Zespół Sztucznej Inteligencji

  1. Opis zespołu
  2. Członkowie zespołu
  3. Zainteresowania badawcze
  4. Projekty komercyjne
  5. Projekty badawcze
  6. Oferta współpracy

 

Opis zespołu:

Zespół Sztucznej Inteligencji  w Instytucie Informatyki, Wydział Informatyki i Zarządzania, Politechnika Wrocławska.
 
Powrót na górę
 

Członkowie zespołu:

  • dr hab. inż. Halina Kwaśnicka
  • dr hab. inż. Urszula Markowska-Kaczmar, prof. PWr
  • dr inż. Paweł Myszkowski
  • dr inż. Mariusz Paradowski
  • dr inż. Maciej Piasecki
  • dr inż. Michał Przewoźniczek
  • dr inż. Jerzy Sas
  • dr inż. Martin Tabakow
  • dr inż. Jacek Gruber
  • mgr inż. Bartłomiej Dzieńkowski
  • mgr inż. Paweł Kędzia
  • mgr inż. Jan Kocoń
  • mgr inż. Marek Skowroński
  • mgr inż. Michał Spytkowski

Powrót na górę
 

Zainteresowania badawcze:

  • Systemy wizyjne – inteligentne techniki przetwarzania obrazów
  • Metody automatycznego opisywania obrazów
  • Odkrywanie wiedzy z danych (Data mining), w tym z danych obrazowych i dokumentów tekstowych
  • Inteligentne systemy wspomagania decyzji, w tym decyzji medycznych na podstawie analizy obrazów medycznych
  • Sztuczne sieci neuronowe w zastosowaniach
  • Metody maszynowego uczenia – klasyfikacja, grupowanie hierarchiczne, indukcja reguł
  • Wnioskowanie rozmyte
  • Obliczenia ewolucyjne w zastosowaniach praktycznych
  • Rozwój hybrydowych metod ewolucyjnych
  • Inteligentne systemy obliczeniowe, optymalizacyjne i wspomagania decyzji (np. systemy planowania, dystrybucji zasobów, optymalizacji wydajności produkcji)
  • Zastosowanie metod sztucznej inteligencji w problemach harmonogramowania
  • Przetwarzanie języka naturalnego, w tym języka polskiego
  • Budowa zasobów językowych dla języka polskiego, w tym wordnetu (elektronicznego tezaurusa) języka polskiego
  • Automatyczne wydobywanie wiedzy o semantyce leksykalnej z tekstu polskiego oraz ekstrakcja informacji
  • Płytka analiza składniowa i semantyczna tekstu
  • Rozpoznawanie pisma ręcznego
  • Rozpoznawanie mowy
  • Inteligentne techniki w rozwiązywaniu realnych problemów

 

Zrealizowane projekty komercyjne:

  • KGHM Polska Miedź S.A. 2003r. Określenie możliwości zastosowania technik sztucznej inteligencji do sterowania złożonymi agregatami metalurgicznymi na jednym z wybranych etapów procesu przetopu zawiesinowego
  • Infis Sp. z o.o 2013. Opracowanie metody wyznaczania poprawności techniki jazdy, przy wykorzystaniu sztucznej sieci neuronowej, na podstawie parametrów rejestrowanych w systemie monitorowania GPS pojazdów Infis (Dolnośląski Bon na Innowacje)

Powrót na górę
 

Realizowane projekty badawcze:

  • Metody wyszukiwania informacji obrazowej i budowy wyszukiwarek wykorzystujących treść obrazów (Framework for Visual Information Retrieval and Building Content-based Visual Search Engines). Projekt w ramach współpracy polsko-singapurskiej, finansowany przez MNiSzW i Agency for Science, Technology and Research A*. Decyzja Ministra Nauki i Szkolnictwa Wyższego Nr. 65/N-SINGAPUR/2007/0 z dnia 30 listopada 2007r. 2008-2011. Kierownik projektu: H. Kwaśnicka.
  • Wykorzystanie obrazów kapilaroskopowych jako podstawy do automatycznego diagnozowania stanu naczyń krwionośnych. Grant Ministerstwa Nauki i Szkolnictwa Wyższego Nr N 518 020 32/1454, 2006-2008. Kierownik projektu: H. Kwaśnicka.
  • Budowa kompleksowego systemu komputerowej analizy i pomiaru nadmiaru płynu mózgowo – rdzeniowego śródmózgowia, wspomagającego decyzje radiologiczne oraz neurochirurgiczne. Grant Ministerstwa Nauki i Szkolnictwa Wyższego Nr N518 022 31/1338, 2006- 2008. Kierownik projektu: H. Kwaśnicka.
  • Algorytmy Ewolucyjne w Projektowaniu Sieci Neuronowych. Grant Ministerstwa Nauki i Szkolnictwa Wyższego Nr 3 T11C 039 30. 2006-2007. Kierownik projektu: H. Kwaśnicka.
  • Opracowanie nowych metod redukcji klasyfikatorów złożonych. Grant Ministerstwa Nauki i Szkolnictwa Wyższego, Nr 3 T11C 057 29, 2005-2007. Kierownik projektu: H. Kwaśnicka.
  • Algorytmy ewolucyjne jako uniwersalne narzędzie do rozwiązywania problemów układania planów zajęć na uczelniach wyższych. Grant Ministerstwa Nauki i Szkolnictwa Wyższego, Nr 3 T11C 350 174, 2004 –2006. Kierownik projektu: H. Kwaśnicka.
  • Zastosowanie metod komputerowej analizy obrazów do oceny ekspresji receptora HER-2 w komórkach raka gruczołu piersiowego, 2011-2014. Kierownik projektu: H. Kwaśnicka.
  • ENGINE – European research Centre of Network intelliGence for INnovation Enhancement (Europejskie Centrum Badawcze Inteligencji Sieciowej Wspierające Innowacje). Projekt finansowany w ramach Siódmego Programu Ramowego UE, podprogram Możliwości (Capacities), typ finansowania Akcje koordynacyjne i wspierające (Coordination and support actions), temat Potencjał badawczy (REGPOT: Research Potential) -FP7-REGPOT-2012-2013-1 (od 2012).
  • Automatyczne metody konstrukcji sieci semantycznej leksemów polskich na potrzeby przetwarzania języka naturalnego. Grant Ministerstwa Nauki i Szkolnictwa Wyższego, Nr 157/T11/05/29, 2005-2008. Kierownik projektu: M. Piasecki.
  • Półautomatyczna konstrukcja zasobów leksykalnych przez rozpoznawanie relacji semantycznych na podstawie danych morfo-syntaktycznych i semantycznych w korpusach tekstu. Grant Ministerstwa Nauki i Szkolnictwa Wyższego, Nr N N516 068637, 2009-2012. Kierownik projektu: M. Piasecki.
  • SyNaT: Zadanie badawcze ‘Utworzenie uniwersalnej, otwartej, repozytoryjnej platformy hostingowej i komunikacyjnej dla sieciowych zasobów wiedzy dla nauki, edukacji i otwartego społeczeństwa wiedzy’, 2010-2014. NCBiR (Lider – Uniwersytet Warszawski). Kierownik projektu na PWr.: M. Piasecki.
  • Wspólne zasoby językowe i infrastruktura technologiczna. 7.PR nr kontraktu 212230, akronim: CLARIN. 2009-2011. Komisja Wspólnot Europejskich, Bruksela. Kierownik projektu na PWr.: M. Piasecki.
  • Adaptacyjny system wspomagający rozwiązywanie problemów w oparciu o analizę treści dostępnych źródeł elektronicznych (Nekst). Program Operacyjnego Innowacyjna Gospodarka 2007-2013. Lider: Instytut Podstaw Informatyki Polskiej Akademii Nauk. Kierownik projektu na PWr.: M. Piasecki.
  • Polska część infrastruktury naukowej CLARIN ERIC: Wspólne zasoby językowe i infrastruktura technologiczna. Decyzja nr 6358/IA/119/2013 z dnia 15 luty 2013 roku, wydana przez Ministerstwo Nauki i Szkolnictwa Wyższego. 2013-2015. Kierownik projektu: M. Piasecki.
  • Wielopoziomowe algorytmy rozpoznawania ręcznie pisanych tekstów medycznych (2005 – 2008), projekt MNiSW, numer 3T11E00528. Kierownik projektu: J. Sas.

Powrót na górę
 

Propozycje ewentualnych obszarów współpracy – oferta dla klienta:

  • Projektowanie i wdrożenie inteligentnych systemów wspomagających proces podejmowania decyzji medycznych na podstawie analizy danych i obrazów  medycznych
  • Projektowanie i wdrożenie inteligentnych systemów wspomagających wyszukiwanie dokumentów na podstawie zawartości tekstowej oraz/i zawartości obrazowej
  • Projektowanie i wdrożenie systemu automatycznego wykrywania sytuacji niebezpiecznych dla osób starszych i chorych w ich mieszkaniu
  • Projektowanie i wdrożenie inteligentnych systemów wyszukujących wskazany obraz w zasobach obrazowych lub/i dokumentach
  • Inteligentne systemy obliczeniowe, optymalizacyjne i wspomagania decyzji (np. systemy planowania, dystrybucji zasobów, optymalizacji wydajności produkcji)
  • Zastosowanie metod sztucznej inteligencji w problemach harmonogramowania
  • Projektowanie i wdrożenie systemu wydobywania informacji z dużych zbiorów dokumentów tekstowych w języku polskim, uwzględniających znajdowanie nazw własnych w tekście oraz związków między osobami, organizacjami i lokalizacjami
  • Projektowanie i wdrożenie systemu grupowania i kategoryzacji tematycznej dokumentów tekstowych
  • Projektowanie i wdrożenie systemu do automatycznego tworzenia tematycznych korpusów tekstowych z Internetu
  • Projektowanie i wdrożenie systemu znajdującego w tekście polskim odpowiedzi na pytania zadane przez użytkownika
  • Projektowanie i wdrożenie systemów wspomagających pracę leksykografów (osób kompilujących słowniki językowe); systemy takie mogą prezentować syntetyczną informację o wyrazach na podstawie informacji o współwystępowaniu różnych konstrukcji językowych w wielkich korpusach językowych
  • Projektowanie i wdrożenie systemów wspomagających lingwistów przy tworzeniu zasobów językowych, w tym ręcznie i półautomatycznie znakowanych korpusów tekstowych, ręcznie tworzonych reguł ekstrakcji informacji
  • Projektowanie i wdrożenie systemów automatycznego zapisywania słownych opisów, systemy dla lekarzy opisujących obrazy medyczne

Powrót na górę