RAČUNARSKI POSTUPCI OTKRIVANJA ZNANJA U ZNANSTVENIM PRIMJENAMA

 

Sažetak prijedloga programa

Danas imamo na raspolaganju ogromne količine podataka. Efikasno i inteligentno rukovanje podacima i znanjem potrebno je od proizvodnje do bankarstva, od zdravstva do transporta. Buduće društvo zasnovano na znanju je nemoguće bez računala koji praktično mogu izvšavati složene zadaće prikaza znanja, otkrivanja znanja i pomoći u odlučivanju. Iako praktična realizacija tih zadaća može zvučati kao znanstvena fantastika, iz dosadašnjeg iskustva u analizi podataka, modeliranju podataka, i primjenama umjetne inteligencije naučili smo da se, bez obzira kako intelektualno složeni se oni mogli činiti, ti zadaci sastoje od računarskih dijelova koje je moguće automatizirati tako da ih strojevi izvode bolje od ljudi.

Cilj programa je razvoj, evaluacija, izgradnja i integracija složenih računarskih postupaka koji predstavljaju osnove tehnologija znanja. Imajući u vidu taj općenit cilj, uglavnom ćemo se koncentrirati na praktične znanstvene primjene. Pretpostavljamo da u interdisciplinarnoj suradnji znanstvenika iz područja računarstva i onih koji rade u specifičnim područjima primjene, imamo dobru priliku prepoznati probleme, naučiti ih rješavati, i konačno, ako je moguće, poopćiti rješenja. Rad će biti izrazito višedisciplinaran na stvarnim znanstvenim primjenama. Rezultati trebaju biti značajni za područja primjene kao što su medicina, bioinformatika, kemija i fizika, kao novi i važni znanstveni rezultati u formi relacija, modela ili sustava odlučivanja. U isto vrijeme, rezultati trebaju biti značajni za računarske znanosti kao nova teoretska i praktična metodološka dostignuća u području umjetne inteligencije.

Rad se sastoji u razvoju najprikladnijih postupaka za postavljene probleme. Kvaliteta nastale metodologije mjeri se uspjehom u rješavanju problema u području primjene. Važnost rezultata ovisi o značaju praktičnih problema koji se rješavaju, kao i mogućnošću da se postupci poopće i za druge slične zadaće. Konačni cilj je otkrivanje univerzalnih principa koji predstavljaju metodološke prodore u računarstvu. Važnost istraživanja je u činjenici da tehnologije otkrivanja znanja predstavljaju tehničke osnove koje potpomažu kreativnost informatičkog društva i privrede zasnovane na znanju.

Međunarodna suradnja:
EU FP7 STREP projekt e-LICO
EU FP6 STREP projekt HEARTFAID
COST Action IC0604: Telepathology Network in Europe: EURO-TELEPATH
Knjige:
Recent Advances in Multimedia Signal Processing and Communications, Springer 2009
Recent Advances in Face Recognition, IN-TECH 2008
Usluge:
Web portal Thiotemplate Modular Systems Studies
Quantum Random Bit Generator Service

Objavljeni radovi:
Maric, I., Ivek, I. Self-Organizing Polynomial Networks for Time-Constrained Applications, IEEE Transactions on Industrial Electronics, 2011; 58(5):2019-2029
Maric, I., Ivek, I. Compensation for Joule-Thomson effect in flow rate measurements by GMDH polynomial, Flow Measurement and Instrumentation, 2010; 21:134-142
Delac, K., Grgic, M., Grgic, S. Face Recognition in JPEG and JPEG2000 Compressed Domain. Image and Vision Computing, 2009; 27(8):1108-1120
Gamberger, D., Lavrac, N., Krstacic, A. and Krstacic, G. Clinical data analysis based on iterative subgroup discovery: Experiments in brain ischaemia data analysis. Applied Intelligence, 2007;27:205-217
Starcevic, A., Zucko, J., Simunkovic, J., Long, P.F., Cullum, J., Hranueli, D. ClustScan: An integrated program package for the semi-automatic annotation of modular biosynthetic gene clusters and in silico prediction of novel chemical structures. Nucleic Acids Res., 2008;36:6882-6892
Stipcevic, M., Medved Rogina, B. Quantum random number generator based on photonic emission in semiconductors.Review of Scientific Instruments 2007;78(4):045104
Maric, I. A procedure for the calculation of the natural gas molar heat capacity, the isentropic exponent, and the Joule-Thomson coefficient Flow Measurement and Instrumentation 2007;18(1):18-26
Sonicki, Z., Cvitkovic, A., Edwards, K.L., Miletic-Medved, M., Cvoriscec, D.; Babus, V., Jelakovic, B. Visual Assessment of Endemic Nephropathy Markers Relationship. In Proc. of Medical Informatics in a United and Healthy Europe 2009 Amsterdam : IOS Press, str.836-840.

->English

 


Projekt financira Ministarstvo znanosti, obrazovanja i športa
broj: 0982560
početak: srpanj 2007.

Uključeni projekti

Inteligentno odredivanje značajki slike u sustavima za otkrivanje znanja - Fakultet elektrotehnike i računarstva Sveučilišta u Zagrebu

Mjerenje i karakterizacija podataka iz stvarnog svijeta - Institut Rudjer Bošković

Algoritmi strojnog učenja i njihova primjena - Institut Rudjer Bošković

Postupci računalne inteligencije u mjernim sustavima - Institut Rudjer Bošković

Prediktivni modeli u zdravstvu- Medicinski fakultet Sveučilišta u Zagrebu, Škola narodnog zdravlja Andrija Štampar

Generiranje potencijalnih lijekova u uvjetima in silico - Prehrambeno-biotehnološki fakultet Sveučilišta u Zagrebu

Strojno učenje prediktivnih modela u računalnoj biologiji - Institut Rudjer Bošković

Dokumenti

Znanstvene pretpostavke
Plan suradnje

[NOVO] Radionica "Računarski postupci otkrivanja znanja u znanstvenim primjenama", Zagreb, IRB 12. studenog 2009.

Prvi sastanak suradnika na programu - IRB 3. rujna 2007. prezentacija

Radionica "Računarski postupci otkrivanja znanja u znanstvenim primjenama", Poreč 17.-19. listopada 2008.

[NOVO] Mammographic Image Analysis Homepage