http___www.irb.hr_Istrazivanja_Zavodi_Zavod-za-elektroniku_2.xml
1.1 2.1 2.2 2.3 2.4 2.5 3.1 3.2 3.3 4.1 4.2 4.3 4.4 5.1 7.1 9.1 10.1 11.1
Computational Intelligence Methods in Measurement Systems Fast, reliable and accurate measurements are the precondition for any serious experimental scientific research or industrial application. The common characteristic of the contemporary measurement system is its increasing complexity. The measuring instruments and the measurement systems are becoming the components of a global information system and offer not only simple measurements but also have embedded a high level of complexity in the analysis and interpretation of measurement results. Using distributed object computing the components of the measurement system can be deployed anywhere on the network and shared by a large number of applications. The artificial intelligence methods offer the new approaches in the design of smart measurement systems. The goal of this project is to investigate the possibilities of development and application of the artificial intelligence methods and machine learning techniques in measurement systems ranging from the development of simple models to the synthesis of sophisticated measurement procedures and smart instruments capable not only to execute simple commands but to perform rather complex tasks. A smart instrument is expected to have integrated domain-specific knowledge and learning ability that will enable it to adapt to peculiar operating conditions and to maintain high accuracy and reliability of measurements. The research will be focused on algorithms and methods for reducing the processing time and the complexity of measurement procedures and for increasing the accuracy, flexibility and the reliability of both embedded and distributed measurement systems. By reducing the complexity of measurement algorithms and calculation procedures while preserving a high measurement accuracy we expect to shorten their calculation time thus enabling its efficient application in real-time measurements. We hope to discover accurate and reliable models of complex measurement methods and to develop adaptive instruments and the advanced measurement procedures of distributed measurement system. The proposed research is expected to solve some specific real-time flow measurement problems. We expect the cooperation with research laboratories and industry. - Project leader / principal investigator - Associates Dragan Gamberger Tomislav Smuc Ivan Ivek, Ph.D. student
1.1 2.1 3.1 4.1 4.2 5.1 6.1 7.1 7.2 8.1 9.1 10.1 11.1 12.1 13.1 14.1 15.1 16.1 17.1 18.1 19.1 20.1 21.1 22.1 23.1 24.1 25.1 26.1 27.1 28.1 29.1 30.1 31.1 32.1 33.1 34.1 34.2 35.1 36.1 36.2 37.1 38.1 39.1 39.2 39.3 39.4 39.5 39.6 39.7 39.8 39.9 39.10 39.11 40.1 41.1 41.2
Zavod za elektroniku Zavod za elektroniku jedan je od zavoda Instituta Ruđer Bošković usmjeren prema znanstvenim istraživanjima u području računarstva, posebice metodama strojnog učenja i dubinske analize podataka, kao i tehnologijama obrade informacija i signala. Predstojnik prof. dr. sc. Branka Medved Rogina Zavod za elektroniku jedan je od zavoda Instituta Ruđer Bošković usmjeren prema znanstvenim istraživanjima u području računarstva, posebice metodama strojnog učenja i dubinske analize podataka, kao i tehnologijama obrade informacija i signala. Cilj istraživanja jest stvarati nove pristupe za korištenje različitih modaliteta podataka, informacija, signala i znanja u otkrivanju novog znanja. Istraživanja su usmjerena na poboljšanje i stvaranje novih metoda i tehnologija sa svojstvom autonomnog predviđanja, donošenja odluka i otkrivanja znanja s primjenama u različitim područjima znanosti, društvu i gospodarstvu. Postupci se oslanjaju na suvremene raspodjeljene računalne sustave namjene za rješavanje složenih problema. - Analiza stohastičkih signala, vremenskih i podatkovnih nizova - Napredni mjerni sustavi i metode obrade signala Razvoj postupaka strojnog učenja, reprezentacija podataka i znanja i njihova primjena u dubinskoj analizi podataka i otkrivanju znanja u drugim znanstvenim disciplinama.više » Amir Dubravić dr.sc. Branka Medved Rogina prof. dr. sc. Darko Kolarić dr.sc. Dijana Tolić dr. sc. Ivan Michieli dr. sc. Ivica Kopriva dr. sc. Maria Brbić Matej Mihelčić Matija Piškorec Nino Antulov-Fantulin dr.sc. Rajko Horvat Strahil Ristov dr.sc. Tomislav Šmuc dr.sc. Algoritmi strojnog učenja za otkrivanje znanja u složenim strukturama podataka U Institutu "Ruđer Bošković" razvijamo postupke strojnog učenja već dugi niz godina i uspješno ih primjenjujemo u raznim područjima uključujući kemiju, biologiju, medicinu, društvene znanosti, ekonomiju, i proizvodnju. Unutar ovog projekta razvijamo nove postupke koji mogu otkrivati znanje iz podataka u složenim strukturama.više » DEDAD - Strukturne dekompozicije empirijskih podataka za računalno potpomognutu dijagnostiku bolesti Ciljevi projekta su razvoja algoritama za strukturne dekompozicije empirijskih podataka za računalno potpomognutu dijagnostiku bolesti analizom slike histopatoloških preparata, metaboličkim profiliranjem protonskih NMR spektara uzoraka urina i analizom slike optičke koherentne tomografije retine (mrežnice). Naglasak je strukturno ograničenim dekompozicijama matrice empirijskih podataka.više » MAESTRA - FP7 FET projekt Mjerenje i karakterizacija podataka iz stvarnog svijeta Cilj istraživanja projekta su razvoj i primjena novih tehnika mjerenja i analize različitih vrsta podataka, uglavnom iz realnog svijeta. Također ovaj projekt predstavlja nastavak naših znanstvenih istraživanja u području stohastičkih signala, vremenskih serija i podatkovnih nizova. Projekt polazi od šireg područja istraživanja ponašanja složenih sustava putem analize njihovih vremenskih serija ili vremenskog odziva. Koristit će se klasične metode obrade podataka kao i napredne metode za analizu složenih signala i vremenskih serija, (naprimjer detekcija i izlučivanje kaotičnih i “self-affine” značajki) kao i suvremene metode digitalne obrade signala. Istraživanje se temelji na teoretskom i eksperimentalnom radu, a uključuje sve dijelove procesa mjerenja i analize (razvoj hardwarea, sakupljanje podataka, obrada i pohrana podataka korištenjem namjenskih ekspertnih programa i algoritama). Cilj istraživanja uključuje tehnike mjerenja i prikupljanja podataka koje će rezultirati podacima prikladnim za statističku procjenu (statistika procesa s dugim pamćenjem), detekciju nelinearnih značajki (“self-affine” strukture, kaotični način rada i dr.) i tumačenje funkcionalnih značajki sustava. Istovremeno će se razmatrati razvoj novih i prilagodba postojećih analitičkih metoda putem ispitivanja i provjere prikupljenih podataka i vremenskih serija. Projekt pridonosi u stvaranju osnova znanja kao preduvijeta znanstvenog napretka u različitim aktivnim područjima kao što su: modeliranje realnih sustava, istraživanje načina rada složenih elektroničkih sklopova, nove komunikacijske tehnologije, bioinformatika i određena područja iz medicinskih informatičkih sustava. Temeljito će se obraditi vremenska mjerenja sklopova za sinhronizaciju, analiza detektora pojedinačnih fotona, vremenska karakterizacija ultra-brzih (UWB) pulsnih signala, lokomotorni sustav čovjeka kroz prikupljanje i tumačenje biomehaničkih podataka. Istraživani podaci mogu također uključivati biološke sekvence, tekst prirodnog jezika i neke druge specifične vrste podataka poput vektorske grafike. Provest će se karakterizacija ovakvih statičkih alfanumeričkih baza podataka, s obzirom na komprimiranje i pretraživanje, korištenjem novog načina indeksiranja.više » Primjene podrške starijim osobama temeljene na reprogramirljivim ugradbenim računalnim sustavima Projekt ujedinjuje koncept reprogramirljivih elektroničkih uređaja s potrebama dizajna ugradbenih sustava. Jedan od ciljeva istraživanja na projektu bio je procijeniti kako se FPGA (Field Programmable Gate Array) može koristiti kao izvor za reprogramirljive ugradbene računalne sustave, a koji mogu zadovoljiti uvjete/potrebe za AAL (Ambient Assisted Living) primjene, odnosno aplikacijske podrške za starije i nemoćne osobe.više »