Detail projektu
AI-augmented automation for efficient DevOps, a model-based framework for continuous development At RunTime in cyber-physical systems
Období řešení: 1.4.2021 — 31.3.2024
Zdroje financování
Ministerstvo školství, mládeže a tělovýchovy ČR - Společná technologická iniciativa ECSEL
Evropská unie - Horizon 2020
O projektu
The project targets the development of a model-based framework to support teams during the automated continuous development of CPSs by means of integrated AI-augmented solutions. The overall AIDOaRT infrastructure will work with existing data sources, including traditional IT monitoring, log events, along with software models and measurements. The infrastructure is intended to operate within the DevOps process combining software development and information technology (IT) operations. Moreover, AI technological innovations have to ensure that systems are designed responsibly and contribute to our trust in their behaviour (i.e., requiring both accountability and explainability). AIDOaRT aims to impact organizations where continuous deployment and operations management are standard operating procedures. DevOps teams may use the AIDOaRT framework to analyze event streams in real-time and historical data, extract meaningful insights from events for continuous improvement, drive faster deployments and better collaboration, and reduce downtime with proactive detection.
Popis česky
Projekt se zaměřuje na vývoj modelového rámce pro podporu týmů během
automatizovaného nepřetržitého vývoje CPS pomocí integrovaných řešení rozšířených
o AI. Celková infrastruktura AIDOaRT bude fungovat s existujícími zdroji dat,
včetně tradičního monitorování IT, spolu se softwarovými modely a měřeními.
Infrastruktura je určena k provozu v procesu DevOps, kombinujícím vývoj softwaru
a operace informačních technologií (IT). Technologické inovace AI musí navíc
zajistit, aby systémy byly navrženy odpovědně a přispěly k důvěře v jejich
chování.
Klíčová slova
Software engineering, operating systems, computer languages, Artificial
intelligence, intelligent systems, multi agent systems
Klíčová slova česky
Softwarové inženýrství, operační systémy, počítačové jazyky, umělá inteligence,
inteligentní systémy
Označení
101007350
Originální jazyk
angličtina
Řešitelé
Smrž Pavel, doc. RNDr., Ph.D. - hlavní řešitel
Hájková Gabriela, Mgr. - spoluřešitel
Homoliak Ivan, doc. Ing., Ph.D. - spoluřešitel
Juříček Zdeněk - spoluřešitel
Kocman Radim, Ing., Ph.D. - spoluřešitel
Kolář Martin, M.Sc., Ph.D. et Ph.D. - spoluřešitel
Kula Michal, Ing., Ph.D. - spoluřešitel
Matýšek Michal, Ing. - spoluřešitel
Musil Petr, Ing., Ph.D. - spoluřešitel
Španěl Michal, doc. Ing., Ph.D. - spoluřešitel
Zemčík Pavel, prof. Dr. Ing., dr. h. c. - spoluřešitel
Útvary
Ústav počítačové grafiky a multimédií
- odpovědné pracoviště (9.6.2020 - nezadáno)
CAMEA, spol. s r. o.
- spolupříjemce (9.6.2020 - 30.9.2024)
Ústav počítačové grafiky a multimédií
- spolupříjemce (9.6.2020 - 30.9.2024)
Výsledky
CHLUBNA, T.; ZEMČÍK, P.; MILET, T. Efficient Random-Access GPU Video Decoding for Light-Field Rendering. JOURNAL OF VISUAL COMMUNICATION AND IMAGE REPRESENTATION, 2024, vol. 2024, no. 102, p. 1-14. ISSN: 1047-3203.
Detail
CHLUBNA, T.; MILET, T.; ZEMČÍK, P. Lightweight All-Focused Light Field Rendering. COMPUTER VISION AND IMAGE UNDERSTANDING, 2024, vol. 244, no. 7, p. 7-8. ISSN: 1077-3142.
Detail
CHLUBNA, T.; MILET, T.; ZEMČÍK, P. Automatic 3D-Display-Friendly Scene Extraction from Video Sequences and Optimal Focusing Distance Identification. MULTIMEDIA TOOLS AND APPLICATIONS, 2024, vol. 83, no. 7, p. 1-29. ISSN: 1573-7721.
Detail
NAJMAN, P.; ZEMČÍK, P. Stereo camera pair calibration for traffic surveillance applications. Optical Engineering, 2022, vol. 61, no. 11, p. 1-14. ISSN: 0091-3286.
Detail
CHLUBNA, T.; MILET, T.; ZEMČÍK, P. How Capturing Camera Trajectory Distortion Affects User Experience on Looking Glass 3D Display. MULTIMEDIA TOOLS AND APPLICATIONS, 2024, vol. 2024, no. 83, p. 20265-20287. ISSN: 1573-7721.
Detail
CHLUBNA, T.; MILET, T.; ZEMČÍK, P.; KULA, M. Real-Time Light Field Video Focusing and GPU Accelerated Streaming. Journal of Signal Processing Systems for Signal Image and Video Technology, 2023, vol. 95, no. 6, p. 703-719. ISSN: 1939-8115.
Detail
BAMBUŠEK, D.; MATERNA, Z.; KAPINUS, M.; BERAN, V.; SMRŽ, P. How Do I Get There? Overcoming Reachability Limitations of Constrained Industrial Environments in Augmented Reality Applications. In 2023 IEEE Conference on Virtual Reality and 3D User Interfaces (VR). Shanghai: Institute of Electrical and Electronics Engineers, 2023. p. 115-122. ISBN: 979-8-3503-4815-6.
Detail
ALI, A.; SMRŽ, P. Camera auto-calibration for complex scenes. In SPIE 11605. Rome: SPIE - the international society for optics and photonics, 2021. p. 1-11. ISBN: 978-1-5106-4041-2.
Detail
Odpovědnost: Smrž Pavel, doc. RNDr., Ph.D.