. Další nedílnou součástí je získání zkušeností s prací v týmu a pravidelná prezentace dosažených výsledků, nejdříve pro kolegy na FIT a později na mezinárodních vědeckých konferencích. Absolventi doktorského studijního programu mají tedy nejen teoretické a specializované znalosti dle svého odborného zaměření, ale zároveň i zkušenosti s publikační činností a uplatněním a prezentací výsledků na mezinárodní úrovni. 

Absolventi FIT obecně a absolventi doktorského studia zejména nemají problém najít uplatnění jako vědečtí, pedagogičtí či řídicí pracovníci jak v ČR tak v zahraničí.

• Absolvent doktorského studia je schopen samostatné vědecké, výzkumné a řídicí práce v oblasti informatiky, výpočetní techniky a informačních technologií. Je připraven řešit náročné koncepční, výzkumné a vývojové problémy. V praxi je schopen samostatně vést výzkum, vývoj a výrobu v oblasti moderních informačních technologií.
• Nachází uplatnění jako tvůrčí pracovník na špičkových vědeckovýzkumných pracovištích, jako vedoucí výzkumných a vývojových týmů a též ve vědecké a pedagogické práci na vysokých školách. Absolventi tohoto programu se mohou také uplatnit při obsazování vyšších funkčních pozic v některých větších institucích a firmách, kde je vyžadována schopnost samostatně tvořivě pracovat, analyzovat složité problémy a navrhovat a realizovat nová, originální řešení.
• Část absolventů typicky pokračuje jako tzv. "postdoc" v akademické kariéře v ČR nebo v zahraničí.

Jsou vymezeny individuálním studijním plánem studenta, jenž specifikuje studijní předměty, které je student povinen úspěšně absolvovat, předpokládané stáže a účasti na odborných konferencích a minimální pedagogické působení v bakalářském nebo magisterském studijním programu fakulty. Úspěšné ukončení studia je podmíněno:

• Složením státní doktorské zkoušky, při níž prokazuje student hluboké znalosti metodologických přístupů, teorií a jejích aplikací v souladu se současným stavem poznání v těch vědních disciplinách, které jsou vymezeny předměty individuálního studijního plánu studenta a tématem jeho disertační práce. Obsahem státní doktorské zkoušky je rovněž hodnocení předpokládaných cílů disertační práce, metod řešení a doposud dosažených vlastních výsledků.
• Absolvováním části studia na zahraniční instituci v délce nejméně jednoho měsíce nebo účast na mezinárodním tvůrčím projektu s výsledky publikovanými nebo prezentovanými v zahraničí nebo jiná forma přímé účasti studenta na mezinárodní spolupráci.
• Doložením splnění požadavků na tvůrčí činnost.
• Obhajobou doktorské disertační práce, která je napsána v angličtině.

Jsou stanovena směrnicí děkana Pravidla o organizaci studia na FIT pro sestavovaní individuálního plánu studenta.  Individuální studijní plán vychází z tématu disertační práce a podléhá schválení oborovou radou.
Předepisuje:

• obsahové zaměření samostatné vědecké, výzkumné, vývojové činnosti a vlastní vzdělávací činnosti s ohledem na oborovou specializaci a téma disertační práce,
• studijní předměty, které je student doktorského studia povinen absolvovat, konkrétně celkový počet předmětů a jejich časové zařazení do semestrů,
• přehled tvůrčí činnosti, zejména stáže a pobyty na jiných pracovištích, účast na konferencích, seminářích, letních školách atp.,
• publikační plán,
• pedagogické působení v souladu se směrnicí fakulty Pravidla o organizaci studia na FIT  a
• časové rozvržení studia v kontextu všech výše uvedených bodů.

https://www.fit.vut.cz/fit/info/smernice/sm2018-13.pdf

Vysoké učení technické v Brně umožňuje studium osobám se zdravotním postižením dle § 21, odst. 1 písm. e) zákona 111/1998 Sb. vysokých školách a o změně a doplnění dalších zákonů ve znění pozdějších předpisů a dle požadavků v této oblasti vyplývajících z nařízení vlády č. 274/2016 Sb., o standardech pro akreditace ve vysokém školství, poskytuje uchazečům o studium a studentům se specifickými potřebami služby v rozsahu a formou odpovídající specifikaci uvedené v Příloze č. 3 k Pravidlům pro poskytování příspěvku a dotací veřejným vysokým školám Ministerstvem školství, mládeže a tělovýchovy, specifikující financování zvýšených nákladů na studium studentů se specifickými potřebami.

Služby pro studenty se specifickými potřebami jsou na VUT v Brně realizovány prostřednictvím aktivit specializovaného pracoviště - poradenského centra Alfons, které je součástí Institutu celoživotního vzdělávání VUT v Brně - sekce Poradenství pro studenty.

Aktivity poradenského centra a pravidla zpřístupňování studia univerzita garantuje platnou Směrnicí rektora č. 11/2017 upravující postavení uchazečů o studium a studentů se specifickými potřebami na VUT v Brně. Tato vnitřní norma garantuje minimální standardy poskytovaných služeb.
Služby poradenského centra jsou nabízeny uchazečům o studium a studentům se všemi typy zdravotního znevýhodnění uvedených ve zmíněném Metodickém standardu Ministerstva školství, mládeže a tělovýchovy.

Studijní program navazuje jak na dobíhající navazující magisterský program Informační technologie, tak na nový navazující magisterský program Informační technologie a umělá inteligence.
Studenti mohou dále, podle svých potřeb a mimo své formalizované studium, také absolvovat kurzy a školení týkající se metodologie vědecké práce, publikačních a citačních dovedností, etiky, pedagogiky a tzv. měkkých dovedností, které organizuje VUT či jiné instituce.

1. Agentová továrna řízená komunitami inteligentních agentů a aktorů

   Náplní práce je návrh a praktické vyzkoušení nového typu digitálních agentů. Tito by měli být založeni na kombinaci aktorového přístupu s přístupy hlubokého strojového učení. Aktorový přístup je alternativou k objektovému přístupu. V tomto modelu je základní výpočetní jednotkou aktor, který realizuje čtyři základní operace: založ, pošli, přijmi a řiď; další operace jsou asynchroní, založené na posílání zpráv mezi aktory. Hluboké strojové učení je založeno na využití algoritmů (neuronových sítí) operujících s daty uspořádanými ve vrstvách. Předpokládáme, že agent nového typu bude složen z mnoha actorů a bude schopen se učit díky vytěžování toků zpráv, které si mezi sebou aktoři posílají. Výše uvedené hypotézy budou prakticky testovány v průmyslu v prostředí "agentové továrny"  u partnera projektu.

   Školitel: Zbořil František, doc. Ing., Ph.D.

2. Akcelerace magnetické rezonance pomocí distribuovaného GPU toolboxu k-Wave

   Cílem této disertační práce je tvorba řešiče Maxewllových rovnic pro aplikace v medicínských zobrazovacích technikách (MR). Numerické řešení Maxwellových rovnic bude založeno na technice k-Wave (korigovaná pseudospektrální metoda). Vzhledem k rozsahu řešený domén a akceptovatelnému času výpočtu je jedinou možností využití rozsáhlých superpočítačových systémů.
   
   Výzkum bude zahájen tvorbou prototypu řešiče v jazyce MATLAB. Po ověření funkčnosti algoritmu dojde k jeho převodu na heterogenní masivně paralelní systémy. Zde očekáváme především multi-GPU systémy Karolina v IT4Innovations a LUMI ve Finsku.
   
   Základní výzkumnou otázku je zde dosažení maximální rychlosti při zachování akceptovatelné přesnosti. 

   Školitel: Jaroš Jiří, doc. Ing., Ph.D.

3. Analýza a využití mikroskopických detailů ve snímcích pořízených obyčejnou kamerou

   Cílem práce je vyhledávat a vytvářet algoritmy, které umožní vysoce kvalitní pořizování snímků pomocí obyčejné kamery chytrého telefonu (nebo ekvivalentní). Zároveň je cílem zpracovávat takto pořízené snímky a získávat z nich podrobné znalosti o materiálu a podrobnostech snímaného vzorku. Pořízení jednoho "vysoce kvalitního snímku" bude probíhat s použitím opakovaného fotografování téhož povrchu k dosažení invariance vůči osvětlení, dosažení "superresolution", eliminace šumu a nahodilých vlivů.
   Činnosti v rámci výzkumu a vývoje budou sestávat z těchto dílčích témat a zaměřovat se na ně:
   

   • Pořizování kvalitních obrázků mobilním telefonem a jinými kamerami
   • Složení více pořízených snímků do vysoce kvalitního snímku, s podrobnými charakteristikami materiálu
   • Komprese, uložení, přenášení vysoce kvalitních obrázků
   • Registrace, vyhledání, porovnání vysoce kvalitních obrázků
   • Analýza význačných bodů ve vysoce kvalitních snímcích
   • Porovnání vysoce kvalitních snímků: identifikace, verifikace
   • Vyhledání na základě rysů z vysce kvalitních snímků
   • Strojové učení nad vysoce kvalitními snímky

   Školitel: Herout Adam, prof. Ing., Ph.D.

4. Analýza bezpečnosti Internetu věcí

   Tématicky se tato disertační práce orientuje na bezpečnost IoT systémů. Práce by měla obsahovat:

   • Prostudování teorie IoT systémů, jejich vlastností a možností provedení útoků.
   • Odzkoušení základních typů útoků.
   • Navržení nového způsobu ochrany.
   • Experimenty, zhodnocení výsledků a návrh směru dalšího výzkumu.

   Očekává se účast na relevantních mezinárodních konferencích a publikování v odborných či vědeckých časopisech.

   Na vedení práce se bude podílet školitel-specialista dr. Kamil Malinka.

   Školitel: Hanáček Petr, doc. Dr. Ing.

5. Analýza kyberbezpečnostních dat s využitím technik strojového učení

   Cílem disertační práce je výzkum nových metod pro analýzu kyberbezpečnostních dat s cílem odvodit dodatečné znalosti o útočníkovi, o způsobu útoku nebo cíli útoku. Obsahem práce je výzkum využití technik strojového učení za účelem vývoje nových způsobů identifikace útoků např. v šifrovaném provozu, nových postupů pro odvozování kontextové informace o útočnících a jejich cílech a v neposlední řadě odvozování informace podporující automatizaci reakce na detekovaný útok či hrozbu. Předpokládá se optimalizace a přizpůsobení metod strojového učení pro potřeby detekce samotného útoku, jeho typu, odvozování identifikačních vzorů. Současný výpočetní výkon umožňuje trénovat komplexní modely strojového učení, které jsou schopny odvodit znalosti a souvislosti skryté v síťovém provozu. Tato oblast nebyla doposud důsledně zkoumána a představuje tak vhodné téma pro disertační práci. Výsledky disertační práce lze aplikovat při podpoře a automatizaci činností členů Security Operation Centre, Network Operation Centre, CSIRT či CERT týmů či administrátora sítě.
   
   Při řešení práce se předpokládá úzká spolupráce s výzkumným týmem Liberouter (www.liberouter.org) a získávání zpětné vazby od správců výzkumné infrastruktury sdružení CESNET. V případě zodpovědného přístupu k řešení zadaného tématu může být student zapojen do řešení projektů bezpečnostního výzkumu MV ČR nebo MO ČR. Školitelem specialistou k tématu disertační práce je dr. Martin Žádník. 
   
   Relevantní publikace pro toto téma jsou:
   

   • CONTI, M. Cyber Threat Intelligence: Challenges and Opportunities, 2018.
   • OLINER, A., et al. Advances and challenges in log analysis. Comm. ACM, vol. 55, no. 2, 2012.
   •  ATIFI, A., et al. On correlating network traffic for cyber threat intelligence: A Bloom filter approach, 2017 13th International Wireless Communications and Mobile Computing Conference (IWCMC), Valencia, 2017.
   • MEIER, R., et. al. FeedRank: A tamper-resistant method for the ranking of cyber threat intelligence feeds. 10th International Conference on Cyber Conflict (CyCon). IEEE, 2018.
   • VEKSHIN, D., HYNEK, K., and CEJKA, T. DoH Insight: Detecting DNS over HTTPS by Machine Learning. In Proceedings of the 15th International Conference on Availability, Reliability and Security (ARES), New York, NY, USA, 2020.
   • ANSARI. M.S., BARTOS, V., LEE, B. Shallow and Deep Learning Approaches for Network Intrusion Alert Prediction. In: Procedia Computer Science, vol. 171. Elsevier, June 2020. ISSN 1877-0509.

   Školitel: Kořenek Jan, doc. Ing., Ph.D.

6. Analýza šifrovaného síťového provozu pomocí technik strojového učení

   Podíl šifrovaného síťového provozu na celkovém objemu neustále roste. Šifrování dovoluje skrýt obsah síťové komunikace před odposlechem, nicméně zároveň znemožňuje jeho analýzu z pohledu bezpečnosti doposud používanými nástroji a technikami. Cílem práce je definovat nové postupy analýzy síťového provozu, které dovolí odhalovat i v šifrovaném provozu útoky a další kyberbezpečnostní informace ke komunikujícím entitám. Předpokládá se využití technik strojového učení, které dovolí z velkého množství dat odvodit klasifikátory bezpečnostních událostí a odvodit podobnosti mezi entitami. Strojové učení dovoluje optimalizace výše uvedených úloh s ohledem na různé parametry.
   
   Předpokládá se návrh takových klasifikátorů síťového provozu, které budou snadno mapovatelné do technologie FPGA. Cílem je dosáhnout dostatečně rychlého zpracování síťového provozu tak, aby mohly běžet klasifikátory v reálném čase v rámci síťových monitorovacích sond.
   
   V rámci řešení disertační práce se předpokládá velmi úzka spolupráce se sdružením CESNET, které spravuje akademickou síť a může poskytnout data pro strojové učení. Školitelem specialistou zadání je Ing. Lukáš Kekely, Ph.D.

   Školitel: Kořenek Jan, doc. Ing., Ph.D.

7. Analýza útoků na bezdrátové sítě

   Tematicky se tato disertační práce orientuje na bezpečnost bezdrátových lokálních sítí. V rámci řešení by mělo dojít k seznámení se s vybranými bezdrátovými sítěmi a jejich zabezpečením. Kroky práce by měly obsahovat: prostudování teorie bezdrátových sítí, jejich vlastností a možností provedení útoků, odzkoušení základních typů útoků, navržení nového způsobu ochrany, experimenty, zhodnocení výsledků a návrh směru dalšího výzkumu.
   

   Očekává se účast na relevantních mezinárodních konferencích a publikování v odborných či vědeckých časopisech.

   Na vedení práce se bude podílet školitel-specialista dr. Kamil Malinka.

   Školitel: Hanáček Petr, doc. Dr. Ing.

8. Analýza velkých dat pomocí hlubokých neuronových sítí

   Použití neuronových sítí pro hluboké učení (deep learning) přispělo v posledních letech k výraznému posunu mnoha oblastí, které se opírají o strojové učení - rozpoznávání obrazu, analýza textu atd.
   
   Cílem disertační práce je rozvinout existující přístupy využívající obrovské kolekce neanotovaných dat pro naučení neuronových sítí tak, aby výstupy poslední mezilehlé vrstvy bylo možné použít jako vektor příznaků. Součástí práce bude i aplikace zkoumaných metod v rámci evropských projektů, na jejichž řešení se školitel podílí.
   
   

   Školitel: Smrž Pavel, doc. RNDr., Ph.D.

9. Architektury neuronových sítí pro rozpoznávání řeči a řečníka

   Téma je zaměřeno ma pokročilé architektury neuronových sítí pro rozpoznávání řeči a řečníka.  Ačkoli empiricky dosahují neuronové sítě často vynikajících výsledků, znalosti a pochopení získaných reprezentací jsou nedostatečné. Téma této disertace má ambici tuto mezeru vyplnit a studovat neuronové reprezentace pro jednotky textu a řeči různého rozsahu (od fonémů a písmen až po proslovy a dokumenty) a reprezentace získané pro izolované úlohy i více úloh současně (multi-tasking). 
   
   Téma souvisí s projektem GAČR exelence v základním výzkumu EXPRO "Neuronové reprezentace v multimodálním a mnohojazyčném modelování" (NEUREM3), na kterém pracujeme společně s kolegy z UFAL MFF Univerzity Karlovy v Praze. 
   
   
   Zadání vyžaduje zájem o matematiku, statistiku, strojové učení a zpracování řeči, výhodou je zběhlost v jazyce Python a jeho knihovnách pro strojové učení.

   Školitel: Burget Lukáš, doc. Ing., Ph.D.

10. Automatické rozpoznávání řeči v letecké komunikaci

    
    Automatické rozpoznávání řeči (ASR) patří mezi oblíbené úlohy strojového učení, které průmysl již úspěšně používá v různých aplikacích. 
    
    Nedávné pokroky v "deep learning" umožnily použití řečových technologií v oblastech, kde se očekává také velmi nízká chybovost, jako je například rozpoznávání komunikace v leteckém provozu (tj. intenzivní používání mluvené řeči mezi řídícími a piloty). 
    
    Cílem této práce je zaměřit se na modelové učení bez transkripcí s využitím dalších pomocných informací poskytovaných jinými zdroji, jako jsou 
    radarová data nebo komunikace ADS-B (sledovací technologie, ve které letadlo určuje svou polohu pomocí satelitní navigace nebo jiných senzorů a pravidelně je vysílá). Od možné aplikace ASR lze očekávat (i) podporu hlasové komunikace v reálném čase nebo (ii) automatické zpracování a přepis velkých datových audio archivů.

    Školitel: Motlíček Petr, doc. Ing., Ph.D.

11. Automatizovaná dynamická analýza, inteligentní testování a řízení kvality software

    V současné době neustále roste důraz na kvalitu, spolehlivost a bezpečnost software. V souladu s tím jsou nemalé prostředky investovány do výzkumu moderních technik analýzy a verifikace programů pomocí nejrůznějších automatizovaných metod, jako jsou systematické testování, dynamická analýza, statická analýza, model checking apod. Tyto techniky jsou přitom rozvíjeny nejen na univerzitách, ale do jejich výzkumu a vývoje investuje řada významných mezinárodních společností (Google, Microsoft, IBM, Red Hat, Honeywell, Facebook apod.). Mezi uvedenými metodami patří testování a dynamická analýza k tradičním, již dlouho nejvíce používaným, ale přesto intenzivně dále rozvíjeným přístupům (o čemž svědčí velký počet článků z dané oblasti prezentovaných na mezinárodních konferencích věnovaných obecně programovacím jazykům a/nebo softwarovému inženýrství i velký počet špičkových mezinárodních konferencí specializujících se na danou oblast).

    Náplní tématu je rozvoj stávajících a návrh nových metod dynamické analýzy a inteligentního testování, případně kombinovaných s použitím vhodných statických analýz. Tyto analýzy by přitom měly směřovat nejen k co nejefektivnějšímu vyhledávání chyb, ale také k automatické podpoře procesu řízení software (identifikace problematických komponent, problematických změn, podpora rozhodování o tom, které změny začlenit či nezačlenit do nové verze softwarového produktu apod.).

    Předmětem výzkumu bude vývoj nových heuristik pro testování a analýzu, které umožní co nejefektivnější odhalení i vzácně se projevujících chyb (jako jsou např. extrapolující dynamické analýzy, vkládání šumu, či fuzz testování) a které umožní automatické získávání zkušeností z dosud provedených testů či analýz a jejich následné využití pro zdokonalení procesu testování či obecně řízení kvality software. Do této oblasti spadá vhodné využití statistických analýz, strojového učení či technik dolování z dat. Předmětem výzkumu je přitom nejen návrh nových technik z dané oblasti, ale také jejich prototypová implementace a experimentální ověření na vhodných případových studiích.

    Práce bude řešena ve spolupráci s týmem VeriFIT zabývajícím se na FIT VUT testováním a dynamickou analýzou software, zejména dr. A. Smrčkou, u něhož se předpokládá role školitele specialisty, a dále dr. B. Křenou, dr. J. Fiedorem či T. Fiedorem. Práce naváže na zkušenosti skupiny VeriFIT s nástroji jako ANaConDA či Perun.

    V případě zodpovědného přístupu a kvalitních výsledků je zde možnost zapojení do grantových projektů (např. projekt TAČR Aufover řešený ve spolupráci s Honeywell a Red Hat, projekt GAČR Snappy či evropské projekty H2020 ECSEL Arrowhead Tools a Valu3S). Je zde rovněž možnost úzké spolupráce jednak s různými průmyslovými partnery FIT, např. Honeywell či Red Hat, tak také zahraničními partnery VeriFIT: např. dr. Joao Lourenco (Universidade Nova de Lisboa, Portugalsko) či řada partnerů zapojených do projektů Arrowhead Tools či Valu3S.

    Školitel: Vojnar Tomáš, prof. Ing., Ph.D.

12. Automatizovaný návrh neuronových sítí zohledňující výpočetní zdroje

    Umělé neuronové sítě (ANN) a tzv. hluboké neuronové sítě se v poslední době hojně používají ve výpočetně náročných úlohách klasifikace, predikce a rozpoznávání. Cílem disertační práce bude navrhnout škálovatelné metody automatizovaného návrhu ANN, které současně optimalizují konfiguraci platformy (GPU, FPGA, ASIC), kde bude výsledná síť nasazena. Výzkum spadá to témat řešených výzkumnou skupinou Evolvable Hardware.

    Školitel: Sekanina Lukáš, prof. Ing., Ph.D.

13. Automatizovaný návrh pomocí genetického programování

    Evoluční návrh je často prováděn pomocí genetického programování a jeho moderních technik, jakými jsou např. sebemodifikace kódu, sémantikou řízené genetické operátory, koevoluce a pokročilé metody reprezentace a evaluace kandidátních řešení. Cílem projektu je navrhnout a implementovat systém genetického programování, který bude využívat několik takových technik současně. Na úlohách zejména z oblasti návrhu obvodů, hlubokých neuronových sítí, aproximativního počítání a symbolické regrese bude experimentálně vyhodnocována účinnost jednotlivých technik a jejich kombinací. Výzkum spadá to témat řešených výzkumnou skupinou Evolvable Hardware.

    Školitel: Sekanina Lukáš, prof. Ing., Ph.D.

14. Autonomní inteligentní systémy řízené modely

    Tématem práce je propojení prostředí pro modelování inteligentních systémů s nástroji pro vytváření a provádění simulačních modelů. Doktorand by se měl orientovat zejména na otevřené otázky robotiky, jako jsou například společné plánování, řešení konfliktů a koordinace, a zkoumat jejich řešení právě s využitím simulačních nástrojů jako jsou PNtalk nebo TMass. Výsledkem by měla být analýza problematiky, řešení některých problémů a demonstrace přínosu modelování pro jejich řešení.

    Školitel specialista: Ing. Radek Kočí, Ph.D.

    Školitel: Zbořil František, doc. Ing., Ph.D.

15. Bezpečnostní analýza komunikace IoT

    Internet věcí (IoT) tvoří komunikační síť propojující různé typy zařízení v inteligentních domácnostech (smart home), budovách (smart building),  nemocnicích (smart hospital), dopravních systémech (smart traffic control) apod. Tato zařízení produkují velké množství monitorovacích dat o stavu zařízení i sledovaných veličin. Na základě dlouhodobých monitorovacích dat je možné sestavit profil daného zařízení a pak sledovat odchylky v chování zařízení, což je důležité pro detekci chyb či případných kybernetických útoků.
    
    Téma se zaměřuje na bezpečnostní analýzu komunikace v sítích IoT. Cílem je navrhnout způsob pro automatizované vytváření profilů chování IoT zařízení na základě monitorovacích dat a ukázat, jak lze pomocí profilů detekovat anomálie v chování IoT zařízení.
    
    
    Školitel specialista: Matoušek Petr, Ing., Ph.D., M.A.

    Školitel: Ryšavý Ondřej, doc. Ing., Ph.D.

16. Biometrie mozku

    Výzkumný problém: Technologie biometrie umožňuje rozpoznání osoby na základě určitých jedinečných vlastností lidského těla. Je to primární nástroj pro identifikaci osoby a má různé aplikace včetně bankovnictví, bezpečnosti, imigrace atd. Proto je důležité mít spolehlivou biometrickou metodu.

    Problémy se současnými řešeními: Otisky prstů a identifikace obličeje se v dnešním světě běžně používají k ověření identity osoby. Některé další biometrické technologie zahrnují rozpoznávání hlasu, rozpoznávání chůze, rozpoznávání duhovky a rozpoznávání vzorů na sítnici. Problémy jako stárnutí však ovlivňují rozpoznání osoby na základě těchto technologií. Některé z nich lze navíc snadno replikovat, a proto může být identita osoby podvržena.

    Výzvy: Stárnutí je jednou z hlavních výzev pro jakoukoli biometrickou metodu. Kromě toho jsou hlavními problémy fyzické poškození těla a replikace biometrického identifikátoru.

    Téma práce: V rámci výzkumu bude zkoumána biometrii mozku pomocí signálů lidského elektroencefalogramu (EEG) mozku. Výzkum bude zahrnovat identifikaci jedinečných vzorců mozkové aktivity člověka. Tento přístup má tu výhodu, že je zvenčí neviditelný, a proto jej nelze replikovat ani klonovat. Vývoj mozkové biometrické metody bude zahrnovat identifikaci jedinečného vzoru z mozkových signálů, který lze použít jako identifikátor osoby.

    Pár slov o školiteli: Dr. Malik nedávno nastoupil na FIT VUT v Brně. Má desetiletou zkušenost s prací v oblasti zpracování neuro-signálů a neuro-obrazu. V současné době je v procesu zakládání výzkumné skupiny v této oblasti na FIT. Jedná se o multidisciplinární projekt, který bude zahrnovat spolupráci s klinickými lékaři. Jádro projektu však souvisí s IT. Jedná se o vývoj nové metody analýzy. Neváhejte mě kontaktovat na malik@fit.vutbr.cz

    Školitel: Malik Aamir Saeed, prof., Ph.D.

17. Biometrie mozku

    Výzkumný problém: Technologie biometrie umožňuje rozpoznání osoby na základě určitých jedinečných vlastností lidského těla. Je to primární nástroj pro identifikaci osoby a má různé aplikace včetně bankovnictví, bezpečnosti, imigrace atd. Proto je důležité mít spolehlivou biometrickou metodu.

    Problémy se současnými řešeními: Otisky prstů a identifikace obličeje se v dnešním světě běžně používají k ověření identity osoby. Některé další biometrické technologie zahrnují rozpoznávání hlasu, rozpoznávání chůze, rozpoznávání duhovky a rozpoznávání vzorů na sítnici. Problémy jako stárnutí však ovlivňují rozpoznání osoby na základě těchto technologií. Některé z nich lze navíc snadno replikovat, a proto může být identita osoby podvržena.

    Výzvy: Stárnutí je jednou z hlavních výzev pro jakoukoli biometrickou metodu. Kromě toho jsou hlavními problémy fyzické poškození těla a replikace biometrického identifikátoru.

    Téma práce: V rámci výzkumu bude zkoumána biometrii mozku pomocí signálů lidského elektroencefalogramu (EEG) mozku. Výzkum bude zahrnovat identifikaci jedinečných vzorců mozkové aktivity člověka. Tento přístup má tu výhodu, že je zvenčí neviditelný, a proto jej nelze replikovat ani klonovat. Vývoj mozkové biometrické metody bude zahrnovat identifikaci jedinečného vzoru z mozkových signálů, který lze použít jako identifikátor osoby.

    Pár slov o školiteli: Dr. Malik nedávno nastoupil na FIT VUT v Brně. Má desetiletou zkušenost s prací v oblasti zpracování neuro-signálů a neuro-obrazu. V současné době je v procesu zakládání výzkumné skupiny v této oblasti na FIT. Jedná se o multidisciplinární projekt, který bude zahrnovat spolupráci s klinickými lékaři. Jádro projektu však souvisí s IT. Jedná se o vývoj nové metody analýzy. Neváhejte mě kontaktovat na malik@fit.vutbr.cz

    Školitel: Malik Aamir Saeed, prof., Ph.D.

18. Biometrie mozku

    Výzkumný problém: Technologie biometrie umožňuje rozpoznání osoby na základě určitých jedinečných vlastností lidského těla. Je to primární nástroj pro identifikaci osoby a má různé aplikace včetně bankovnictví, bezpečnosti, imigrace atd. Proto je důležité mít spolehlivou biometrickou metodu.

    Problémy se současnými řešeními: Otisky prstů a identifikace obličeje se v dnešním světě běžně používají k ověření identity osoby. Některé další biometrické technologie zahrnují rozpoznávání hlasu, rozpoznávání chůze, rozpoznávání duhovky a rozpoznávání vzorů na sítnici. Problémy jako stárnutí však ovlivňují rozpoznání osoby na základě těchto technologií. Některé z nich lze navíc snadno replikovat, a proto může být identita osoby podvržena.

    Výzvy: Stárnutí je jednou z hlavních výzev pro jakoukoli biometrickou metodu. Kromě toho jsou hlavními problémy fyzické poškození těla a replikace biometrického identifikátoru.

    Téma práce: V rámci výzkumu bude zkoumána biometrii mozku pomocí signálů lidského elektroencefalogramu (EEG) mozku. Výzkum bude zahrnovat identifikaci jedinečných vzorců mozkové aktivity člověka. Tento přístup má tu výhodu, že je zvenčí neviditelný, a proto jej nelze replikovat ani klonovat. Vývoj mozkové biometrické metody bude zahrnovat identifikaci jedinečného vzoru z mozkových signálů, který lze použít jako identifikátor osoby.

    Pár slov o školiteli: Dr. Malik nedávno nastoupil na FIT VUT v Brně. Má desetiletou zkušenost s prací v oblasti zpracování neuro-signálů a neuro-obrazu. V současné době je v procesu zakládání výzkumné skupiny v této oblasti na FIT. Jedná se o multidisciplinární projekt, který bude zahrnovat spolupráci s klinickými lékaři. Jádro projektu však souvisí s IT. Jedná se o vývoj nové metody analýzy. Neváhejte mě kontaktovat na malik@fit.vutbr.cz

    Školitel: Malik Aamir Saeed, prof., Ph.D.

19. Detekce a sledování objektů pro autonomní systémy

    Světoví výrobci dopravních prostředků věnují rozsáhlé úsilí vývoji technologií automatizované / autonomní mobility. Samotné automatizované / autonomní řešení ovšem spoléhá na adekvátní senzorické pokrytí okolí dopravního prostředku. Míra robustnosti detekce v provozu relevantních typů objektů je v uvedeném případě posílena implementací senzorů založených na různých fyzikálních principech (RADAR, LiDAR, kamera).
    
    Cílem práce je navrhnout algoritmy pro detekci a sledování v provozu relevantních typů objektů s využitím heterogenní senzorické sady. 

    Školitel: Chudý Peter, doc. Ing., Ph.D., MBA

20. Detekce anomálií v průmyslové komunikaci ICS/SCADA

    Komunikace SCADA (Supervisory Control And Data Acquisition) a ICS (Industrial Control System) slouží pro monitorování a řízení činnosti průmyslových provozů, inteligentních továren či energetických sítí. Narušení této komunikace znamená ohrožení výroby důležitých součástí nebo například přerušení dodávky elektrické energie.
    
    Pro ochranu komunikace SCADA/ICS můžeme využít pokročilé monitorování, které vytváří profily chování běžné komunikace a detekuje odchylky (anomálie). Pro popis chování je možné využít statistické metody sbírající údaje o počtech a typech přenesených dat, můžeme modelovat komunikační vzory pomocí automatů či vytvářet modely na základě strojového učení.
    
    Cílem práce je popsat chování průmyslové komunikace a navrhnout vhodný způsob jejich reprezentace pomocí vícedimenzionálních profilů. Další části práce je ověřit, jaké typy anomálií je možné detekovat pomocí navržených metod a navrhnout jejich rozšíření s cílem zpřesnit detekci anomálií. 
    
    Téma je součástí výzkumného projektu Bezpečnostní monitorování řídící komunikace ICS v energetických sítích (BONNET).
    
    
    Školitel specialista: Matoušek Petr, Ing., Ph.D., M.A.

    Školitel: Ryšavý Ondřej, doc. Ing., Ph.D.

21. Detekce aplikací v šifrovaném provozu

    Většina současné internetové komunikace je šifrována pomocí TLS či DTLS. Pro správu počítačové sítě a kybernetickou bezpečnost je potřeba vědět, jaké aplikace komunikují v dané síti. Pro detekci aplikací v šifrovaném provozu je možné určit komunikující aplikaci pomocí metody otisků JA3/JAS3, dále je možné provádět statistickou analýzu šifrovaného provozu či použít metody strojového učení pro určení komunikující aplikace.
    
    Součástí výzkumu daného tématu je rešerše a zhodnocení existujících metod pro detekci aplikací v šifrovaném provozu, dále návrh pokročilejších metod či jejich rozšíření.
    
    
    Školitel specialista: Matoušek Petr, Ing., Ph.D., M.A.

    Školitel: Ryšavý Ondřej, doc. Ing., Ph.D.

22. Detekční mechanismus pohyblivých objektů (lasery, drony) s odhalením jejich pozice příp. zdroje vysílání

    Cílem práce je vytvoření detekčního mechanismusu pohyblivých objektů (lasery, drony) s odhalením jejich pozice příp. zdroje vysílání, konkrétně:
    

    • Seznámení se se zpracování videí.
    • Stanovení možností detekce dronů a laserových paprsků ve videosekvenčních datech.
    • Návrh a implementace algoritmu pro detekci dronu anebo laserových paprsků v obrazu .
    • Návrh a implementace algoritmu pro spočtení pozice dronu či stanovení zdroje vysílání laserového záření.
    • Provedení experimentů a shrnutí dosažených výsledků.
    Očekává se účast na významných mezinárodních konferencích a publikování v odborných či vědeckých časopisech. Zahraniční stáž je možná a silně podporovaná. Tato práce bude řešena v rámci spolupráce s Armádou ČR.
    

    Školitel: Drahanský Martin, prof. Ing., Ph.D.

23. Diagnóza a výběr léčby deprese pomocí EEG dat z mozku

    Výzkumný problém: Tento výzkum se zabývá depresí nebo přesněji - unipolární depresí, či depresivní poruchou (MDD). MDD je běžné duševní onemocnění, které může bránit fungování v každodenním životě, a proto vytváří problémy při individuálních sociálních a osobních aktivitách. Proto je pacienty s MDD potřeba správně diagnostikovat a následně volit léčbu.

    Problémy se současnými řešeními: V současné době se k diagnostice MDD používají subjektivní dotazníky. Existuje však možnost nesprávné diagnózy kvůli podobným příznakům, které mají bipolární porucha a schizofrenie. Kromě toho se výběr léčby provádí na základě zkušeností lékaře, který předepisuje antidepresivum a poté po dobu 4 až 6 týdnů sleduje jeho účinnost, než se rozhodne buď pokračovat ve stejné léčbě, nebo přejít na novou léčbu. Jedná se o opakující se proces, dokud není pro pacienta nalezen správný lék.

    Výzvy: Léčba depresivní poruchy (MDD) je velkou výzvou, včetně diagnózy a výběru léčby kvůli podobným příznakům s dalšími onemocněními. Dále je MDD specifická pro různá pohlaví.

    Téma práce: Tento výzkum se zabývá metodami diagnostiky a výběru léčby pro MDD (unipolární depresi). Bude založen na objektivních měřeních mozkových aktivit pomocí signálu EEG, s cílem detekovat unipolární depresi. Řešení bude využívat metody strojového učení, nedílnou součástí bude extrakce příznaků ze zaznamenaných dat EEG pacientů. Vytvořená metoda by měla pomoci psychiatrům při diagnostice unipolární deprese. Pro tento projekt je již k dispozici datový soubor EEG.

    Pár slov o školiteli: Dr. Malik nedávno nastoupil na FIT VUT v Brně. Má desetiletou zkušenost s prací v oblasti zpracování neuro-signálů a neuro-obrazu. V současné době je v procesu zakládání výzkumné skupiny v této oblasti na FIT. Jedná se o multidisciplinární projekt, který bude zahrnovat spolupráci s klinickými lékaři. Jádro projektu však souvisí s IT. Jedná se o vývoj nové metody analýzy EEG signálů. Neváhejte mě kontaktovat na malik@fit.vutbr.cz

    Školitel: Malik Aamir Saeed, prof., Ph.D.

24. Dolování znalostí z evolučně navržených struktur

    Použití evolučních algoritmů v automatizovaném návrhu obvodů, programů a dalších struktur vedlo nejen k nalezení mnoha zajímavých implementací obvodů, programů, neuronových sítí a dalších struktur, ale i ke shromáždění velkého množství záznamů, které popisují vyevolvované struktury a jejich vlastnosti (viz např. https://ehw.fit.vutbr.cz/evoapproxlib/). Cílem projektu je vytvořit metody umožňující automatizovaně extrahovat znalost z těchto záznamů, s cílem pochopit principy evoluční konstrukce těchto struktur a případně vylepšit samotné evoluční návrhové metody. Nedílnou součástí práce bude vytváření nástrojů pro vizuální prezentaci výsledků evoluce a evolučních záznamů.
    
    
    Výzkum spadá to témat řešených výzkumnou skupinou Evolvable Hardware.

    Školitel: Sekanina Lukáš, prof. Ing., Ph.D.

25. Efektivní práce s konečnymi automaty v automatickém usuzování

    Budeme vyvíjet techniky pro práci s konečnými automaty s aplikacemi v automatickém usuzování, ve verifikaci a rozhodování logik.
    Obecně, přestože jsou automaty základním a konceptem informatiky s obrovským množstvím aplikací, velmi dobře pochopeným v základní teoretické rovině, techniky jejich použití v praxi a související rozšíření konečných automatů jsou velmi bohatým a živým polem výzkumu.
    
    Oblast má velmi silnou praktickou motivaci v oblastech jako verifikace a testování, vyhledávání regulárních vzorů, umělá inteligence a automatické usuzování, rozhodování logik a SMT-solving, návrh a analýza systémů, automatická syntéza systémů.
    Například, nejefektivnější algoritmy pro vyhledávání regulárních vzorů jsou založeny na automatech, ale stále není jasné, jak tyto algoritmy zobecnit na zpětné reference, čítače opakování, nebo takzvané look-arounds. Rozhodování logik o řetězcích, string-solving, má aplikace ve verifikaci programů s řetězci, zejména v analýze bezpečnosti webových aplikací (náchylnost na útoky typu SQL-injection, cross-site-scripting). Otevřeným problémem je efektivní implementace automatových rozhodovacích procedur pro celočíselnou aritmetiku a další logiky. Regulární model-checking je automatová metoda použitelná pro verifikaci široké škály systémů s nekonečným stavovým prostorem, jako jsou programy s dynamickými datovými strukturami nebo komunikační protokoly. Automatovými technikami je možno automaticky syntetizovat programy, například komunikační rozhraní a drivery.
    
    V těchto a dalších oblastech existuje řada hlubokých teoretických otázek o rozhodnutelnosti a složitosti problémů.
    Například, jak modelovat zpětné-reference pomocí konečných automatů? Co vše je rozhodnutelné o programech manipulujících řetězce, jako jsou webové aplikace, nebo o programech s dynamickými datovými strukturami? Za jakou cenu?
    
    Praktické otázky se týkají efektivní implementace existujících automatových algoritmů a teoretických poznatků.
    Jak zabránit stavové explozi při komplexních manipulacích automatů? Jak je kompaktně reprezentovat, pomocí technik minimalizace, syntaktických rozšíření, abstrakce, aproximace?
    Jak efektivně pracovat s kompaktními reprezentacemi automatů, jako jsou alternující automaty, symbolické automaty, automaty s čítači a registry? Jaké jsou teoretické vlastnosti těchto rozšíření? Jak vyvíjené techniky efektivně implementovat, aby opravdu fungovaly na konkrétních praktických problémech?
    
    Tímto a souvisejícím výzkumem se kromě L. Holíka zabývá část skupiny VeriFIT, prof. Vojnar, dr. Lengál, doc. Rogalewicz, doc. Češka. Skupina dosahuje špičkové mezinárodní úrovně, se stovkami publikací na nejprestižňějších fórech, desítkami softwarových nástrojů, řadou meznárodních ocenění, a intenzivní mezinárodní spoluprací s prestižními výzkumnými institucemi (Microsofr research, Redmond; Academia Sinica, Taipei, Uppsala Univerisy, Univerity of Braunschweig, University of Edinburgh, Univeristy of Kaserslautern, University of Paris, Univerité Grenoble Alpes, Chinese Academy of Sciences).
    Spolupracujeme s průmyslem (Red Hat, Honeywell). Naši absolventi doktorského studia tak mají příležitosti získat zajímavé a specializované pozice v průmyslu nebo smysluplně pokračovat v akademické sféře.
    Skupina je úspěšná v získávání grantů, doktorští studenti tak mohou být nadstandardně finančně ohodnoceni.
    
    
    
    
    
    
    

    Školitel: Holík Lukáš, doc. Mgr., Ph.D.

26. Efektivní práce s logikami a automaty (nejen) ve formální analýze a verifikaci -- společné vedení s dr. O. Lengálem

    Různé typy logik a automatů patří mezi nejzákladnější objekty studované a aplikované v oblasti informatiky již desítky let. Přesto v této oblasti existuje řada dosud neuspokojivě vyřešených problémů a neustále se objevují nové, vzrušující problémy související se stále novými aplikacemi logik a automatů (např. při formální verifikaci konečně i nekonečně stavových systémů s různými pokročilými řídicími či datovými strukturami, v rozhodovacích procedurách, při syntéze programů či hardware nebo i v metodách efektivního vyhledávání v různých typech dat či v síťovém provozu).
    
    Předmětem disertační práce bude primárně rozvoj současného stavu v oblasti efektivní práce s různými logikami (např. nad ukazatelovými strukturami, řetězci, různými aritmetikami, temporálními logikami apod.). Za tím účelem budou zkoumány přístupy založené na různých typech rozhodovacích diagramů, automatů, ale také např. přístupy založené na existenci modelu omezené velikosti či na efektivních redukcích mezi různými typy logických teorií. V souvislosti s tím pak budou rozvíjeny i metody efektivní práce s rozhodovacími diagramy a různými typy automatů (automaty nad slovy, stromy, nekonečnými slovy, automaty s čítači apod.). Práce zahrne jak teoretický výzkum, tak také prototypovou implementaci navržených technik a jejich experimentální vyhodnocení.
    
    Práce bude řešena ve spolupráci s týmem VeriFIT zabývajícím se na FIT VUT rozvojem technik pro práci s logikami a automaty a jejich aplikacemi. Jedná se zejména o dr. O. Lengála, jež bude působit v roli školitele specialisty, nebo také doc. L. Holíka či doc. A. Rogalewicze. V případě zodpovědného přístupu a kvalitních výsledků je zde možnost zapojení do grantových projektů (včetně mezinárodních). Je zde rovněž možnost úzké spolupráce s různými zahraničními partnery VeriFIT: Academia Sinica, Tchaj-wan (prof. Y.-F. Chen); TU Vienna, Rakousko (doc. F. Zuleger); LSV, ENS Paris-Saclay (prof. M. Sighireanu); IRIF, Paříž, Francie (prof. A. Bouajjani, doc. P. Habermehl, doc. C. Enea), Verimag, Grenoble, Francie (doc. R. Iosif); Uppsala University, Švédsko (prof. P.A. Abdulla, prof. B. Jonsson); či School of Informatics, University of Edinburgh, Velká Británie (prof. R. Mayr).
    
    V rámci tématu se student může také aktivně zapojit do různých grantových projektů, jako je např. projekt GA ČR 20-07487S "SNAPPY -- Scalable Techniques for Analysis of Complex Properties of Computer Systems", H2020 ECSEL "VALU3S -- Verification and Validation of Automated Systems' Safety and Security" či některý z nově podávaných projektů v dané oblasti.

    Školitel: Vojnar Tomáš, prof. Ing., Ph.D.

27. Efektivní statická analýza s formálními kořeny

    S ohledem na složitost současného software a rostoucí požadavky na jeho spolehlivost jsou k dosažení jeho patřičné kvality vysoce zapotřebí automatizované metody analýzy a verifikace, klasické testování již nepostačuje. Ovšem přes značný pokrok v dané oblasti, současné metody analýzy a verifikace mají stále nedostatečnou škálovatelnost, přesnost, a/nebo nepokrývají složité vlastnosti pokročilých programových konstrukcí. Cílem výzkumu v rámci tohoto tématu bude přispět k řešení těchto problémů, a to v oblasti technik statické analýzy s formálními kořeny.
    
    Konkrétněji by se výzkum měl zaměřit zejména na oblast analýzy programů s dynamickými datovými strukturami, a to zejména na ty její aspekty, které jsou dosud méně rozřešené. Mezi ně patří analýza programů používajících nízko-úrovňové ukazatelové operace, analýza neúplných fragmentů programů (s využitím tzv. biabdukce nebo i symbolického provádění s opožděnou instanciací objektů), analýza tzv. proložených ("overlaid") datových struktur (kdy je jeden uzel v paměti součástí více dynamických zřetězených struktur), analýza programů nad předem neznámými datovými strukturami (včetně např. různých typů stromů), analýza paralelních programů nad dynamickými datovými strukturami apod. Významnou oblastí je pak také analýza programů s poli, zejména dynamickými a případně kombinovanými s dynamickými zřetězenými strukturami. Další významné oblasti výzkumu, které lze případně kombinovat s uvedenými, je výzkum v oblasti výkonnosti programů (včetně výkonnosti programů nad složitými dynamickými datovými strukturami), dobře škálující analýza paralelních programů apod.
    
    Pro potřeby analýzy výše uvedených typů programů budou studovány zejména metody založené na abstraktní intepretaci, symbolické exekuci či (bi)abduktivní analýze nad vhodnými formalismy. Zde přichází do úvahy zejména vhodné typy logik, např. tzv. separační logika, silně separační logika, vhodné typy automatů, ale i jiné typy reprezentací (např. symbolické paměťové grafy či abstraktní domény specificky vyvinuté pro danou analýzu). Významnou součástí tématu pak může být také rozvoj efektivních technik pro práci s daným typem formalismů, například v podobě efektivních rozhodovacích procedur pro daný typ logiky.
    
    Práce zahrne jak teoretický výzkum, tak také prototypovou implementaci navržených technik a jejich experimentální vyhodnocení.
    
    Práce bude řešena ve spolupráci s týmem VeriFIT zabývajícím se na FIT VUT automatizovanou analýzou a verifikací, zejména pak doc. A. Rogalewiczem, dr. O. Lengálem a doc. Holíkem. Je zde rovněž možnost úzké spolupráce s různými zahraničními partnery VeriFIT: TU Vienna, Rakousko (doc. F. Zuleger); DiffBlue, Oxford, Velká Británie (dr. P. Schrammel); Academia Sinica, Tchaj-wan (prof. Y.-F. Chen); LSV, ENS Paris-Saclay (prof. M. Sighireanu); IRIF, Paříž, Francie (prof. A. Bouajjani, doc. P. Habermehl, doc. C. Enea), Verimag, Grenoble, Francie (doc. R. Iosif); Uppsala University, Švédsko (prof. P.A. Abdulla, prof. B. Jonsson) či TU Braunschweig, Německo (prof. R. Meyer).
    
    V rámci tématu je možná také výzkumná spolupráce s průmyslovými partnery skupiny VeriFIT, jako jsou např. Red Hat, Honeywell či Oracle.
    
    V rámci tématu se student může také aktivně zapojit do různých grantových projektů, jako je např. projekt GA ČR 20-07487S "SNAPPY -- Scalable Techniques for Analysis of Complex Properties of Computer Systems", H2020 ECSEL "VALU3S -- Verification and Validation of Automated Systems' Safety and Security" či některý z nově podávaných projektů v dané oblasti.

    Školitel: Vojnar Tomáš, prof. Ing., Ph.D.

28. Embedded systémy pro zpracování videa/signálu

    Téma je zaměřeno na algoritmy embedded zpracování obrazu, videa a/nebo signálu. Hlavním cílem je zkoumat možnosti "chytrých" a "malých" zařízení, která by měla nové vlastnosti, a  bylo možné je efektivně nasadit do aplikací vyžadujících malé, skryté, distribuované, nízkopříkonové, mechanicky nebo klimaticky namáhané jednotky schopné zpracovávat signálové vstupy. Nasazení takových jednotek je perspektivní a široké a předpokládá se i propojení do klient/server a/nebo cloud systémů. Samotné jednotky mohou být založeny na efektivním CPU/GPU/DSP, na programovatelném hardware, případně na kombinaci těchto technologií. Může se jednat i o smart kamery. Aplikace, které jsou v oblasti zájmu tohoto tématu:

    • klasifikace obrazu nebo objektů s využitím strojového učení (AI) klasicky nebo prostřednictvím hlubokých konvolučních neuronových sítí nebo podobných přístupů (například pro kontrolu kvality výrobků apod.),
    • současná analýza jednorozměrného signálu (signálů) a obrazu (například pro robustní zjištění nějakého objektu například v dopravních nebo průmyslových aplikacích),
    • moderní algoritmy zpracování videa, obrazu a/nebo signálu  s využitím "klient/server", případně "cloudu" (se zaměřením na aspekty client/server a/nebo cloud) vhodné například pro mobilní techniku a/nebo embedded systémy,
    • po dohodě je možné zpracovávat i individuálně vybrané téma, které ve výše uvedeném seznamu není, ale v principu sem patří.

    Je možnost spolupráce i na grantových projektech, zejména na nově podávaných projektech TAČR, H2020, ECSEL (potenciálně možnost stipendia či pracovního poměru).

    Školitel: Zemčík Pavel, prof. Dr. Ing., dr. h. c.

29. Evoluční návrh a optimalizace v oblasti klasifikace EEG signálů

    Elektroencefalografie (EEG) je metoda používána k záznamu elektrické aktivity mozku. Nejčastěji se využívá v neurologii a psychiatrii, ale i např. k ovládání různých zařízení. EEG signály je třeba rozpoznávat a klasifikovat, k čemuž se v poslední době používají metody strojového učení. Cílem projektu je zakomponovat do těchto metod pokročilé optimalizační techniky (např. vícekriteriální evoluční optimalizaci) s cílem vylepšit kvalitu klasifikace a současně zjednodušit implementaci klasifikátoru. Dále bude předmětem výzkumu automatizovaný návrh klasifikátorů EEG signálů využívající principy genetického programování. Evolučně optimalizovaná a navržená řešení budou porovnána se stávajícími přístupy. 

    Konzultantem pro tento projekt je Dr. Aamir Malik (https://www.fit.vut.cz/person/malik/), specialista v oblasti neuroinženýrství.

    Školitel: Sekanina Lukáš, prof. Ing., Ph.D.

30. Evoluční optimalizace logických obvodů

    Ukazuje se, že metody syntézy číslicových obvodů využívající evolučních algoritmů, zejména kartézského genetického programování pracujícího přímo nad reprezentací na úrovni hradel, jsou schopny produkovat implementace, které jsou v řadě případů mnohem efektivnější (typicky kompaktnější) nežli implementace získané pomocí současných syntézních technik využívajících interní reprezentace (např. AIG) a iterativní aplikace deterministických přepisovacích pravidel. Typickým cílem optimalizace je redukovat počet hradel optimalizovaného obvodu. V praxi se však vyskytuje požadavek optimalizovat obvod z hlediska více kriterií (např. zpoždění, plocha na čipu). V případě využití systému pro účely resyntézy je multikriteriální optimalizace nutností z důvodu zachování zpoždění obvodu, jehož část je předmětem optimalizace. 
    
    Cílem disertační práce je navázat na předchozí výzkum a zabývat se možnostmi multikriteriální optimalizace číslicových obvodů s ohledem na dobrou škálovatelnost. Dále se předpokládá využití alternativních reprezentací jako je např. majority uzel, které lépe odrážejí principy nových technologií.
    
    Výzkum spadá do témat řešených výzkumnou skupinou Evolvable Hardware.

    Školitel: Vašíček Zdeněk, doc. Ing., Ph.D.

31. Extrakce informací z Wikipedie a jiných webových zdrojů

    Cílem disertační práce je výzkum v oblasti extrakce informací z textu se zaměřením na metody strojového učení aplikovatelné v této oblasti. Součástí bude i realizace extrakčního systému, který bude možné využít pro zpracování rozsáhlých webových dat, získaných např. v projektu CommonCrawl.
    

    Školitel: Smrž Pavel, doc. RNDr., Ph.D.

32. Extrakce informací z WWW

    Problematika identifikace a extrakce konkrétních informací z dokumentů na WWW je již delší dobu předmětem intenzivního výzkumu. Mezi základní překážky, které je třeba překonat, patří nedostatečná strukturovanost HTML dokumentů a absence metainformací (anotací) využitelných pro rozpoznání významu jednotlivých částí obsahu. Tyto chybějící informace jsou proto nahrazovány analýzou různých aspektů webových dokumentů, zejména následujících:

    • HTML kód dokumentu (DOM)
    • Text dokumentu (hledání klíčových slov, statistická analýza textu, metody zpracování přirozeného jazyka)
    • Vizuální organizaci (rozložení obsahu na stránce, vizuální vlastnosti)

    Pro úspěšnou extrakci konkrétní informace z dokumentů je rovněž nezbytná doménová znalost zahrnující očekávanou strukturu extrahované informace (vztahy mezi jednotlivými extrahovanými položkami) a způsob zápisu jednotlivých položek. Tato znalost umožňuje přesnější rozpoznání jednotlivých částí informace v textu dokumentu.

    Současné přístupy k extrakci informací z webových dokumentů se soustřeďují zejména na modelování a analýzu dokumentů samotných; modelování extrahované informace za účelem jejího přesnějšího rozpoznání nebylo dosud podrobněji zkoumáno v tomto kontextu. Předpokládaným cílem disertační práce jsou proto následující:

    • Studium existujících doménových modelů jako např. UML diagramy tříd, E-R diagramy nebo ontologie.
    • Rozšíření těchto modelů o konkrétní metody rozpoznání konkrétních údajů v dokumentech (např. regulární výrazy, pokročilá klasifikace textu).
    • Návrh metod extrakce informací založených na srovnání struktury informace prezentované v dokumentu a očekávané struktury cílových informací.

    Nedílnou součástí je rovněž experimentální implementace navržených metod s využitím existujících nástrojů a experimentální ověření na reálných dokumentech dostupných na WWW.

    Školitel: Burget Radek, doc. Ing., Ph.D.

33. Extrakce informací z WWW

    Problematika identifikace a extrakce konkrétních informací z dokumentů na WWW je již delší dobu předmětem intenzivního výzkumu. Mezi základní překážky, které je třeba překonat, patří nedostatečná strukturovanost HTML dokumentů a absence metainformací (anotací) využitelných pro rozpoznání významu jednotlivých částí obsahu. Tyto chybějící informace jsou proto nahrazovány analýzou různých aspektů webových dokumentů, zejména následujících:

    • HTML kód dokumentu (DOM)
    • Text dokumentu (hledání klíčových slov, statistická analýza textu, metody zpracování přirozeného jazyka)
    • Vizuální organizaci (rozložení obsahu na stránce, vizuální vlastnosti)

    Pro úspěšnou extrakci konkrétní informace z dokumentů je rovněž nezbytná doménová znalost zahrnující očekávanou strukturu extrahované informace (vztahy mezi jednotlivými extrahovanými položkami) a způsob zápisu jednotlivých položek. Tato znalost umožňuje přesnější rozpoznání jednotlivých částí informace v textu dokumentu.

    Současné přístupy k extrakci informací z webových dokumentů se soustřeďují zejména na modelování a analýzu dokumentů samotných; modelování extrahované informace za účelem jejího přesnějšího rozpoznání nebylo dosud podrobněji zkoumáno v tomto kontextu. Předpokládaným cílem disertační práce jsou proto následující:

    • Studium existujících doménových modelů jako např. UML diagramy tříd, E-R diagramy nebo ontologie.
    • Rozšíření těchto modelů o konkrétní metody rozpoznání konkrétních údajů v dokumentech (např. regulární výrazy, pokročilá klasifikace textu).
    • Návrh metod extrakce informací založených na srovnání struktury informace prezentované v dokumentu a očekávané struktury cílových informací.

    Nedílnou součástí je rovněž experimentální implementace navržených metod s využitím existujících nástrojů a experimentální ověření na reálných dokumentech dostupných na WWW.

    Školitel: Burget Radek, doc. Ing., Ph.D.

34. Extrakce informací z WWW

    Problematika identifikace a extrakce konkrétních informací z dokumentů na WWW je již delší dobu předmětem intenzivního výzkumu. Mezi základní překážky, které je třeba překonat, patří nedostatečná strukturovanost HTML dokumentů a absence metainformací (anotací) využitelných pro rozpoznání významu jednotlivých částí obsahu. Tyto chybějící informace jsou proto nahrazovány analýzou různých aspektů webových dokumentů, zejména následujících:

    • HTML kód dokumentu (DOM)
    • Text dokumentu (hledání klíčových slov, statistická analýza textu, metody zpracování přirozeného jazyka)
    • Vizuální organizaci (rozložení obsahu na stránce, vizuální vlastnosti)

    Pro úspěšnou extrakci konkrétní informace z dokumentů je rovněž nezbytná doménová znalost zahrnující očekávanou strukturu extrahované informace (vztahy mezi jednotlivými extrahovanými položkami) a způsob zápisu jednotlivých položek. Tato znalost umožňuje přesnější rozpoznání jednotlivých částí informace v textu dokumentu.

    Současné přístupy k extrakci informací z webových dokumentů se soustřeďují zejména na modelování a analýzu dokumentů samotných; modelování extrahované informace za účelem jejího přesnějšího rozpoznání nebylo dosud podrobněji zkoumáno v tomto kontextu. Předpokládaným cílem disertační práce jsou proto následující:

    • Studium existujících doménových modelů jako např. UML diagramy tříd, E-R diagramy nebo ontologie.
    • Rozšíření těchto modelů o konkrétní metody rozpoznání konkrétních údajů v dokumentech (např. regulární výrazy, pokročilá klasifikace textu).
    • Návrh metod extrakce informací založených na srovnání struktury informace prezentované v dokumentu a očekávané struktury cílových informací.

    Nedílnou součástí je rovněž experimentální implementace navržených metod s využitím existujících nástrojů a experimentální ověření na reálných dokumentech dostupných na WWW.

    Školitel: Burget Radek, doc. Ing., Ph.D.

35. Formální modely distribuovaného výpočtu

    Řešení tohoto projektu bude vycházet ze stávajících poznatků o formálních systémech distribuovaného výpočtu. Cílem je konstrukce a výzkum nových automatových a gramatických systémů, které adekvátním způsobem odrážejí potřeby moderních výpočetních metod založených na distribuci. Aplikace těchto systémů se budou soustředit na modelování a výzkum organismů v molekulární biologii a překladačích.
    
    Výsledky prvního roku řešení problému budou publikovány v Acta Informatica v 2023.
    

    Školitel: Meduna Alexandr, prof. RNDr., CSc.

36. Formální modely paralelního výpočtu

    Řešení tohoto projektu bude vycházet ze stávajících poznatků o formálních systémech paralelního výpočtu. Cílem je konstrukce a výzkum nových automatových a gramatických systémů, které adekvátním způsobem odrážejí potřeby moderních výpočetních metod založených na distribuci. Aplikace těchto systémů se budou soustředit na modelování a výzkum organismů v molekulární biologii a překladačích.
    
    Výsledky prvního roku řešení tohoto problému budou publikovány v Acta Informatica v 2023.
    

    Školitel: Meduna Alexandr, prof. RNDr., CSc.

37. Funkční paralelismus na heterogenních architekturách

    Současná věda stále více spoléhá na vysoce výkonné počítače provádějící náročné simulace. Náročnost těchto simulací nespoléhá pouze v množství dat a operací které je nutné vykonat, ale i v možnostech jednotlivých simulačních frameworků zahrnující různé fyzikální a numerické modely, ohraničující podmínky, typy prostředí atd. Tato variabilita vede ke stovkám různých simulačních scénářů skládajících se z tisíců dílčích úloh. V tomto momentě naráží klasické datově paralelní implementace na své meze, neboť rozhodovací logika daleko převyšuje logiku výpočtu.
    
    Druhým úskalím je architektura současných superpočítačových systémů. Již více než dekádu se nejedná o uniformní systémy složený z homogenních prvků s homogenním propojením. Současný trend jsou silně heterogenní architektury složené s vícejádrových procesorů a různých akcelerátorů, např. GPU, FPGA, Xeon Phi. Optimalizace komplexních frameworků pro tyto architektury a následné vyvažování zátěže se stává limitujícím prvkem.
    
    Cílem této disertační práce je prozkoumat techniky funkčního paralelismu a návrh automatizovaných simulačních platforem umožnující distribuci výpočtu na vhodné hardwarové komponenty.
    
    

    Školitel: Jaroš Jiří, doc. Ing., Ph.D.

38. Generování poškození do syntetických otisků prstů a analýza jejich kvality

    Cílem práce je generování různých poškození do syntetických otisků prstů a analýza jejich kvality. Práce bude sestávat z(e):
    

    • Seznámení se s biometrickým rozpoznáváním otisků prstů, dále s generátory syntetických otisků prstů, různými poškozeními, která se mohou v otisku prstu objevit, a metodami stanovení kvality otisku prstu.
    • Návrh a implementace algoritmů pro vkládání (simulování) různých druhů poškození do syntetických otisků prstů.
    • Návrh a implementace vlastních metod stanovení kvality otisku prstů, ideálně v kombinaci s existujícími metodami.
    • Provedení experimentů a shrnutí dosažených výsledků.
    Očekává se účast na významných mezinárodních konferencích a publikování v odborných či vědeckých časopisech. Zahraniční stáž je možná a silně podporovaná. Tato práce bude řešena v rámci spolupráce s Policií ČR.
    

    Školitel: Drahanský Martin, prof. Ing., Ph.D.

39. Grafové neuronové sítě pro analýzu 3D tvaru

    Hluboké neuronové konvoluční sítě jsou jasným trendem posledních let v oblasti strojového učení pro analýzu obrazu. Konvoluční neuronové sítě je také možné využít pro analýzu 3D obrazu. Tento přístup je však problematický z pohledu značných výpočetních a paměťových nároků.
    
    Cílem disertační práce je zkoumat, analyzovat a hledat nové architektury tzv. grafových neuronových sítí a přístupů k jejich efektivnímu učení pro úlohy rozpoznávání 3D tvaru objektů, kdy datovou sadu tvoří různé reprezentace - např. polygonální 3D modely, voxelová reprezentace, apod.
    
    Součástí práce bude i aplikace zkoumaných metod v rámci projektů, na jejichž řešení se školitel podílí.
    

    Školitel: Španěl Michal, doc. Ing., Ph.D.

40. Hlasová biometrie

    Cílem této disertační práce je hlasová biometrie, tedy pokročilá identifikace osob z hlasového obsahu. Nedávné pokroky ve strojovém učení dávají potenciál výrazně zvýšit výkon systémů identifikace osob z různých typů biologických signálů. 
    
    Tato práce se primárně zaměřuje na pokrok v technologiích identifikace mluvčích pro využití v oblasti vymáhání práva, přičemž bere v úvahu apriorní znalosti poskytované koncovými uživateli. Typickým případem je kombinace zachycených hlasových hovorů se záznamem podrobností o hovoru (tj. síť postavená z telefonních čísel). 
    
    Disertační práce se bude také zabývat známými problémy algoritmů strojového učení, jako je "bias" poskytovaný trénovacími daty.

    Školitel: Motlíček Petr, doc. Ing., Ph.D.

41. Hlasový deepfake

    
    Nedávné pokroky v "Deep Learning" umožnily automatické generování hyperrealistického falešného mediálního obsahu známého jako Deepfakes. 
    Zatímco tato technologie má pozitivní potenciál pro zábavní aplikace, její škodlivé použití poškozuje společnost jako celek tím, že produkuje obscénní obsah, vysílá falešné zprávy s cílem podkopat volby nebo destabilizovat politiku a zlepšit sociální inženýrství za účelem páchání finančních podvodů.
    Závažnost problému vyžaduje urychlený vývoj technologií detekce Deepfake pro mediální společnosti, poskytovatele multimediálních zpráv a orgány činné v trestním řízení. Také protože Deepfakes zahrnuje několik kategorií synteticky pozměněných nebo generovaných médií, sekundárním cílem je identifikovat typ manipulace a konkrétní technologii použitou pro tento účel.
     
    Tato disertační práce se zaměřuje na "hlasovou" část mediálního obsahu a jejím cílem je vyvinout "hlasové" algoritmy pro detekci a atribuci 
    Deepfake. Budou prozkoumány nové směry výzkumu v rámci modelování jedné třídy, časoprostorového učení (tj. kombinace se sémantickými znalostmi), učení "few-shot" nebo "adversarial training".

    Školitel: Motlíček Petr, doc. Ing., Ph.D.

42. Hluboké neuronové sítě pro analýzu obrazu s omezenou učící datovou sadou

    Hluboké konvoluční sítě jsou jasným trendem posledních let v oblasti strojového účení pro analýzu obrazu. V úlohách s velmi omezenou a specifickou datovou sadou, kdy není dostatečné využít augmentace dat nebo koncepce GAN sítí, je však jejich nasazení stále problematické.
    
    Cílem disertační práce je zkoumat, analyzovat a hledat nové architektury hlubokých konvolučních sítí a přístupů k jejich učení pro takové úlohy analýzy obrazu, ve kterých je velikost anotované datové sady extrémně malá a nebo se postupně rozrůstá. Pro naučení neuronových sítí je možné využít neanotovaných dat případně částečně anotovaných dat ve formě uživatelského vstupu.
    
    Součástí práce bude i aplikace zkoumaných metod v rámci projektů, na jejichž řešení se školitel podílí.
    
    

    Školitel: Španěl Michal, doc. Ing., Ph.D.

43. Hodnocení psychického stresu a úzkosti pomocí analýzy signálů mozku

    Výzkumný problém: Duševní stres a úzkost jsou dva stavy, které se často vyskytují společně. Pokud nastanou, je člověk ve stresu a není schopen zvládat obavy, což ovlivňuje jeho sociální a pracovní aktivity. Proto je nutné řádné posouzení a diagnostika duševního stresu i úzkosti, aby člověk mohl efektivně provádět své běžné každodenních úkoly a činnosti.

    Problémy se současnými řešeními: Bohužel konvenční hodnotící a diagnostická opatření jsou subjektivní povahy a používají se pouze tehdy, když jsou symptomy již zjevné v důsledku pokročilého stádia duševního stresu a úzkosti. Psychický stres a úzkost však nevznikají náhle, spíše jde o dlouhodobý proces. Detekce příznaků je tedy vyžadována v raných fázích výskytu duševního stresu a úzkosti, protože to může vést k vyléčení nebo alespoň oddálení nástupu vážných duševních problémů s nimi spojených, například deprese, generalizované úzkostné poruchy atd.

    Výzvy: Na rozdíl od jiných nemocí, kde zřejmé symptomy umožňují lidem vyhledat pomoc, symptomy v raných fázích duševního stresu a úzkosti nejsou snadno identifikovatelné. Proto je třeba, aby byl mozek nepřetržitě monitorován, zda nevykazuje známky změny nebo zhoršení, s cílem detekovat příznaky v rané fázi.

    Téma práce: Řešení spočívá ve vývoji objektivní a kvantitativní metody, která dokáže odhalit duševní stres a úzkost již v rané fázi. Vnímání duševního stresu a úzkosti má původ v mozku; proto tento výzkum zkoumá neurofyziologické rysy extrahované ze signálu mozkového elektroencefalogramu (EEG) k měření duševního stresu a úzkosti v raném stádiu. Projekt bude zahrnovat výzkum metod pro extrakci příznaků a rozpoznávání vzorů, aby bylo možné uspokojivě posoudit stav osoby. Pro tento projekt je již k dispozici datový soubor EEG.

    Pár slov o školiteli: Dr. Malik nedávno nastoupil na FIT VUT v Brně. Má desetiletou zkušenost s prací v oblasti zpracování neuro-signálů a neuro-obrazu. V současné době je v procesu zakládání výzkumné skupiny v této oblasti na FIT. Jedná se o multidisciplinární projekt, který bude zahrnovat spolupráci s klinickými lékaři. Jádro projektu však souvisí s IT. Jedná se o vývoj nové metody analýzy EEG signálů. Neváhejte mě kontaktovat na malik@fit.vutbr.cz

    Školitel: Malik Aamir Saeed, prof., Ph.D.

44. Inteligentná analýza dát

    Vďaka nasadeniu nových technológií v našom každodennom živote sa neustále generuje obrovské množstvo dát rôznych typov. Vytvorené datasety je potrebné efektívne spracovať - informácie v nich obsiahnuté často podporujú správnosť a presnosť rozhodovacích procesov. Rozvoj metód analýzy údajov je preto dôležitou súčasťou výskumu v informatike. Z rôznych dôvodov nie sú tradičné spôsoby spracovania všeobecne použiteľné, preto je potrebné hľadať nové prístupy. Sú väčšinou založené na umelej inteligencii a strojovom učení.

    Inteligentná analýza dát má veľký potenciál uplatnenia na riešenie aktuálnych výskumných úloh v mnohých oblastiach, medzi inými aj v energetike. Toto odvetvie  prechádza výraznými zmenami - obnoviteľné zdroje energie, batérie a elektromobilita menia charakter elektrickej siete a z klasickej jednosmernej centralizovanej siete sa stáva obojsmerná distribuovaná sieť. Tento fakt vyvoláva množstvo výskumných otázok a problémov na riešenie. Výskumné problémy, ktorým je možné sa v rámci témy venovať zahŕňajú:

    -        optimálne riadenie mikrogridov (malých energetických sietí s obnoviteľnými zdrojmi energie) umožňujúcich zdieľanie energie medzi zákazníkmi,

    -        predikovanie spotreby zákazníkov a výroby z obnoviteľných zdrojov, ktoré sú potrebné pre efektívne riadenie mikrogridov,

    -        disagregácia spotreby energie na spotreby jednotlivých spotrebičov, ktoré umožnia lepšie porozumieť charakteru spotreby zákazníkov,

    -        skúmanie anomálií a/alebo extrémnych hodnôt v spotrebe alebo výrobe energie z obnoviteľných zdrojov.

    Predmetom záujmu však môže byť analýza dát v širšom zmysle - je možné zamerať sa na úlohy predikcie, klastrovania, klasifikácie alebo detekcie anomálií v rôznych doménach.

    
    

    Relevantné publikácie: 

    • Rozinajova, V., Bou Ezzeddine, A., Grmanova, G., Vrablecova, P., Pomffyova, M. (2020): Intelligent Analysis of Data Streams, Published in: Towards Digital Intelligence Society: A Knowledge-based Approach

    • Kloska M., Rozinajova V. (2021): Towards Symbolic Time Series Representation Improved by Kernel Density Estimators. In: Hameurlain A., Tjoa A.M. (eds) Transactions on Large-Scale Data- and Knowledge-Centered Systems L. Lecture Notes in Computer Science, vol 12930. Springer, Berlin, Heidelberg. 

    Školitel: Rozinajová Věra, Doc., Ph.D.

45. Interakce člověka s dronem ve specifických situacích

    Využívání dronů v řadě specifických situacích je dnes důležitým trendem nejen v průmyslu, ale zejména v operacích bezpečnostních složek. Tento trend přináší nové problémy v efektivní komunikaci člověka s dronem, tj. jak zvýšit efektivitu pilota, snížit jeho kognitivní zátěž, zvýšit jeho orientaci ve složitém prostředí či při spolupráci s více drony apod. 
    
    Cílem této práce je zkoumat nové možnosti v oblasti efektivního a intuitivního využití senzorických dat a jejich fúze s dalšími dostupnými datovými zdroji při interakci pilota s dronem. V rámci řešení je potřeba:
    

    • analyzovat potřeby pro efektivní spolupráci člověka s dronem, zejména klíčové situace pro vizualizaci a přesné řízení,
    • navrhovat způsoby využití analýzy senzorických a jiných dostupných dat a jejich fúze,
    • připravit experimentální řešení,
    • provádět experimenty s uživateli a tyto experimenty vyhodnocovat.
    Mezi technologie, které by měl řešitel analyzovat a experimentálně využít, patří zejména zpracování senzorických dat a jejich fúze, vizualizace a interakce pomocí pokročilých technologií jako jsou např. smíšená realita, gesta apod. a autonomní řídící prvky a metody.
    
    Řešitel bude mít k dispozici experimentální platformu (drone s výpočetní jednotkou Jetson), zařízení pro interakci (brýle pro AR apod.) a SW platformu DroCo pro integraci dat a vizualizaci, která je vyvíjena v laboratořích výzkumné skupiny Robo@FIT.
    
    Očekává se účast na relevantních mezinárodních konferencích a publikování v odborných či vědeckých časopisech. Dále spolupráce s bezpečnostními složkami, zejména záchranářské sbory a Policie ČR. V neposlední řadě účast na relevantních tuzemských či zahraničních projektech.
    
    
    Více informací po osobní schůzce.

    Školitel: Beran Vítězslav, doc. Ing., Ph.D.

46. Interakce člověka s robotem v kolaborativním prostředí

    Trendem výrobního průmyslu je zavádění kolaborativních robotů do výroby, což umožňuje bližší spolupráci člověka s robotem. Cílem je zefektivnit výrobu využitím robotů na opakované činnosti a pracovníka na činnosti složité, jejich robotizace by byla příliš nákladná a málo škálovatelná. Tento trend přináší nové problémy, jak s roboty efektivně komunikovat: mít představu o stavu robota a jeho chápání situace a snadno a přirozeně robota řídit a programovat. 
    
    Cílem této práce je zkoumat nové možnosti komunikace člověka s robotem s využitím moderních technologií a zařízení. V rámci řešení je potřeba:
    

    • Analyzovat uživatelské potřeby a dostupné technologie a pro vizualizaci informací,
    • navrhovat způsoby interakce pro vybrané úlohy,
    • připravit experimentální řešení,
    • provádět experimenty s uživateli a tyto experimenty vyhodnocovat.
    Mezi technologie vhodné pro interakci, které by měl řešitel analyzovat a experimentálně využít, patří zejména rozšířená realita (promítaná nebo v mobilním zařízení), bezkontaktní technologie (snímání aktivit a stavu člověka kamerami nebo hloubkovými senzory, snímače svalové aktivity), haptická a zvuková zpětná vazba apod.
    
    Řešitel bude mít k dispozici experimentální pracoviště pro blízkou spolupráci člověka s robotem, které je vyvíjeno v laboratořích výzkumné skupiny Robo@FIT.
    
    Očekává se účast na relevantních mezinárodních konferencích a publikování v odborných či vědeckých časopisech. Dále spolupráce s průmyslovými partnery v dané oblasti. V neposlední řadě účast na relevantních tuzemských či zahraničních projektech.
    
    Více informací po osobní schůzce.

    Školitel: Beran Vítězslav, doc. Ing., Ph.D.

47. Kontrola vlastností formálního kódu

    Téma je vypisováno jako volné, není přímo navázané na projekt. Nicméně při kvalitní publikační činnosti lze získat jak mimořádné, tak pravidelné příjmy navíc jak z interní grantové agentury, tak z dalších zdrojů.
    
    Téma se dotýká dnes běžných záležitostí, kdy pokročilé vývojové prostředí "radí" programátorovi, jak udělat nějaký kód lépe (např. kratším zápisem, bezpečnější, eliminovat "zbytečnosti", apod.). Jedná se typicky o analýzu známých konstrukcí a obratů, analýzu mrtvého kódu, podobnosti (kdy dva různé zápisy vedou na stejný cílový kód), apod.
    
    Cílem je zdokonalit dané techniky prostřednictvím souběžného použití několika technik tak, aby ve zvoleném směru (např. bezpečnost kódu, přehlednost kódu, vhodnost pro ladění, apod.) bylo možné kód upravit/vylepšit.
    
    Bude nutná znalost z oblasti překladačů a to i reverzních, klasifikace, získávání znalostí z dat, umělé inteligence apod.
    

    Školitel: Kolář Dušan, doc. Dr. Ing.

48. Konverzační agenti propojující strukturovanou znalost a učení z textu

    Konverzační agenti se pomalu stávají běžnou součástí rozhraní pro (prvotní) komunikaci se zákazníkem a odpovídání na jeho otázky. Výzkum v oblasti počítačového zpracování přirozeného jazyka se zaměřuje na vytvoření automatické klasifikace prvotní komunikace a, zejména, otázky uživatele, do předem daných tříd, k nimž existují konkrétní texty. Není však uspokojivě vyřešeno rozšiřování "znalostí" komunikačních agentů při aktualizaci strukturovaných dat, případně při přidání dalších textových materiálů.
    
    Cílem disertační práce je rozvinout existující přístupy využívající obrovské kolekce neanotovaných textových dat a způsoby kombinování strukturované a nestrukturované znalosti a optimalizace procesů při rozšiřování funkcionality stávajících i nových konverzačních agentů. Součástí práce bude i aplikace zkoumaných metod v rámci evropských projektů, na jejichž řešení se školitel podílí.

    Školitel: Smrž Pavel, doc. RNDr., Ph.D.

49. Kybernetické hrozby v komunikaci DNS

    Většina komunikace na Internetu je dnes šifrována. Výjimku tvoří protokol DNS, který je nezbytný pro fungování většiny služeb. V poslední době se útočníci snaží zneužít komunikaci DNS k přesměrování internetové komunikace či k útoku DDoS. Komunikaci DNS také využívá malware k zasílání získaných dat pomocí skrytého kanálu, generovaná jména domén DGA mohou sloužit k řízení botnetu apod.
    
    Cílem projektu je analyzovat typické třídy kybernetických útoků vedených přes DNS podle klasifikace MITRE ATT&CK a navrhnout způsob detekce těchto hrozeb na základě rozšířeného monitorování IPFIX. Při řešení se využijí metody strojového učení a umělé inteligence.
    
    Školitel specialista: Ing. Petr Matoušek, Ph.D., M.A.
    
    Odkazy:
    [1] Daihes Y., Tzaban H., Nadler A., Shabtai A. (2021) MORTON: Detection of Malicious Routines in Large-Scale DNS Traffic. In: Bertino E., Shulman H., Waidner M. (eds) Computer Security - ESORICS 2021. ESORICS 2021. Lecture Notes in Computer Science, vol 12972. Springer, Cham. https://doi.org/10.1007/978-3-030-88418-5_35
    [2] M. Grill, I. Nikolaev, V. Valeros and M. Rehak, "Detecting DGA malware using NetFlow," 2015 IFIP/IEEE International Symposium on Integrated Network Management (IM), 2015, pp. 1304-1309, doi: 10.1109/INM.2015.7140486.
    [3] S. Torabi, A. Boukhtouta, C. Assi and M. Debbabi, "Detecting Internet Abuse by Analyzing Passive DNS Traffic: A Survey of Implemented Systems," in IEEE Communications Surveys & Tutorials, vol. 20, no. 4, pp. 3389-3415, Fourthquarter 2018, doi: 10.1109/COMST.2018.2849614.

    Školitel: Ryšavý Ondřej, doc. Ing., Ph.D.

50. Mechanismus detekce prezentačního útoku pro biometrický systém založený na otiscích prstů / obličeji / písmu

    Cílem práce je vytvoření spolehlivého detekčního mechanismu prezentačního útoku na technologii otisků prstů, obličeje a písma, konkrétně:
    

    • Seznámení se s prací biometrickými systémy otisků prstů, obličeje a písma.
    • Návrh a implementace algoritmu detekce prezentačního útoku na biometrickou technologii otisků prstů, obličeje a písma.
    • Provedení experimentů a shrnutí dosažených výsledků.
    Očekává se účast na významných mezinárodních konferencích a publikování v odborných či vědeckých časopisech. Zahraniční stáž je možná a silně podporovaná. Tato práce bude řešena v rámci spolupráce s Policií ČR.
    

    Školitel: Drahanský Martin, prof. Ing., Ph.D.

51. Měření vizuální kvality obrazu a videa

    Projekt se zabývá metrikami pro odhad vizuální kvality obrazu a videa. Cílem práce je výzkum nových metod, které by odstranily některé nedostatky existujících metrik zejména s ohledem na vlastnosti vizuálního vnímání člověka. V úvahu přicházejí např. problémy z oblasti vjemu HDR obrazu a využití přídavných informací (metadata, 3D, atd.) o testovaných scénách pomocí metod strojového učení (např. neuronových sítí).
    
    

    • Bližší informace: http://cadik.posvete.cz/iqm/
    • Kontakt: http://cadik.posvete.cz/
    • Možnost spolupráce a stáže se špičkovými laboratořemi (MPII Saarbrücken, Německo, Disney Research Curych, Švýcarsko)
    
    

    Školitel: Čadík Martin, doc. Ing., Ph.D.

52. Metody zpracování obrazu pomocí neuronových sítí

    Projekt se zabývá pokročilými metodami zpracování a editace obrazu. Cílem práce je výzkum nových metod s využitím strojového učení, zejména hlubokých konvolučních neuronových sítí. 
    
    

    • Kontakt: http://cadik.posvete.cz/
    • Možnost spolupráce a stáže se špičkovými laboratořemi (Adobe Research, USA, MPII Saarbrücken, Německo, Disney Research Curych, Švýcarsko, INRIA Bordeaux, Francie)
    
    

    Školitel: Čadík Martin, doc. Ing., Ph.D.

53. Mitigace útoků směřujících k odepření služby s využitím technik strojového učení

    Cílem disertační práce je výzkum nových metod pro mitigaci útoků směřujících k odepření služby. Obsahem práce je výzkum využití technik strojového učení za účelem vývoje nových způsobů identifikace nelegitimního provozu, nových mitigačních postupů a automatizace řízení mitigace. Předpokládá se optimalizace a přizpůsobení metod strojového učení pro potřeby detekce samotného útoku, jeho typu, odvozování vzorů pro blokování nelegitimní části provozu, odvozování parametrů mitigačních metod a výběr vhodné mitigační metody dle typu útoku. Současný výpočetní výkon umožňuje trénovat komplexní modely strojového učení, které jsou schopny odvodit znalosti a souvislosti skryté v síťovém provozu, přímo na živém provozu v síti. Tato oblast nebyla doposud důsledně zkoumána a představuje tak vhodné téma pro disertační práci. Výsledky disertační práce lze aplikovat při podpoře a automatizaci činností členů Security Operation Centre, Network Operation Centre, CSIRT či CERT týmů či administrátora sítě.
    
    Při řešení práce se předpokládá úzká spolupráce s výzkumným týmem Liberouter (www.liberouter.org) a získávání zpětné vazby od správců výzkumné infrastruktury sdružení CESNET. V případě zodpovědného přístupu k řešení zadaného tématu může být student zapojen do řešení projektu AdaptDDoS a DOSIX, který je a bude řešen v rámci bezpečnostního výzkumu MV ČR. Školitelem specialistou k tématu disertační práce je dr. Martin Žádník. 
    
    Relevantní publikace pro toto téma jsou:
    

    • Soodeh Hosseini, Mehrdad Azizi: The hybrid technique for DDoS detection with supervised learning algorithms, Computer Networks, Volume 158, 2019, Pages 35-45, ISSN 1389-1286.
    • Y. Gu, K. Li, Z. Guo and Y. Wang, Semi-Supervised K-Means DDoS Detection Method Using Hybrid Feature Selection Algorithm, in IEEE Access, vol. 7, pp. 64351-64365, 2019.
    • Subbulakshmi, Dr., Shalinie, S., Reddy, C., Ramamoorthi, A.: Detection and Classification of DDoS Attacks Using Fuzzy Inference System. Communications in Computer and Information Science. 89. 242-252.

    Školitel: Kořenek Jan, doc. Ing., Ph.D.

54. Moderní algoritmy počítačové grafiky

    Tématem jsou algoritmy počítačové grafiky a syntézy obrazu. Hlavním cílem je zkoumat nové a moderní algoritmy počítačové grafiky, související datové struktury, související otázky získávání a zpracování 3D modelů a další aspekty algoritmů tak, aby bylo lépe rozumět jejich vlastnostem a možnostem, zlepšovat a připravovat nové. Je možno pracovat na různých platformách, včetně paralelních CPU jáder x86/64, ARM, Xeon PHI, GPU apod. v OpenCL, CUDA, v FPGA ve VHDL, případně i jinak. Možné algoritmy zahrnují:

    • zobrazování pomocí vybraných grafických metod (ray tracing, photon mapping, přímé zobrazování "point cloud" apod.),
    • modelování scény a zobrazování s využitím metod umělé inteligence včetně syntézy obrazu s využitím neuronových sítí (zejména CNN),
    • zpracování a zobrazování "lightfield" obrazů, jejich pořizování, případně komprese, rekonstrukce 3D scény z obrazů a/nebo videa, případně fúzí s jinými senzory, jako je například LIDAR nebo i RADAR,
    • moderní algoritmy geometrie vhodné pro aplikaci v oblasti počítačové grafiky, případně i 3D tisku, 
    • nastupující algoritmy syntézy 3D obrazu, holografie, aplikace algoritmů vlnkové, frekvenční a/nebo obdobné transformace.

    Po dohodě je možné zpracovávat i individuálně vybrané algoritmy, které ve výše uvedeném seznamu nejsou, ale patří do dané tématiky.

    Je možnost spolupráce i na grantových projektech, zejména na nově podávaných projektech TAČR, H2020, ECSEL (možnost stipendia či pracovního poměru).

    Školitel: Zemčík Pavel, prof. Dr. Ing., dr. h. c.

55. Moderní metody počítačového vidění

    Cílem práce je seznámit se s aktuálními problémy počítačového vidění a používaného strojového učení (hluboké konvoluční neuronové sítě) a identifikovat zajímavé problémy k rozvinutí a dalšímu výzkumu. Řešitel má získat nadhled v problematice a experimentovat s populárními algoritmy a identifikovat jejich vhodné okrajové případy, na kterých bude možné dosáhnout zajímavých výsledků a pokroků.
    Konkrétně se řešitel má zaměřit na následující:
    

    • Použití moderních a slibných přístupů v počítačovém vidění, zejména metody strojového učení a konvolučních neuronových sítí
    • Identifikace zajímavých otevřených problémů
    • Návrh netradičních modifikací existujících přístupů
    • Experimentální vyhodnocení, využití existujících datových sad a pořizování nových

    Školitel: Herout Adam, prof. Ing., Ph.D.

56. Moderní metody počítačového vidění

    Cílem práce je seznámit se s aktuálními problémy počítačového vidění a používaného strojového učení (hluboké konvoluční neuronové sítě) a identifikovat zajímavé problémy k rozvinutí a dalšímu výzkumu. Řešitel má získat nadhled v problematice a experimentovat s populárními algoritmy a identifikovat jejich vhodné okrajové případy, na kterých bude možné dosáhnout zajímavých výsledků a pokroků.
    Konkrétně se řešitel má zaměřit na následující:
    

    • Použití moderních a slibných přístupů v počítačovém vidění, zejména metody strojového učení a konvolučních neuronových sítí
    • Identifikace zajímavých otevřených problémů
    • Návrh netradičních modifikací existujících přístupů
    • Experimentální vyhodnocení, využití existujících datových sad a pořizování nových

    Školitel: Herout Adam, prof. Ing., Ph.D.

57. Moderní metody počítačového vidění

    Cílem práce je seznámit se s aktuálními problémy počítačového vidění a používaného strojového učení (hluboké konvoluční neuronové sítě) a identifikovat zajímavé problémy k rozvinutí a dalšímu výzkumu. Řešitel má získat nadhled v problematice a experimentovat s populárními algoritmy a identifikovat jejich vhodné okrajové případy, na kterých bude možné dosáhnout zajímavých výsledků a pokroků.
    Konkrétně se řešitel má zaměřit na následující:
    

    • Použití moderních a slibných přístupů v počítačovém vidění, zejména metody strojového učení a konvolučních neuronových sítí
    • Identifikace zajímavých otevřených problémů
    • Návrh netradičních modifikací existujících přístupů
    • Experimentální vyhodnocení, využití existujících datových sad a pořizování nových

    Školitel: Herout Adam, prof. Ing., Ph.D.

58. Moderní přístup k překladu jazyků: teorie, metody a aplikace

    Řešení tohoto projektu bude vycházet ze stávajících poznatků o metodách překladu jazyků a poznatků o systémech formálních modelů, zejména překladových gramatik a automatů. Cílem je konstrukce a výzkum metod překladů založených na takovýchto systémech a to tak, aby nové metody adekvátním způsobem odrážejí potřeby moderních kompilátorů. Aplikace těchto systémů se budou soustředit na překladače.
    
    Výsledky prvního roku řešení tohoto problému budou publikovány v Acta Informatica v 2023.

    Školitel: Meduna Alexandr, prof. RNDr., CSc.

59. Modulární robotika s využitím poznatků z oblasti multiagentních systémů

    Modulární robotika je takovou oblastí v robotice, kde se uvažují větší počty relativně jednoduchých robotů, kteří jsou schopni se organizovat, koordinovat a i fyzicky spojovat za účelem dosahování svých cílů. Softwarová prostředky pro takové systémy se v posledních letech zaměřovaly na algoritmy související s inteligencí davu. Jistá, ale v menší míře, pozornost byla věnována i algoritmům pro multiagentní systémy. Vidíme zde ale potenciál tyto algoritmy a poznatky z multiagentních systémů lépe spojit právě s modulárními roboty. Zkušenosti z posledních let, které máme na ústavu, ukazují, že více reaktivní princip společně s proaktivním plánováním na vyšší úrovni agentního rozhodování a na úrovni skupinového plánování přináší dobré výsledky s klasickými multiagentními systémy a toto chceme přenést také do multi-robotických systémů a modulární robotiky. 
    Předpokládané cíle práce nyní definujeme následovně:  
    Pro modulární robotiku budeme aplikovat aktuální výsledky zkoumání z oblasti multiagentních systémů a našich zkušeností s těmito systémy na soutěžích MAPC. Předpokládáme, že hybridní (reaktivní i proaktivní) agentní architektury mohou přinést lepších výsledků oproti současnému stavu právě v modulární robotice a to v případě, kdy se roboti nachází v dynamickém a nedeterministickém prostředí. Dosahované výsledky budou postupně publikovány na konferencích nejhůře kategorie B podle Core hodnocení konferencí. Ve vyšších ročnících se pokusíme výsledky publikovat v časopise agentním nebo robotickém v kvartilu Q2.
    
    
    Školitel specialista: Ing. Jaroslav Rozman, Ph.D.

    Školitel: Zbořil František, doc. Ing., Ph.D.

60. Multimodální analýza pro hodnocení duševního zdraví

    
    Výzkumný problém: Význam duševního zdraví v posledním desetiletí výrazně vzrostl. Metody pro hodnocení problémů duševního zdraví v raných stádiích jsou však stále v plenkách ve srovnání s dostupností odpovídajících metod pro včasné hodnocení problémů fyzického zdraví. Je tedy nutné, aby byl proveden patřičný výzkum s cílem vyvinout metody pro včasné hodnocení abnormalit vedoucích k problémům duševního zdraví.

    Problémy se současnými řešeními: Na rozdíl od fyzického zdraví se duševní zdraví posuzuje prostřednictvím řady subjektivních parametrů. Proto chybí objektivní a kvantitativní metody pro hodnocení duševního zdraví. Navíc pacienti vyhledávají pomoc, až když je jejich duševní problém v pokročilé fázi. Chybí tedy nepřetržité sledování jejich duševního zdraví.

    Výzvy: Mnoho abnormalit souvisejících s problémy duševního zdraví se jen nepatrně projevuje a souvisí s chováním a dalšími změnami ve výrazech obličeje, řeči a rukopisu. Kromě toho dochází ke změnám hladiny kortizolu, kožní vodivosti, variability srdeční frekvence a frekvence dýchání. Existuje tedy několik modalit, které by měly být zahrnuty pro měření a kvantifikaci jakýchkoli abnormalit souvisejících s duševním zdravím.

    Téma práce: Každá modalita má své pro a proti. Například v neurozobrazování má funkční magnetická rezonance vysoké prostorové rozlišení (v mm) a nízké časové rozlišení (v sekundách), zatímco elektroencefalogram má nízké prostorové rozlišení (v cm) a vysoké časové rozlišení (v milisekundách). Kombinace obou povede k vysokému prostorovému i vysokému časovému rozlišení. Výzkum se bude  zabývat hodnocením abnormalit vedoucích k problémům duševního zdraví pomocí multimodálního přístupu. Různé modality mohou mimo jiné zahrnovat mozkové signály elektroencefalogramu (EEG), obličejová videa, zvuk řeči, rukopis a text ze sociálních médií. Mezi fyziologické parametry z různých modalit patří mimo jiné srdeční frekvence, frekvence dýchání, dominantní emoce, únava a stres. Dominantní emoce mohou být klasifikovány jako pozitivní nebo negativní a poté podřazeny jako smutné, šťastné, naštvané atd. Pro tuto multimodální analýzu budou vyvinuty techniky dolování dat a fúze dat. Pro tento projekt jsou k dispozici odpovídající multimodální data.

    Pár slov o školiteli: Dr. Malik nedávno nastoupil na FIT VUT v Brně. Má desetiletou zkušenost s prací v oblasti zpracování neuro-signálů a neuro-obrazu. V současné době je v procesu zakládání výzkumné skupiny v této oblasti na FIT. Jedná se o multidisciplinární projekt, který bude zahrnovat spolupráci s klinickými lékaři. Jádro projektu však souvisí s IT. Jedná se o vývoj nové metody analýzy. Neváhejte mě kontaktovat na malik@fit.vutbr.cz

    Školitel: Malik Aamir Saeed, prof., Ph.D.

61. Mutiagentní systémy v řízení CPS a IoT

    Cílem práce je navázat na soudobé techniky návrhu a realizace distribuovaných řidicích systémů v rámci IoT a CPS a přinést nové metody, které akcentují provoz v dynamickém prostředí (ve smyslu dostupnosti senzorů, aktuátorů a služeb, přítomnosti uživatelů apod.) a zohlední i bezpečnostní aspekty systému.
    Specifickým cílem je využití konceptu multiagentních systémů pro plánování akcí s ohledem na dostupné zdroje a pro inteligentní dohled a komunikaci s uživateli systému. Možnou aplikační oblastí může být řízení inteligentní budovy, resp. Smart Home. Předpokládá se vhodná kombinace reálných a simulovaných součástí systému při realizaci případových studií.

    Školitel: Janoušek Vladimír, doc. Ing., Ph.D.

62. Na modelech založený návrh inteligentních řídicích systémů

    Cílem práce je navázat na soudobé techniky návrhu a realizace distribuovaných řidicích systémů, IoT a CPS a přinést nové metody, které lépe zohlední potřebu analyzovatelnosti a verifikovatelnosti při zachování intuitivní pochopitelnosti modelovacího formalismu a přitom umožní dynamickou rekonfigurovatelnost a adaptabilitu na měnící se podmínky provozu systému.
    Specifickým cílem je využití a rozvoj moderních metod modelování, simulace, analýzy, verifikace, monitorování a dohledu v řídicích systémech, v souladu s průmyslovými standardy pro IoT, CPS a Průmysl 4.0.

    Školitel: Janoušek Vladimír, doc. Ing., Ph.D.

63. Netradiční "Visual Computing" algoritmy

    Tématem jsou algoritmy grafiky, zpracování obrazu a videa, tedy "Visual Computing", například HDR (High Dynamic Range) obrazu, multispektrálního obrazu, stereoobrazu, případně obrazu doplněného o vlastnosti materiálu, teplotě, apod. Cílem je lépe porozumět jejich vlastnostem a možnostem, ale i aplikacim, algoritmy do hloubky analyzovat, zlepšovat a připravovat nové. Možné algoritmy zahrnují: 

    • Pořizování HDR obrazu a videa, jeho komprese, skládání z několika standardních obrazů/videí, apod. 
    • pořizování, zpracování a vizualizace multispektrálního obrazu (obrazu s více než třemi spektrálními složkami),
    • zpracování stereosnímků a jiných snímků s hloubkovou informací pořízení ať už s nebo bez strukturálního osvětelní,
    • algoritmy vhodné pro mobilní techniku nebo embedded systémy zaměřené na výše zmíněné druhy obrazu, případně snímání obrazu z dronů,
    • metody vizualizace HDR obrazu a videa, tone-mapping, real-time tone mapping,
    • algoritmy a aplikace využívající vlnkové, frekvenční a/nebo obdobné transformace.

    Po dohodě je možné zpracovávat i individuálně vybrané algoritmy, které ve výše uvedeném seznamu nejsou, ale patří do dané tématiky.

    Je možnost spolupráce i na grantových projektech, zejména TAČR, MPO, H2020, ECSEL (potenciálně možnost stipendia či pracovního poměru).

    Školitel: Zemčík Pavel, prof. Dr. Ing., dr. h. c.

64. Nové přístupy v softwarovém inženýrství pro CPS a IoT

    Cílem práce je navázat na soudobé architektury a metody vývoje distribuovaných řidicích systémů, IoT a CPS a přinést nové architektury a metody, které zohlední potřebu analyzovatelnosti a verifikovatelnosti a přitom umožní adaptabilitu a dynamickou rekonfigurovatelnost systému v návaznosti na dynamicky se měnící požadavky a dostupnost zdrojů. 
    Téma zahrnuje využití metod strojového učení a umělé inteligence v návrhu a realizaci inteligentních a distribuovaných řídicích systémů v návaznosti na modelem řízený návrh (Model Based Design, MBD) a na simulaci založený vývoj (Simulation Based Develeopment, SBD).

    Školitel: Janoušek Vladimír, doc. Ing., Ph.D.

65. Nové verze automatů a gramatik

    Řešení tohoto projektu bude vycházet ze stávajících poznatků teorie formálních jazyků o modelech definující jazyky.  Projekt se zaměří na automaty a gramatiky. Cílem je konstrukce a výzkum nových verzí těchto modelů a to tak, aby adekvátním způsobem odrážely potřeby moderní informatiky. Řešení projektu bude rovněž zahrnovat diskuzi aplikací těchto systémů např. v oblasti bezpečnosti.
    
    Výsledky prvního roku řešení tohoto problému budou publikovány v Acta Informatica v 2023.

    Školitel: Meduna Alexandr, prof. RNDr., CSc.

66. Odporúčacie a adaptívne webové systémy

    Odporúčacie systémy sú integrálnou súčasťou prakticky každej modernej webovej aplikácie. Personalizované, resp. adaptívne služby, sa stali štandardom, ktorý je používateľmi aplikácií vyžadovaný skoro vo všetkých doménach (napr. spravodajstvo, četoví agenti, sociálne médiá alebo vyhľadávanie).

    Personalizácia má očividne obrovský vplyv na každodenný život miliónov používateľov naprieč mnohými doménami a aplikáciami. To je zdrojom zásadnej výzvy - návrh metód, ktoré sú nielen presné, ale aj dôveryhodné a spravodlivé. Táto výzva ponúka mnohé výskumné príležitosti vo viacerých smeroch:

    • Nové metódy strojového učenia pre adaptívne a odporúčacie systémy

    • Off-policy učenie

    • Vysvetľovanie odporúčaní

    • Férovosť a spravodlivosť v odporúčaní

    • Skreslenia v odporúčaní

    Jednotlivé smery a výzvy môžu byť adresované vo viacerých doménach ako napríklad vyhľadávanie, elektronický obchod, spravodajstvo, sociálne médiá a iné. 

    Súvisiace publikácie:

    • M. Kompan, P. Gaspar, J. Macina, M. Cimerman, M. Bielikova. Exploring Customer Price Preference and Product Profit Role in Recommender Systems. In IEEE Intelligent Systems int. Journal, 2021. https://doi.org/10.1109/MIS.2021.3092768 

    • M. Svrcek, M. Kompan, M. Bielikova. Towards Understandable Personalized Recommendations: Hybrid Explanations. In Computer Science and Information Systems. Vol. 16, No. 1, 2019. https://doi.org/10.2298/CSIS171217012S 

    Výskum bude doktorand vykonávať v rámci Kempelenovho inštitútu inteligentných technológií (KInIT, https://kinit.sk) v Bratislave v spolupráci s priemyselnými partnermi alebo výskumníkmi zo svetovo uznávaných výskumných skupín. Predpokladá sa kombinovaná (externá) forma štúdia a pracovný pomer na plný úväzok v KInIT.

    Školitel: Bieliková Mária, prof. Ing., Ph.D.

67. Odporúčacie a adaptívne webové systémy

    Odporúčacie systémy sú integrálnou súčasťou prakticky každej modernej webovej aplikácie. Personalizované, resp. adaptívne služby, sa stali štandardom, ktorý je používateľmi aplikácií vyžadovaný skoro vo všetkých doménach (napr. spravodajstvo, četoví agenti, sociálne médiá alebo vyhľadávanie).

    Personalizácia má očividne obrovský vplyv na každodenný život miliónov používateľov naprieč mnohými doménami a aplikáciami. To je zdrojom zásadnej výzvy - návrh metód, ktoré sú nielen presné, ale aj dôveryhodné a spravodlivé. Táto výzva ponúka mnohé výskumné príležitosti vo viacerých smeroch:

    • Nové metódy strojového učenia pre adaptívne a odporúčacie systémy

    • Off-policy učenie

    • Vysvetľovanie odporúčaní

    • Férovosť a spravodlivosť v odporúčaní

    • Skreslenia v odporúčaní

    Jednotlivé smery a výzvy môžu byť adresované vo viacerých doménach ako napríklad vyhľadávanie, elektronický obchod, spravodajstvo, sociálne médiá a iné. 

    Súvisiace publikácie:

    • M. Kompan, P. Gaspar, J. Macina, M. Cimerman, M. Bielikova. Exploring Customer Price Preference and Product Profit Role in Recommender Systems. In IEEE Intelligent Systems int. Journal, 2021. https://doi.org/10.1109/MIS.2021.3092768 

    • M. Svrcek, M. Kompan, M. Bielikova. Towards Understandable Personalized Recommendations: Hybrid Explanations. In Computer Science and Information Systems. Vol. 16, No. 1, 2019. https://doi.org/10.2298/CSIS171217012S 

    Výskum bude doktorand vykonávať v rámci Kempelenovho inštitútu inteligentných technológií (KInIT, https://kinit.sk) v Bratislave v spolupráci s priemyselnými partnermi alebo výskumníkmi zo svetovo uznávaných výskumných skupín. Predpokladá sa kombinovaná (externá) forma štúdia a pracovný pomer na plný úväzok v KInIT.

    Školitel: Kompan Michal, doc. Ing., PhD.

68. Ochrana proti hardwarovým trojským koním s využitím prostředků pro autentizaci číslicových obvodů

    Zvyšující se náklady na výrobu čipů a tlak na technologický vývoj spočívající zejména v neustálém zmenšování prvků vedou ve stále větší míře a u většího počtu producentů k přesunu výroby do levnějších lokalit, zpravidla k externím subjektům. Jen málokterý výrobce si může dovolit mít vlastní výrobu polovodičů. Odvrácenou stranou úspor prostřednictvím outsourcingu jsou zvýšená rizika modifikací návrhu s cílem zajistit přístup (k datům, k řízení), vypnutí či možnosti ovlivnění funkce cizích vyrobených čipů nasazených do aplikací, aniž by to zákazník poznal. Již jsou známy případy úspěšného využití takových technik. V této souvislosti se mluví o tzv. hardwarových trojských koních. Vyvíjí se proto techniky detekce takových modifikací, případně obrany proti nim. Jednou z možností detekce hardwarových trojských koní je například tzv. IP watermarking.

    Cílem práce bude

    • experimentovat s technikami nekonvenční implementace číslicových obvodů, zejména na úrovni hradel a v takovém provedení, aby mohly být integrovány na křemíkové čipy,
    • nalézt vhodná řešení a aplikace, kde by využití nekonvenční implementace vedlo ke zvýšení odolnosti číslicových obvodů vůči záměrným modifikacím třetí stranou,
    • nalézt techniky umožňující detekci takových modifikací obvodu s využitím nekonvenční implementace číslicových prvků.

    Školitel: Růžička Richard, doc. Ing., Ph.D., MBA

69. Optimalizující distribuované SŘBD

    Distribuované databáze se pojí s řadou problémů. Některé z nich nemají ani teoretické řešení, některé jsou jen obtížně řešitelné. V současné době však existuje řada technik, jak velké množství takových problémů řešit podle typu aplikace, nebo podle typu spojení. Málokdy se však setkáváme se SŘBD, která jsou schopna měnit algoritmus a způsob práce podle zátěže na síti, nebo dokonce předvídat tuto možnost na základě historie apod.
    
    Cílem je proto navrhnout a jak formálně tak na modelech ověřit chování takového ACID SŘBD, které bude schopné se dynamicky přizpůsobit a změnit způsob chování, ne jen upravit dle stavu.
    
    Očekává se kombinace několika přístupů, podobně třeba, jako to dělá Timsort.
    
    

    Školitel: Kolář Dušan, doc. Dr. Ing.

70. Plánování v pravděpodobnostním prostředí

    Předmětem disertační práce bude zejména vývoj teoretických základů pro nové škálovatelné metodyřízenísystémů  pracujících v pravděpodobnostním prostředí. Zaměříme se na syntézu konečně stavových kontrolérů pro stochastické procesy s částečným pozorováním s využitím pokročilých metod formální kvantitativní analýzy, prohledávání stavového prostoru a technikami induktivní syntézy. Práce se rovněž zaměří na využití těchto metod v oblasti řízeních prakticky relevantních pravděpodobnostních systémů, a na důkladné vyhodnocení aplikovatelnosti těchto metod. Výsledky této práce přispějí k pokroku v oblasti automatizace návrhu systémů.

    Výzkumu efektivních metod pro syntézu kontrolérů je v současnosti věnována značná pozornost v oblastech formální verifikace, návrhu a implementace programovacích jazyků, umělé inteligence a systémové biologie, o čemž svědčí zaměření řady špičkových konferencí (např. CAV, TACAS, PLDI či CMSB). Syntézou programů a modelů se rovněž zabývá řada velkých projektů na špičkových universitách a výzkumných institucích (např. Berkeley University či Microsoft Research).

    Práce bude řešena ve spolupráci s týmem VeriFIT pod vedením doc. M. Češky jr. Dále se počítá s úzkou spoluprací se skupinou prof. J.P. Katoena z RWTH Aachen University, jež patří mezi nejlepší vědecké týmy v dané oblasti, se skupinou doc. J. Křetínského z TU Mnichov a se skupinou N. Jansena z Radboud University Nijmegen  

    V případě zodpovědného přístupu a kvalitních výsledků je zde možnost zapojení do grantových projektů (např. české projekty GAČR Caqtus a Snappy či evropské projekty H2020 ECSEL Arrowhead Tools a Valu3s).

    Školitel: Češka Milan, doc. RNDr., Ph.D.

71. Počítačové vidění ve sledování dopravy

    Cílem je studovat a vědecky a technologicky rozvíjet problematiku zpracování dohledových videí v oblasti dopravy a dolování užitečných dat z nich. Práce bude zaměřena na aktuální algoritmy re-identifikace vozidel, počítání vozidel v dopravě a na parkovacích místech různého druhu, měření rychlosti a získávání dalších zajímavých dat. Zaměření bude na použití kamer umístěných v ne docela výhodných úhlech a pozicích, které stávající a používané algoritmy vylučují z použití.
    Zejména se řešitel zaměří na následující:
    

    • Výzkum a vývoj algoritmů počítačového vidění.
    • Zaměření na video z dohledových kamer v dopravě.
    • Výzkum algoritmů s minimálním uživatelským vstupem.
    • Pořizování a syntéza vhodných datových sad.
    • Implementace experimentálních prototypů
    • Návrh a prototypování aplikací.

    Školitel: Herout Adam, prof. Ing., Ph.D.

72. Pokročilé algoritmy zpracování videa, obrazu, signálu

    Tématem jsou algoritmy zpracování obrazu, videa a/nebo signálu. Hlavním cílem je zkoumat a do hloubky analyzovat příslušné algoritmy a hledat nové tak, aby měly nové potřebné vlastnosti, a  bylo možné je efektivně implementovat. Taková efektivní implementace může , ale nemusí být součástí práce, ale důležité je algoritmy připravit tak, aby šly efektivně zpracovávat například v CPU, v CPU s akcelerací SSE instrukcemi, v embedded systémech, i v kombinaci s FPGA, v Intel Xeon PHI, v systémech s extrémně nízkým příkonem, případně v jiném prostředí. Je možné i využití algoritmů umělé inteligence, včetně neuronových sítí, zejména CNN.  Důležité jsou též aplikační možnosti algoritmů s tím, že samotná aplikace může, ale nemusí být součástí řešení. Možné algoritmy/aplikace zahrnují:

    • rozpoznávání obsahu scény, případně dějů ve videosekvencích (například detekce dopravních situací, identifikace filmových scén, rozpoznání druhu akce, apod.),
    • klasifikace obrazu nebo videosekvencí (například pro kontrolu kvality výrobků, vyhledání objektů nebo charakteristik scén, apod.), případně i v kombinaci se sledováním objektů (tracking) ve videu moderními metodami,
    • současná analýza videa a signálu (například pro zjištění souběhu výskytu nějakého objektu ve videu a současně charakteristického průběhu signálu například v "surveillance" aplikacích), fůze obrazu a signálju,
    • moderní algoritmy zpracování videa, obrazu a/nebo signálu  s využitím "klient/server", případně "cloudu" vhodné například pro mobilní techniku a/nebo embedded systémy,
    • algoritmy komprese videa a analýzy prostřednictvím frekvenční či vlnkové a transformace, nebo obdobnými postupy...

    Po dohodě je možné zpracovávat i individuálně vybrané téma, které ve výše uvedeném seznamu není, ale patří do dané tématiky.

    Je možnost spolupráce i na grantových projektech, zejména na nově podávaných TAČR, MPO, H2020, SCSEL (potenciálně možnost stipendia či pracovního poměru).

    Školitel: Zemčík Pavel, prof. Dr. Ing., dr. h. c.

73. Pokročilé metody syntézy obrazu

    Projekt se zabývá pokročilými metodami syntézy obrazu. Cílem práce je výzkum nových metod pro fotorealistické (fyzikálně založené) i nefotorealistické (NPR) simulace světelné interakce ve scéně. Předpokládá se intenzivní spolupráce a stáže na špičkových institucích a firmách v oboru (Adobe, USA, MPII Saarbrücken, Německo, Disney Curych, Švýcarsko, INRIA Bordeaux, Francie).
    
    

    • Více informací: http://cadik.posvete.cz/

    Školitel: Čadík Martin, doc. Ing., Ph.D.

74. Pokročilé metody výpočetní fotografie

    Projekt se zabývá pokročilými metodami výpočetní fotografie. Cílem práce je výzkum nových metod pro výpočetní fotografii, což zahrnuje zejména softwarové řešení, které může být případně dále kombinováno s novou optikou a dalším hardware. Mezi oblasti výzkumu patří zpracování HDR obrazu a videa, převod barevného obrazu na černobílý, spektrální obraz, atd.
    
    

    • Bližší informace: http://cadik.posvete.cz/tmo/
    • Kontakt: http://cadik.posvete.cz/
    • Možnost spolupráce a stáže se špičkovými laboratořemi (Adobe Research, USA, MPII Saarbrücken, Německo, Disney Research Curych, Švýcarsko, INRIA Bordeaux, Francie)
    
    

    Školitel: Čadík Martin, doc. Ing., Ph.D.

75. Pokročilé metody zobrazování v reálném čase

    Předmětem studia budou algoritmy zobrazování scén v reálném čase s využitím moderních grafických procesorů. Práce se má zaměřit na složité a rozsáhlé scény s různými materiály a množstvím světelných zdrojů. Výsledkem práce by měly být algoritmy umožňující maximálně využít moderní grafické procesory - a to algoritmy použitelné v programovatelných částech zobrazovacího řetězce i algoritmy využívající GPU jako obecný vysoce paralelní stroj (architektury CUDA a OpenCL).
    

    Školitel: Herout Adam, prof. Ing., Ph.D.

76. Pokročilé přístupy k praktickému rozhodování u BDI systémů

    Praktické rozhodování u BDI systému je založeno na průběžném budování modelu záměrů agenta a následném provádění tohoto modelu. Původní výpočetní systém BDI agentů, systém AgentSpeak(L) nechával prostor pro další specifikaci některých výpočetních kroků, jakými jsou volba z více možných prostředků k dosažení cílů, volba záměrů k vykonání či volba substitucí při provádění formálních odvozování. Právě na hledání preferencí při výběru prostředků a záměrů se bude soustředit práce v rámci tohoto zadání. Předpokládáme použití našeho původního přístupu, který zavádí pozdní navazování proměnných při interpretaci AgentSpeak(L), které, jak přepokládáme, nabízí možnost překonat aktuální systémy, které se podobným problémem zabývají. Výsledkem má být systém, jehož praktické rozhodování bude vykazovat vyšší míru racionality než vykazují v současnosti existující řešení BDI systémů. 

    Školitel: Zbořil František, doc. Ing., Ph.D.

77. Pokročilé témy strojového učenia

    Strojové učenie je v centre výskumu v oblasti umelej inteligencie. Témam spojeným so strojovým učením sa venuje množstvo výskumníkov v akademickom svete a aj v biznise v  prestížnych vedeckých pracoviskách. Riešenia vedeckých výziev sa veľmi rýchlo dostávajú do praxe. Oblasť je veľmi dynamická.

    Témy v tejto doméne definujú významné vedecké konferencie, na ktorých sa stretávajú výskumníci z celého sveta (rank A*) ako napríklad ICML (International Conference on Machine Learning), NeurIPS (Advances in Neural Information Processing Systems), IJCAI (International Joint Conference on AI), COLT (Conference on Learning Theory). Témy a ich špecializáciu budú viesť externí mentori. 

    Zaujímavé výskumné výzvy zahŕňajú témy (ale sa neobmedzujú takto):  

    • General Machine Learning (e.g., active learning, clustering, online learning, ranking, reinforcement learning, semi-supervised learning, time series analysis, unsupervised learning)

    • Deep Learning (e.g., architectures, generative models, deep reinforcement learning)

    • Learning Theory (e.g., bandits, game theory, statistical learning theory)

    • Optimization (e.g., convex and non-convex optimization, matrix/tensor methods, sparsity)

    • Trustworthy Machine Learning (e.g., accountability, causality, fairness, privacy, robustness)

    Existuje veľa aplikačných domén, kde sa pokročilé metódy strojového učenia dajú využiť. 

    Výskum bude doktorand vykonávať v rámci Kempelenovho inštitútu inteligentných technológií (KInIT, https://kinit.sk) v Bratislave pod vedením výskumníkov zo svetovo uznávaných výskumných skupín. Predpokladá sa kombinovaná (externá) forma štúdia a pracovný pomer na plný úväzok v KInIT.

    Školitel: Bieliková Mária, prof. Ing., Ph.D.

78. Pokročilé témy strojového učenia

    Strojové učenie je v centre výskumu v oblasti umelej inteligencie. Témam spojeným so strojovým učením sa venuje množstvo výskumníkov v akademickom svete a aj v biznise v  prestížnych vedeckých pracoviskách. Riešenia vedeckých výziev sa veľmi rýchlo dostávajú do praxe. Oblasť je veľmi dynamická.

    Témy v tejto doméne definujú významné vedecké konferencie, na ktorých sa stretávajú výskumníci z celého sveta (rank A*) ako napríklad ICML (International Conference on Machine Learning), NeurIPS (Advances in Neural Information Processing Systems), IJCAI (International Joint Conference on AI), COLT (Conference on Learning Theory). Témy a ich špecializáciu budú viesť externí mentori. 

    Zaujímavé výskumné výzvy zahŕňajú témy (ale sa neobmedzujú takto):  

    • General Machine Learning (e.g., active learning, clustering, online learning, ranking, reinforcement learning, semi-supervised learning, time series analysis, unsupervised learning)

    • Deep Learning (e.g., architectures, generative models, deep reinforcement learning)

    • Learning Theory (e.g., bandits, game theory, statistical learning theory)

    • Optimization (e.g., convex and non-convex optimization, matrix/tensor methods, sparsity)

    • Trustworthy Machine Learning (e.g., accountability, causality, fairness, privacy, robustness)

    Existuje veľa aplikačných domén, kde sa pokročilé metódy strojového učenia dajú využiť. 

    Výskum bude doktorand vykonávať v rámci Kempelenovho inštitútu inteligentných technológií (KInIT, https://kinit.sk) v Bratislave pod vedením výskumníkov zo svetovo uznávaných výskumných skupín. Predpokladá sa kombinovaná (externá) forma štúdia a pracovný pomer na plný úväzok v KInIT.

    Školitel: Bieliková Mária, prof. Ing., Ph.D.

79. Pokročilé témy strojového učenia

    Strojové učenie je v centre výskumu v oblasti umelej inteligencie. Témam spojeným so strojovým učením sa venuje množstvo výskumníkov v akademickom svete a aj v biznise v  prestížnych vedeckých pracoviskách. Riešenia vedeckých výziev sa veľmi rýchlo dostávajú do praxe. Oblasť je veľmi dynamická.

    Témy v tejto doméne definujú významné vedecké konferencie, na ktorých sa stretávajú výskumníci z celého sveta (rank A*) ako napríklad ICML (International Conference on Machine Learning), NeurIPS (Advances in Neural Information Processing Systems), IJCAI (International Joint Conference on AI), COLT (Conference on Learning Theory). Témy a ich špecializáciu budú viesť externí mentori. 

    Zaujímavé výskumné výzvy zahŕňajú témy (ale sa neobmedzujú takto):  

    • General Machine Learning (e.g., active learning, clustering, online learning, ranking, reinforcement learning, semi-supervised learning, time series analysis, unsupervised learning)

    • Deep Learning (e.g., architectures, generative models, deep reinforcement learning)

    • Learning Theory (e.g., bandits, game theory, statistical learning theory)

    • Optimization (e.g., convex and non-convex optimization, matrix/tensor methods, sparsity)

    • Trustworthy Machine Learning (e.g., accountability, causality, fairness, privacy, robustness)

    Existuje veľa aplikačných domén, kde sa pokročilé metódy strojového učenia dajú využiť. 

    Výskum bude doktorand vykonávať v rámci Kempelenovho inštitútu inteligentných technológií (KInIT, https://kinit.sk) v Bratislave pod vedením výskumníkov zo svetovo uznávaných výskumných skupín. Predpokladá sa kombinovaná (externá) forma štúdia a pracovný pomer na plný úväzok v KInIT.

    Školitel: Bieliková Mária, prof. Ing., Ph.D.

80. Pokročilé vyhledávání skrytých obrázků a videosekvencí

    Aktuálně se rozbíhá projekt, v rámci kterého je možné získat příspěvek. Krom toho je při kvalitní publikační činnosti možné získat další příspěvek. V rámci projektu bude probíhat spolupráce s Policií ČR.
    
    V rámci studia taky bude možné pobýt na zahraniční stáži, což je doporučeno a podporováno.
    
    Obsahově bude třeba se vypořádat s tím, že na neznámém médiu mohou někde být uloženy skrytě obrázky, nebo videosekvence. Přitom je třeba je odhalit - tedy něco jako důkladná forenzní analýza. Výsledkem by měla být "krabička", do které zasunu prázdné (a čisté) úložiště a potom neznámé úložiště. Na to prázdné se nahrají včetně protokolu všechny potřebné údaje. Krom skrývání dat je třeba čekat i útočný hardware, případně další nástrahy, které bude třeba zmapovat. Je třeba vytipovat a např. s využitím FITcrack se snažit rozluštit hesla u šifrovaných dat.
    
    Součástí studia je práce na vědeckých článcích publikovaných v časopisech a konferencích.
    
    

    Školitel: Kolář Dušan, doc. Dr. Ing.

81. Rekonfigurovatelné a adaptivní systémy řízení

    Cílem práce je navázat na soudobé techniky návrhu a realizace distribuovaných řidicích systémů, IoT a CPS a přinést nové metody, zohledňující rekonfigurovatelnost a adaptaci v dynamickém prostředí, a to jak automatickou, tak interaktivní. 
    Specifický důraz je kladen na zajištění konzistence systému a jeho modelu během rekonfigurace, učení a optimalizace. Možnou aplikační oblastí může být řízení inteligentní budov, resp. Smart Home.
    Předpokládá se vhodná kombinace reálných a simulovaných součástí systému při realizaci případových studií.

    Školitel: Janoušek Vladimír, doc. Ing., Ph.D.

82. Rekonstrukce poničených povrchů CD/DVD/BR/HDD pro forenzní účely

    Projekt aktuálně není spojen přímo s žádným projektem, ale bude vypracován v úzké spolupráci s Policií ČR. Grantovou podporu tedy bude možné získat.
    
    Stejně tak je možné získat stáž v zahraničí - je podpora takovou stáž uskutečnit.
    
    Cílem práce je rekonstrukce poničených povrchů CD/DVD/BR/HDD, sestávající z:
    

    • Seznámení se všemi možnými způsoby záznamů na nosičích CD/DVD/BR/HDD.
    • Využití pokročilé snímací techniky a technologie pro snímání povrchů - jak na FIT, tak mimo FIT.
    • Návrh a implementace aplikace pro sestavení nasnímaných obrazů do jednoho celku - co nejvíce automatizované, bez zásahu člověka.
    • Pokud rekonstrukce z předchozích kroků bude dávat dobrý výsledek, musí dále být schopna aplikace poskytnout restaurovaná data - pro CD např. vytvoření ISO snímku, který bude normálně čitelný (s tím, že chybějící místa budou "chytře" doplněna).
    • Provedení experimentů a shrnutí dosažených výsledků.
    Očekává se účast na významných mezinárodních konferencích a publikování v odborných či vědeckých časopisech.

    Školitel: Kolář Dušan, doc. Dr. Ing.

83. Rozpoznání a sledování lidské postavy ve videu
    • Studium a výzkum algoritmů počítačového vidění.
    • Zaměření na detekci, rozpoznání a stanovení pózy lidské postavy.
    • Sledování částí lidské postavy v čase, využití temporální koherence.
    • Návrh a implementace algoritmů pracujících v reálném čase.

    Školitel: Herout Adam, prof. Ing., Ph.D.

84. Rozpoznávání řeči a zpracování dat pro komunikaci ATC-pilot v letectví

    Téma práce je zaměřeno na rozpoznávání řeči a zpracování dat pro komunikaci ATC-pilot v letectví. Bude se týkat všech komponentů automatického rozpoznávání řeči (ASR), tedy zpracování dat, akustického modelu, slovníku (včetně speciální letecké terminologie) a jazykového modelu. 

    
    

    Téma souvisí s evropským projektem Horizon 2020 ATCO2, a bude řešeno ve spolupráci s partnery projektu. 

    Zadání vyžaduje zájem o matematiku, statistiku, strojové učení a zpracování řeči, výhodou je zběhlost v jazyce Python a jeho knihovnách pro strojové učení.

    Školitel: Černocký Jan, prof. Dr. Ing.

85. Rozpoznávání řeči a zpracování dat pro komunikaci ATC-pilot v letectví

    Téma práce je zaměřeno na rozpoznávání řeči a zpracování dat pro komunikaci ATC-pilot v letectví. Bude se týkat všech komponentů automatického rozpoznávání řeči (ASR), tedy zpracování dat, akustického modelu, slovníku (včetně speciální letecké terminologie) a jazykového modelu. 

    
    

    Téma souvisí s evropským projektem Horizon 2020 ATCO2, a bude řešeno ve spolupráci s partnery projektu. 

    Zadání vyžaduje zájem o matematiku, statistiku, strojové učení a zpracování řeči, výhodou je zběhlost v jazyce Python a jeho knihovnách pro strojové učení.

    Školitel: Černocký Jan, prof. Dr. Ing.

86. Rozpoznávání řeči a zpracování dat pro komunikaci ATC-pilot v letectví

    Téma práce je zaměřeno na rozpoznávání řeči a zpracování dat pro komunikaci ATC-pilot v letectví. Bude se týkat všech komponentů automatického rozpoznávání řeči (ASR), tedy zpracování dat, akustického modelu, slovníku (včetně speciální letecké terminologie) a jazykového modelu. 

    
    

    Téma souvisí s evropským projektem Horizon 2020 ATCO2, a bude řešeno ve spolupráci s partnery projektu. 

    Zadání vyžaduje zájem o matematiku, statistiku, strojové učení a zpracování řeči, výhodou je zběhlost v jazyce Python a jeho knihovnách pro strojové učení.

    Školitel: Černocký Jan, prof. Dr. Ing.

87. Samořídící počítačové sítě

    
    Myšlenka vyvinout inteligentní metodu podporující návrh sítě, monitorování a správu není nová. Nedávný pokrok v oblasti umělé inteligence a zavedení P4 pro programování síťových zařízení však vytváří slibné prostředí pro dosažení tohoto cíle.
    Sebeuvědomění v tomto kontextu znamená schopnost sítě pozorovat svůj stav a zlepšovat své chování, aby splnila stanovené cíle [1]. Ačkoli primárním cílem každé sítě je doručovat datové pakety, existují také další důležité nefunkční požadavky, zejména QoS, bezpečnost, snížení spotřeby energie.
    
    
    Cíle práce
    
    Tato práce si klade za cíl navrhnout síťový systém schopný pozorovat situaci a pomocí AI přístupu rozhodnout o dalším chování tak, aby poskytoval spolehlivou funkci i v případě kybernetického útoku. Projekt zahrnuje P4 jako technologii umožňující dosažení očekávaných cílů.
    
    Předpokládaný postup řešení
    
    Výzkum se skládá z následujících hlavních kroků:
    

    • Prozkoumejte stávající přístupy k vytváření kognitivních sítí a sítí s vědomím sebe sama.
    • Určete vhodné algoritmy AI / ML pro zpracování snímaných dat a rozhodnutí o změně chování.
    • Experimentujte s navrhovanými přístupy ve vytvořeném prostředí testovacího prostředí s využitím P4 zařízení.
    • Proveďte kritické zhodnocení dosažených výsledků.
    
    Odkazy
    [1] Gelenbe, E., Domanska, J., Frohlich, P., Nowak, M. P., & Nowak, S. (2020). Self-Aware Networks That Optimize Security, QoS, and Energy. Proceedings of the IEEE, 108(7), 1150-1167. https://doi.org/10.1109/JPROC.2020.2992559

    Školitel: Ryšavý Ondřej, doc. Ing., Ph.D.

88. Sémantické kartézské generické programování

    Zavedením sémantických operátorů do genetického programování umožnilo významně zefektivnit jeden ze základní stavebních pilířů evolučních výpočetních technik a zredukovat množství generací potřebných k nalezení řešení. Cílem disertační práce je navázat na předchozí výzkum a zabývat se možnostmi zavedení sémantických operátorů do kartézského genetického programování a to v úloze návrhu a optimalizace číslicových obvodů a symbolické regrese. 
    
    Výzkum spadá do témat řešených výzkumnou skupinou Evolvable Hardware.

    Školitel: Vašíček Zdeněk, doc. Ing., Ph.D.

89. Spolehlivé porovnávání 2D obličeje s projekcí 3D obličeje

    Cílem práce je vytvoření spolehlivého porovnávání 2D obličeje s projekcí 3D obličeje, konkrétně:
    

    • Seznámení se s prací s 3D modelem a osami otáčení.
    • Návrh a implementace algoritmu stanovení správného natočení 3D modelu hlavy dle dispozic 2D obličeje.
    • Návrh a implementace algoritmu porování 2D obličeje s projekcí 3D obličeje se stejnými parametry.
    • Provedení experimentů a shrnutí dosažených výsledků.
    Očekává se účast na významných mezinárodních konferencích a publikování v odborných či vědeckých časopisech. Zahraniční stáž je možná a silně podporovaná. Tato práce bude řešena v rámci spolupráce s Policií ČR.
    

    Školitel: Drahanský Martin, prof. Ing., Ph.D.

90. Spracovanie prirodzeného jazyka

    Neustály nárast množstva dostupných dát zdôrazňuje potrebu ich automatického spracovania a porozumenia. Špeciálnu výzvu predstavuje heterogénny neštruktúrovaný textový obsah v prirodzenom jazyku. Spracovanie prirodzeného jazyka (natural language processing, NLP) sa radí medzi najperspektívnejšie podoblasti umelej inteligencie s obrovským potenciálom inovatívnych aplikácií ovplyvňujúcich každodenný život.
    

    Nedávne pokroky v oblastiach neurónových sietí a strojového učenia posunuli úspešnosť a záber porozumenia a generovania prirodzeného jazyka významne dopredu. Napriek tomu stále zostávajú výskumné výzvy týkajúce sa jednotlivých úloh spracovania prirodzeného jazyka, aplikačných domén a jazykov. Je potrebný ďalší výskum a prieskum súvisiacich javov, špeciálnu pozornosť v poslednej dobe púta problém interpretovateľnosti a vysvetliteľnosti modelov pre NLP alebo rôzne inovatívne paradigmy učenia adresujúce problém nízkej dostupnosti zdrojov potrebných pre učenie.

    Zaujímavé výskumné výzvy zahŕňajú (najmä, ale nielen):

    • Spracovanie jazykov s malým množstvom zdrojov

    • Učenie s prenosom / multilingválne učenie

    • Férovosť, interpretovateľnosť, transparentnosť, vysvetliteľnosť a robustnosť pre NLP

    • Doménovo-špecifická extrakcia informácií a klasifikácia textu

    • Vizuálne ukotvenie jazyka, titulkovanie obrázkov, spracovanie multimodálnych dát

    • Hlboké učenie pre NLP

    Súvisiace publikácie:

    • Pikuliak, M., Šimko, M., Bieliková, M. Cross-lingual learning for text processing: A survey. Expert Systems with Applications, 2021. https://doi.org/10.1016/j.eswa.2020.113765

    • Korenek, P., Šimko, M. Sentiment analysis on microblog utilizing appraisal theory. World Wide Web, 2014. https://doi.org/10.1007/s11280-013-0247-z

    Výskum bude doktorand vykonávať v rámci Kempelenovho inštitútu inteligentných technológií (KInIT, https://kinit.sk) v Bratislave v spolupráci s priemyselnými partnermi alebo výskumníkmi zo svetovo uznávaných výskumných skupín. Predpokladá sa kombinovaná (externá) forma štúdia a pracovný pomer na plný úväzok v KInIT.

    Školitel: Šimko Marián, doc. Ing., Ph.D.

91. Strojové učení pro identifikaci informací na webu

    Přestože existují technologie, které umožňují publikovat data na WWW ve strojově čitelné podobě (jako např. JSON-LD, RDFa, apod.), velké množství strukturovaných dat je na webu stále publikováno ve formě prostého HTML/CSS kódu, který velmi omezuje možnosti jejich dalšího využití.
    
    V poslední době nabývají na významu nové metody strojového učení (zejména deep learning metody), které vykazují zajímavé výsledky např. při rozpoznávání důležitých entit ve slabě strukturovaných nebo nestrukturovaných datech (např. v textu nebo obraze). Oblasti zpracování webových dokumentů však není z tohoto pohledu věnována velká pozornost. Existující práce se zabývají identifikací jednoduchých datových položek a pomíjí strukturovaná data a komplexnější scénáře použití.
    
    Cílem tématu je proto analýza a vývoj modelů webového obsahu vhodných jako vstup pro strojové učení a současně i metod strojového učení vhodných pro rozpoznání strukturovaných dat ve webových dokumentech.

    Školitel: Burget Radek, doc. Ing., Ph.D.

92. Strojové učení pro počítačem řízený návrh proteinů

    Bílkoviny tvoří základ každého živého organismu a plní celou řadu funkcí od katalyzování metabolických reakcí, až po stavbu struktur v buňkách a tkáních. Proteinové inženýrství hraje ústřední roli při vývoji účinných biokatalyzátorů pro biotechnologie, biomedicínu a vědy o živé přírodě, stejně jako při získávání poznatků o základních principech života a mechanismech mnoha lidských onemocnění. Kromě klasických přístupů racionálního návrhu a řízené evoluce se stále více uplatňují metody strojového učení (ML), které pomáhají nalézt vzory v datech, předpovídat struktury proteinů, zlepšovat stabilitu, rozpustnost a funkci enzymů, předpovídat specifičnost substrátů a řídit racionální návrh proteinů. 
    
    Obrovský potenciál pro metody ML mají tři typy komplexních proteinových dat: simulace in silico, experimentální měření a databáze známých proteinových sekvencí a struktur. Ačkoli ML již některá z těchto dat využila v různých aplikacích v proteinovém inženýrství, tato oblast se objevila teprve nedávno a mnoho dat zůstává neprozkoumaných jak z aplikačního, tak z algoritmického hlediska. Cílem tohoto projektu je vyvinout nové algoritmy a nástroje pro využití potenciálu ML při shromažďování dat o proteinech, snižování dimenzionality dat, provádění analýzy dat, predikce a optimalizace, a to za účelem vytvoření návrhů vylepšených proteinů.

    Reference a odkazy

    1. Mazurenko S, Prokop Z, Damborsky J. Machine learning in enzyme engineering. ACS Catalysis. 2019 Dec 13;10(2):1210-23.
    2. Hon J, Marusiak M, Martinek T, Kunka A, Zendulka J, Bednar D, Damborsky J. SoluProt: prediction of soluble protein expression in Escherichia coli. Bioinformatics. 2021 Jan 1;37(1):23-8.
    3. Mardt A, Pasquali L, Wu H, Noé F. VAMPnets for deep learning of molecular kinetics. Nature communications. 2018 Jan 2;9(1):1-1.
    4. Planas-Iglesias J, Marques SM, Pinto GP, Musil M, Stourac J, Damborsky J, Bednar D. Computational design of enzymes for biotechnological applications. Biotechnology Advances. 2021 Jan 26:107696.
    5. Musil M, Konegger H, Hon J, Bednar D, Damborsky J. Computational design of stable and soluble biocatalysts. Acs Catalysis. 2018 Dec 18;9(2):1033-54.

    Školitel: Martínek Tomáš, doc. Ing., Ph.D.

93. Strojové učenie s aktívnym zapojením človeka

    Modely vytvárané strojovým učením môžu byť len tak dobré, aké dobré sú dáta, ktoré použijeme na ich trénovanie. Aj preto sa výskumníci a inžinieri snažia získavať čo najlepšie trénovacie dáta. Nie je pritom zriedkavé vynakladať značné ľudské úsilie (pri čistení či anotovaní) s cieľom dosiahnuť potrebnú všeobecnú kvalitu. Niekedy je však ťažké, prípadne nemožné dostatočne pripraviť vzorku dát.
    

    V takýchto prípadoch môžu pomôcť riešenia založené na princípe "človek v procese" (angl. human in the loop), ktorý využíva ľudské úsilie na vylepšovanie strojovo naučených modelov prostredníctvom ľudských zásahov priamo počas trénovania a/alebo počas nasadenia modelov (napr. spätná väzba pri automatickom preklade). Tieto riešenia sú špeciálne užitočné pri cielených zlepšeniach trénovacích dát prostredníctvom identifikácie a riešenia sporných prípadov. Toto je taktiež priamo spojené s vysvetliteľnosťou a interpretovateľnosťou modelov.

    
    

    Prístupy s človekom procese zahŕňajú pestrú paletu techník z oblastí ako aktívne a interaktívne učenie, ľudské počítanie, čerpanie z davu či kolektívna inteligencia (spolu s motivačnými schémami ako gamifikácia a hry s účelom). Každá z týchto oblastí (či ich kombinácia) predstavuje príležitosti pre nové objavy. Taktiež hraničia s ďalšími disciplínami informatiky ako vizualizácia dát, použiteľnosť a používateľský zážitok a softvérové inžinierstvo.

    
    

    Aplikačné domény strojového učenia s človekom v procese sú predovšetkým tie s veľkou mierou heterogenity a nestálosti. Takéto domény zahŕňajú napríklad aj detekciu falošných informácií, šírenie informácií online (vrátane šírenia naratívov a mémov), auditovanie algoritmov sociálnych médií a ich tendencií šíriť dezinformácie, podpora manuálneho/automatického overovania informácií (fact-checking) a ďalšie.

    
    

    Súvisiace publikácie:

    • M. Tomlein, B. Pecher, J. Simko, I. Srba, R. Moro, E. Stefancova, M. Kompan, A. Hrckova, J. Podrouzek, and M. Bielikova. An Audit of Misinformation Filter Bubbles on YouTube: Bubble Bursting and Recent Behavior Changes. In Fifteenth ACM Conference on Recommender Systems (pp. 1-11). 2021, September. https://dl.acm.org/doi/10.1145/3460231.3474241 

    • J. Šimko and M. Bieliková. Semantic Acquisition Games: Harnessing Manpower for Creating Semantics. 1st Edition. Springer Int. Publ. Switzerland. 150 p. https://link.springer.com/book/10.1007/978-3-319-06115-3 

    
    Výskum bude doktorand vykonávať v rámci Kempelenovho inštitútu inteligentných technológií (KInIT, https://kinit.sk) v Bratislave v spolupráci s priemyselnými partnermi alebo výskumníkmi zo svetovo uznávaných výskumných skupín. Predpokladá sa kombinovaná (externá) forma štúdia a pracovný pomer na plný úväzok v KInIT.

    Školitel: Šimko Jakub, doc. Ing., PhD.

94. Strojové učenie s obmedzeným množstvom (označkovaných) dát

    Všadeprítomnosť počítania dnes generuje množstvo dát potenciálne využiteľných v trénovaní modelov v strojovom učení. Problémom však je, že tieto dáta spravidla nebývajú anotované, teda bez značiek potrebných pre konvenčné učenie s učiteľom (napr. klasifikáciu). Získavanie značiek pomocou ľudskej práce je pritom veľmi nákladný proces. Výsledkom je teda stav, v ktorom je potrebných značiek málo, sú zlej kvality, alebo vôbec nie sú k dispozícii.

    Na obídenie tohto problému sú v súčasnosti skúmané viaceré prístupy: meta-učenie, učenie s prenosom (transfer learning), učenie so slabými signálmi spätnej väzby (weakly supervised learning), učenie s jedným príkladom (one-shot learning), učenie bez priameho príkladu (zero-shot learning). Každá z týchto techník (alebo ich kombinácia) predstavuje príležitosť pre nové objavy. Ortogonálne k týmto technikám tiež stojí vysvetliteľnosť a interpretovateľnosť modelov, ktorá je dôležitým faktorom a prínos v tomto smere je vítaný (v rámci uvádzaných techník aj všeobecne v umelej inteligencii).

    Existuje veľa aplikačných domén, kde sa metódy a modely riešenia malého množstva označkovaných dát dajú uplatniť. Nachádzajú sa medzi nimi aj veľmi aktuálne oblasti detekcie nepravdivých informácií, auditovanie algoritmov sociálnych médií a ich tendencií šíriť dezinformácie, či podpora overovania informácií (fact-checking).

    Súvisiace publikácie:

    • B. Pecher, I. Srba, and M. Bielikova. Learning to Detect Misinformation Using Meta-Learning. Presented in PhD Forum by B. Pechcer at the European Conference on Machine Learning and Principles and Practice of Knowledge Discovery in Databases - ECML-PKDD 2020.

    • M. Pikuliak, M. Simko, M. Bielikova. Cross-Lingual Learning for Text Processing: A Survey Expert Systems With Applications or its open access mirror. Expert Systems with Applications. Vol. 165, 2021. https://doi.org/10.1016/j.eswa.2020.113765 

    Výskum bude doktorand vykonávať v rámci Kempelenovho inštitútu inteligentných technológií (KInIT, https://kinit.sk) v Bratislave v spolupráci s priemyselnými partnermi alebo výskumníkmi zo svetovo uznávaných výskumných skupín. Predpokladá sa kombinovaná (externá) forma štúdia a pracovný pomer na plný úväzok v KInIT.

    Školitel: Bieliková Mária, prof. Ing., Ph.D.

95. Strojové učenie v bezpečnosti

    Množstvo problémov týkajúcich sa bezpečnosti je potrebné riešiť prostredníctvom metód založených na umelej inteligencii a s pomocou strojového učenia. Medzi aktuálne výskumné problémy v oblasti informačnej bezpečnosti patrí analýza údajov veľkých bezpečnostných logov, detekcia širokej škály anomálií pri sieťovej komunikácii, detekcia škodlivého správania. 

    Jednou z aktuálnych výziev umelej inteligencie, je učenie bez potreby označenej dátovej sady. Dnešné modely väčšinou dosahujú vynikajúce výsledky, ale veľa krát ich dosahujú vďaka veľkým množstvám označených trénovacích vzorov. Existujú ale problémy, pri ktorých by vytvorenie takejto dátovej sady bolo veľmi nákladné, alebo sa vytvoriť vôbec nedá. Prístupy učenia posilňovaním (reinforcement learning) umožňujú učiť agenta vykonávať akcie tak, aby dosiahol svoj cieľ, pričom sa snaží maximalizovať svoje odmeny. Takýto agent nepotrebuje označenú dátovú sadu, postačí mu len vonkajšie ohodnotenie jeho správania (odmena za dobré rozhodnutia, trest za zlé).

    
    

    Výzvou je interpretovateľnosť strojového učenia pri riešeniach bezpečnosti a dôvery.

    
    

    Súvisiace publikácie:

    • CHUDÁ, Daniela - KRÁTKY , Peter - BURDA, Kamil. Biometric Properties of Mouse Interaction Features on the Web. In Interacting with Computers : The Interdisciplinary Journal of Human-Computer Interaction. Vol. 30, iss. 5 (2018), s. 359-377.  https://doi.org/10.1093/iwc/iwy015 

    • P. Lacko, V. Kvasnička. Mixture of Expert Used to Learn Game Play. In: Kůrková V., Neruda R., Koutník J. (eds) Artificial Neural Networks - ICANN 2008, Lecture Notes in Computer Science, vol 5163. Springer. https://doi.org/10.1007/978-3-540-87536-9_24

    
    

    Výskum bude doktorand vykonávať v rámci Kempelenovho inštitútu inteligentných technológií (KInIT, https://kinit.sk) v Bratislave v spolupráci s priemyselnými partnermi alebo výskumníkmi zo svetovo uznávaných výskumných skupín. Predpokladá sa kombinovaná (externá) forma štúdia a pracovný pomer na plný úväzok v KInIT.

    Školitel: Chudá Daniela, doc. Mgr., Ph.D.

96. Syntéza pravděpodobnostních programů

    Předmětem disertační práce bude zejména vývoj teoretických základů pro nové škálovatelné metody syntézy pravděpodobnostních programů. Zaměříme se na využití syntézy řízené syntaxí a na dosud neprozkoumanou oblast spojení pokročilých metod formální kvantitativní analýzy s přístupy založenými na SAT/SMT, prohledávání stavového prostoru a technikami induktivní syntézy. Práce se rovněž zaměří na využití těchto metod v procesu návrhu prakticky relevantních pravděpodobnostních systémů, a na důkladné vyhodnocení aplikovatelnosti těchto metod. Výsledky této práce přispějí k pokroku v oblasti automatizace návrhu systémů.
    

    Výzkumu efektivních metod syntézy je v současnosti věnována značná pozornost v oblastech formální verifikace, návrhu a implementace programovacích jazyků, umělé inteligence a systémové biologie, o čemž svědčí zaměření řady špičkových konferencí (např. CAV, TACAS, PLDI či CMSB). Syntézou programů a modelů se rovněž zabývá řada velkých projektů na špičkových universitách a výzkumných institucích (např. Berkeley University či Microsoft Research).

    Práce bude řešena ve spolupráci s týmem VeriFIT pod vedením doc. M. Češky jr. Dále se počítá s úzkou spoluprací se skupinou prof. J.P. Katoena z RWTH Aachen University, jež patří mezi nejlepší vědecké týmy v dané oblasti, se skupinou doc. J. Křetínského z TU Mnichov a se skupinou N. Jansena z Radboud University Nijmegen  

    V případě zodpovědného přístupu a kvalitních výsledků je zde možnost zapojení do grantových projektů (např. české projekty GAČR Caqtus a Snappy či evropské projekty H2020 ECSEL Arrowhead Tools a Valu3s).

    Školitel: Češka Milan, doc. RNDr., Ph.D.

97. Systémy založené na automatech a gramatikách

    Řešení tohoto projektu bude vycházet ze stávajících poznatků o formálních modelech, zejména automatů a gramatik. Cílem je konstrukce a výzkum nových systemů automatů a gramatik, které adekvátním způsobem odrážejí potřeby moderních výpočetních metod založených na distribuci, kooperaci a regulaci. Kanonické a redukované verze těchto system budou centrem tohoto studia. Aplikace těchto systémů se budou soustředit na modelování a výzkum organismů v molekulární biologii a genetice.
    
    Výsledky prvního roku řešení tohoto problému budou publikovány v Acta Informatica v 2023.

    Školitel: Meduna Alexandr, prof. RNDr., CSc.

98. Umělá inteligence v počítačové bezpečnosti

    Rostoucí trend v používání umělé inteligence přináší nové přístupy v oblasti kybernetické bezpečnosti na obou stranách - útočníci i obránci. Nejvýznamnějšími příklady je použití tzv. "deepfakes" k útoku na biometrické systémy nebo využití technik deeplearningu k detekci kybernetických útoků. Cílem této práce je analyzovat všechny existující přístupy, jejich vlastnosti a potenciální aplikace. Práce by poté měla navrhnout nové aplikace AI pro problémy, které nebyly dříve vyřešeny, a zároveň implementovat nejzajímavější aplikaci.

    Očekává se účast na relevantních mezinárodních konferencích a publikování v odborných či vědeckých časopisech.

    Na vedení práce se bude podílet školitel-specialista dr. Kamil Malinka.

    Školitel: Hanáček Petr, doc. Dr. Ing.

99. Vizuální geo-lokalizace a rozšířená realita na mobilních zařízeních

    Projekt se zabývá geo-lokalizací mobilních zařízení v neznámém prostředí pomocí metod počítačového vidění a počítačové grafiky. Hlavním cílem je výzkum a návrh nových metod registrace obrazu s geo-lokalizovanou obrazovou databází nebo s 3D modelem terénu. Cílem je též implementace navržených metod na mobilních zařízeních a hledání jejich dalších aplikací např. v oblastech zpracování obrazu, výpočetní fotografie a rozšířené reality.
    
    

    • Bližší informace: http://cadik.posvete.cz/locate/
    • Kontakt: http://cadik.posvete.cz/
    • Možnost spolupráce a stáže se špičkovými laboratořemi (Adobe Research, USA, MPII Saarbrücken, Německo, Disney Research Curych, Švýcarsko, INRIA Bordeaux, Francie)
    
    

    Školitel: Čadík Martin, doc. Ing., Ph.D.

100. Vylepšení detekce kybernetických hrozeb

     Toto téma se zaměřuje na proces a techniky používané pro detekci kybernetických hrozeb, získávání a reprezentaci dat o ohrožení. Cílem této disertační práce je prostudovat současné techniky a navrhnout řešení, které efektivně vylepšuje proces a jeho výsledky použitelné pro detekci malwaru a zjišťování dalších informací o kybernetických hrozbách.
     

     Očekává se účast na relevantních mezinárodních konferencích a publikování v odborných či vědeckých časopisech.

     Na vedení práce se bude podílet školitel-specialista

     Školitel: Hanáček Petr, doc. Dr. Ing.

101. Vysvětlitelná umělá inteligence

     Použití některých metod strojového učení, například v poslední době populárních hlubokých neuronových sítí, přináší problémy architektury tzv. černé skříňky, která sice může v některých případech správně rozhodovat, ale není možné snadno interpretovat způsob rozhodování, ověřovat, v jakém kontextu jsou závěry ještě věrohodné a nakolik mohou vést drobné změny vstupu ke zcela jiným závěrům.
     
     Cílem disertační práce je rozvinout existující přístupy k měření "dokazatelně správných" modelů umělých neuronových sítí a propojit je s technikami generování konfliktních (adversarial) příkladů, aby bylo možné kontrolovat a revidovat existující řešení, využívaná v praxi. Součástí práce bude i aplikace zkoumaných metod v rámci evropských projektů, na jejichž řešení se školitel podílí.

     Školitel: Smrž Pavel, doc. RNDr., Ph.D.

102. Vytvoření 3D modelu hlavy z 2D fotografií různorodého původu

     Cílem práce je vytvoření 3D modelu obličeje z 2D fotografií různorodého původu, konkrétně:
     

     • Seznámení se s tvorbou 3D modelu z 2D fotografií.
     • Stanovení možností - velikost a rozlišení fotografie, stáří fotografie, pozice hlavy, ČB/barevná fotografie a dalších parametrů, aby bylo možné z těchto dat 3D model vytvořit.
     • Návrh a implementace algoritmu pro určení parametrů z předchozího bodu za účelem stanovení použitelnosti vstupních dat a umožnění tvorby 3D modelu.
     • Návrh a implementace algoritmu vytvoření 3D modelu z použitelných vstupních dat.
     • Provedení experimentů a shrnutí dosažených výsledků.
     Očekává se účast na významných mezinárodních konferencích a publikování v odborných či vědeckých časopisech. Zahraniční stáž je možná a silně podporovaná. Tato práce bude řešena v rámci spolupráce s Policií ČR.
     

     Školitel: Drahanský Martin, prof. Ing., Ph.D.

103. Využití aproximativního počítání v oblasti strojového učení

     Aproximativní počítání (approximate computing) je nová a bouřlivě se rozvíjející výzkumná oblast v rámci které jsou hledány alternativní (typicky nízkopříkonové) implementace nejen základních stavebních komponent jako jsou např. sčítačky a násobičky, ale také komplexních obvodových celků. Významný vývoj můžeme sledovat také v oblasti strojového učení. Dříve jednoduché architektury dnes nahrazují tzv. hluboké neuronové sítě, které jsou schopny dosahovat výrazně lepších výsledků zejména v oblasti klasifikace a detekce objektů v obraze. Daní za vyšší přesnost je však vyšší komplexita vedoucí na velké množství operací a tudíž i vyšší energetickou náročnost.  Současně se však ukazuje, že tyto sítě vykazují vysokou úroveň rezistence vůči chybám ve výpočtu. Jako výhodné se proto jeví nasazení aproximovaných obvodů v této oblasti s cílem dosáhnout značné úspory energie.

     
     Cílem disertační práce bude zkoumat možnosti aproximace obvodové implementace neuronových sítí. V rámci disertační práce se student bude zabývat optimalizací existujících architektur neuronových sítí z pohledu příkonu s využitím technik aproximativního počítání. Problém spočívá ve vytipování vhodných částí a navržení způsobu jejich aproximace. Nabízí se též možnost kombinovat různé aproximované komponenty a hledat nejvhodnější kompromis z pohledu příkon versus kvalita.
     

     Výzkum spadá do témat řešených výzkumnou skupinou Evolvable Hardware.

     Školitel: Vašíček Zdeněk, doc. Ing., Ph.D.

104. Využití moderních GPU pro obecné výpočty

     Moderní GPU nabízejí možnosti zásadního zrychlení výpočtů pomocí jejich paralelizace. Grafické karty Nvidia  a architektura CUDA navíc přinášejí relativní nezávislost na použití v čistě grafických úlohách. Mluví se o tzv. GPGPU (General Purpose GPU).
     
     Cílem disertační práce je výzkum možností paralelizace výpočetně náročných úloh, které je možné převést na GPU. V rámci řešení by měla vzniknout obecná metodika, umožňující odhad možného zrychlení výpočtu, případně charakterizující rozsah omezení daných použitou architekturou GPU. Výsledky budou demonstrovány na vybraných problémech zahrnujících časově náročné výpočty.
     
     

     Školitel: Smrž Pavel, doc. RNDr., Ph.D.

105. Využití síťové forenzní analýzy v detekci kryptoměnových zařízení

     Motivace:
     Většina kryptoměn je postavena na decentralizované hybridní peer-to-peer sítí, ve které si vzájemně propojené uzly synchronizují stav blockchainu (což zahrnuje jak propagaci transakcí uživateli, tak nových bloků těžaři). Komunikace mezi jednotlivými uzly na protokolové úrovni může přinést řadu informací, které na úrovni aplikace již nejsou k dispozici (např. od jakého uzlu jsem obdržel nějakou transakci jako první).
     
     Existující vědecké publikace [4], ale i čistě komerční řešení se zabývají primárně sítí Bitcoin [1] a Ethereum [2]. Nicméně jsou tu i další kryptoměny populární na dark webu (např. Zcash, Monero, Dash), které však díky své kapitalizaci a specifické skupině uživatelů jsou spíše opomíjeny. Cílem práce by bylo prostudovat protokoly kryptoměnových sítí, identifikovat v nich části vhodné pro síťovou forenzní analýzu, vytvořit prototypy sbírající vhodné artefakty a nad výslednými daty pak realizovat ztotožňování identit (např. přiřazení IP adresy originálnímu zadavateli transakce, geolokace kryptoměnových zařízení, či detekci těžařů v síťovém provozu [3]).
     
     Protože jsou kryptoměny stále více zneužívány jako prostředek pro přenos hodnoty u různých kyberzločinů (např. ransomware, sextortion), můžou mít výstupy práce nemalý přínos do operační praxe zainteresovaných bezpečnostních složek.
     

     Cíl:

     Záměrem této práce je vyvinou a ověřit nové metody forenzní analýzy kryptoměnových sítí s ohledem na (meta)data dostupná ze síťového provozu tak, aby došlo k deanonymizaci uživatele a s ním souvisejících identifikátoru.

     Předpokládané fáze řešení:

     • Rešerše použití kryptoměn při pachání kyberkriminality ve spolupráci s Policií ČR.
     • Analýza stávajících přístupů digitální forenzní analýzy síťového provozu kryptoměnových sítí a návrh nových.
     • Implementace nových přístupů, nasazení a následné ověření jejich funkcionality v praxi.
     • Zhodnocení dosažených výsledků.

      

     Projekt:

     Práce bude navazovat na některé výsledky projektů BAZAR a MARTA.

     Reference:
     [1] NERURKAR, Pranav, et al. Dissecting bitcoin blockchain: Empirical analysis of bitcoin network (2009-2020). Journal of Network and Computer Applications, 2021, 177: 102940.

     [2] SERENA, Luca; FERRETTI, Stefano; D'ANGELO, Gabriele. Cryptocurrencies activity as a complex network: Analysis of transactions graphs. Peer-to-Peer Networking and Applications, 2021, 1-15.

     [3] VESELÝ, Vladimír; ŽÁDNÍK, Martin. How to detect cryptocurrency miners? By traffic forensics!. Digital Investigation, 2019, 31: 100884.

     [4] Srivasthav, Dinesh P., Lakshmi Padmaja Maddali, and R. Vigneswaran. "Study of Blockchain Forensics and Analytics tools." 2021 3rd Conference on Blockchain Research & Applications for Innovative Networks and Services (BRAINS). IEEE, 2021.

     Školitel: Veselý Vladimír, Ing., Ph.D.

106. Využití technologií sémantického webu pro analýzu dokumentů

     Technologie sémantického webu umožňují reprezentaci informací a znalostí pro účely jejich dalšího sdílení např. mezi počítačovými aplikacemi. Dostupné znalostní databáze, jako např. DBPedia nebo Wikidata, obsahují velké množství dále využitelných informací a faktů. Na současném webu je však většina nových informací publikována ve formě dokumentů nejčastěji v jazyce HTML, jejichž další zpracování je problematické zejména kvůli jejich volné struktuře a absenci explicitních informací o významu jednotlivých částí obsahu. Nabízí se dva způsoby, jak tuto propast mezi klasickým a sémantickým webem překonat:
     

     • Využít strukturované znalosti dostupné v sémantických úložištích jako doplňující znalost umožňující zpřesnit analýzu webových dokumentů a identifikaci v nich obsažených nových informací a naopak
     • Integrovat webové dokumenty jako informační zdroj do znalostních databází.

     Pro dosažení obou těchto cílů je nutné analyzovat možnosti existujících ontologických modelů s ohledem na popis konkrétních cílových domén a možnosti mapování těchto popisů na obsah reálných webových stránek a dokumentů. Možné aplikace zahrnují mimo jiné následující:

     • Rozpoznání tématu celého dokumentu nebo jednotlivých jeho částí na základě analýzy klíčových slov a přiřazení ke konceptům v sémantické databázi.
     • Rozpoznání strukturovaných dat v dokumentech na základě jejich mapování na existující doménové modely - ontologie.
     • Doplňování a aktualizace informací v sémantických databázích z webových zdrojů.

     Nedílnou součástí je rovněž experimentální implementace navržených metod s využitím existujících nástrojů a experimentální ověření na reálných datech a dokumentech.

     Školitel: Burget Radek, doc. Ing., Ph.D.

107. Využití umělé inteligence v oblasti ultrazvukových simulací a návrhu operačních plánů

     Cílem této práce je prozkoumat techniky umělé inteligence pro akceleraci ultrazvukových simulací a tvorbu operačních plánů. 
     
     Výzkumný problém je postaven následovně. Abychom zjistili, jak ultrazvuk interaguje s lidskou tkání, je nutné vytvořit model tkáně, do něj umístit vysílač a provést výpočetně velice náročnou fyzikální simulaci. Výsledkem takové simulace je rozložení akustického tlaku a uložení tepelné energie v dané oblasti. 
     Pokud s výsledkem nejsme spokojeni, např. nezasáhneme cíl, je nutné posunou vysílač, nebo změnit parametry vysílané vlny a simulaci spustit znovu. Zde by mohla pomoci umělá inteligence, který by se naučila fyzikální model a umožnila predikovat výsledek simulace, případně vylepšila obraz simulace provedené na výrazně nižším rozlišení. 
     
     V této práci se předpokládá masivní využití superpočítačových technologií, především multi-GPU systémů.

     Školitel: Jaroš Jiří, doc. Ing., Ph.D.

108. Vyvíjející se kokpit letadla

     Návrh leteckých přístrojů představuje netriviální výzvu, ve které nedostatky způsobené chybějícími informacemi, případně nevhodnou interpretací prezentovaných údajů, můžou v konečném důsledku způsobit katastrofu. Úplné odstranění chyby pilota je pravděpodobně nedosažitelné, ale co možné je, je zabránění vzniku určitých nehod využitím pokročilejších palubních systémů. Interakce pilota s palubními přístroji představuje výzkumně rozsáhlou tematickou základnu a její lepší porozumění povede k zefektivnění návrhu palubních přístrojů a očekávanému nárůstu bezpečnosti letového provozu. Cílem práce je vytvořit analytické techniky a nástroje pro identifikaci interakce pilot - kokpit letadla a jejich aplikace při vývoji moderních leteckých přístrojů.

     Školitel: Chudý Peter, doc. Ing., Ph.D., MBA

109. Vývoj bioinformatických nástrojů pro analýzu proteinů a proteinové inženýrství

     Proteiny jsou základní stavební i funkční biomolekuly účastnící se téměř všech procesů v živých organismech. Jejich stadium je tedy důležité jak pro jejich pochopení v rámci základního výzkumu, tak i stále frekventovaněji v biotechnologických či medicínských aplikacích. Přirozeně vyskytující se proteiny často nemají vhodné vlastnosti (stabilita, aktivita, vazba, specifita...) pro použití v tvrdých podmínkách při technologických aplikacích, a proto musí být optimalizovány metodami proteinového inženýrství.

     Cílem této práce je vývoj bioinformatického nástroje, pro analýzu proteinů či návrh mutací při optimalizaci biologické funkce. Student se tedy bude zabývat analýzou existujících výpočetních nástrojů, a pokud stávající nástroje nebudou dostačující, i vývojem nových algoritmů. Student bude také kombinovat nástroje a algoritmy do komplexnějšího "workflow", které pomůže biochemikům při orientaci ve struktuře proteinu, její analýze a potažmo v návrhu vylepšujících mutací.

     Školitel: Martínek Tomáš, doc. Ing., Ph.D.

110. Vývoj klasifikace retence pro dlouhodobou paměť

     Výzkumný problém: Učení a paměť jsou dva základní vzájemně propojené kognitivní procesy. Učení je změna v chování v důsledku nějaké zkušenosti; zatímco paměť je schopnost ukládat a vybavovat si naučené zkušenosti (týká se dlouhodobé paměti). Proto je důležité posoudit schopnost retence dlouhodobé paměti jednotlivce a vytvořit příslušnou klasifikaci (schopnost pamatovat si, rychlost vybavení si údajů apod).

     Problémy se současnými řešeními: Stávající studie se zaměřují na krátkodobou paměť. Odpovídající studie týkající se dlouhodobé paměti jsou však vzácné. Hlavním důvodem je, že experiment zahrnující krátkodobou paměť lze dokončit velmi rychle, ale experiment zahrnující dlouhodobou paměť vyžaduje značný čas a úsilí.

     Výzvy: Během několika posledních desetiletí výzkumní pracovníci a pedagogové vynaložili značné úsilí na vytvoření obsahu (podnětů pro paměť), který může vést k efektivnímu učení. Kromě 2D a 3D audiovizuálního obsahu se nyní vyvíjí i řešení založená na virtuální realitě. Výzvou je nalézt vhodné stimuly umožňující zvýšit efektivitu učení, popř. detekovat poruchy dlouhodobé paměti.

     Téma práce: Tento výzkum plánuje využít různé 2D a 3D podněty, vyvinout vhodnou klasifikaci retence a tomu odpovídající metodu klasifikace schopností dlouhodobé paměti. Metoda bude založena na učení a měření výkonnosti lidské paměti pomocí analýzy neurofyziologických účinků (zjištěných z mozkových EEG dat) při využití 3D obsahu i virtuální reality během procesu učení a zapamatování. Pro tento projekt je již k dispozici datový soubor EEG.

     Pár slov o školiteli: Dr. Malik nedávno nastoupil na FIT VUT v Brně. Má desetiletou zkušenost s prací v oblasti zpracování neuro-signálů a neuro-obrazu. V současné době je v procesu zakládání výzkumné skupiny v této oblasti na FIT. Jedná se o multidisciplinární projekt, který bude zahrnovat spolupráci s klinickými lékaři. Jádro projektu však souvisí s IT. Jedná se o vývoj nové metody. Neváhejte mě kontaktovat na malik@fit.vutbr.cz

     Školitel: Malik Aamir Saeed, prof., Ph.D.

111. Ztotožňování uživatelů kryptoměn dle informací v blockchainu

     Motivace:

     Jednou z možných definic blockchainu je replikované decentralizované úložiště pro (meta)data. Bitcoin zpropagoval využití blockchainu jakožto distribuované účetní knihy; Ethereum pak na této myšlence vybudovalo platformu pro distribuované aplikace realizované smart kontrakty nahrátými v main- či side-chainech.

     Blockchain je u majority kryptoměn (včetně Bitcoinu a Etherea) využíván k ukládání transakcí reprezentujících přenos hodnoty mezi dvěma či více stranami identifikovanými adresami. Jednotlivé adresy či transakce lze seskupovat na základě různých kritérií, kdy nejčastější je common-spent clusterovací heuristika [1], která je schopná objevit na základě vstupní adresy i další jiné adresy náležející do stejné "peněženky". Existují však i jiné přístupy využívající OSINT [3], behaviorální [2], [4] či jiné heuristiky (např. rounded-value), pomocí kterých by se dalo data v blockchainu podrobit dalším analýzám deanonymizujícím uživatele/zařízení, která jsou majiteli adres/transakcí. Cílem práce by bylo ověřit či upravit stávající metody clusterizace, vyvinout nové a prakticky je aplikovat na vybrané blockchainu, čehož důsledkem by měla být větší míra ztotožení adres/transakcí ke konkrétním uživatelům/zařízením.

     Protože jsou kryptoměny stále více zneužívány jako prostředek pro přenos hodnoty u různých kyberzločinů (např. ransomware, sextortion), můžou mít výstupy práce nemalý přínos do operační praxe zainteresovaných bezpečnostních složek.

     Cíl:

     Záměrem této práce je vyvinou a ověřit nové metody clusterizace a obarvování transakcí/adres v blockchainech vybraných kryptoměn tak, aby došlo k deanonymizaci uživatele a s ním souvisejících identifikátoru.

     Předpokládané fáze řešení:

     • Rešerše použití kryptoměn při pachání kyberkriminality ve spolupráci s Policií ČR.
     • Analýza stávajících přístupů ke clusterování adres a transakcí v kryptoměnových sítí a návrh nových.
     • Implementace nových přístupů, nasazení a následné ověření jejich funkcionality v praxi.
     • Zhodnocení dosažených výsledků.

      

     Projekt:

     Práce bude navazovat na některé výsledky projektů BAZAR a MARTA.

     Reference:
     [1] MEIKLEJOHN, Sarah, et al. A fistful of bitcoins: characterizing payments among men with no names. In: Proceedings of the 2013 conference on Internet measurement conference. 2013. p. 127-140.

     [2] STEINMETZ, Fred. Behavioural clusters of cryptocurrency users: Frequencies of non-speculative application domains. BRL Working Paper Series, 2021.

     [3] MAHDAVI-DAMGHANI, Babak, et al. Cryptocurrency Sectorization through Clustering and Web-Scraping: Application to Systematic Trading. The Journal of Financial Data Science, 2021.

     [4] WANG, Mengjiao; ICHIJO, Hikaru; XIAO, Bob. Cryptocurrency Address Clustering and Labeling. arXiv preprint arXiv:2003.13399, 2020.

     Školitel: Veselý Vladimír, Ing., Ph.D.