Kolegium Informatyki Stosowanej

Projekty Kolegium Informatyki Stosowanej

Automatyczny Inteligentny System Obsługi Klientów „AISOK” wykorzystujący rozpoznawanie mowy, biometrię głosową oraz analizę danych „Big-Data”
Kierownik projektu po stronie WSIiZ: dr inż. Leszek Gajecki lgajecki@wsiz.rzeszow.pl
Celem projektu jest opracowanie i przygotowanie do wdrożenia prototypu Automatycznego Inteligentnego Systemu Obsługi Klientów (AISOK) dla infolinii zgłoszeniowych PGNiG, wykorzystującego innowacyjne mechanizmy rozpoznawania mowy, biometrii głosowej oraz sztucznej inteligencji.
Projekt realizowany jest przez Konsorcjum trzech podmiotów:
Celem projektu jest opracowanie i przygotowanie do wdrożenia prototypu Automatycznego Inteligentnego Systemu Obsługi Klientów (AISOK) dla infolinii zgłoszeniowych PGNiG, wykorzystującego innowacyjne mechanizmy rozpoznawania mowy, biometrii głosowej oraz sztucznej inteligencji.
Projekt realizowany jest przez Konsorcjum trzech podmiotów:
1)      Instytut Chemii Bioorganicznej Polskiej Akademii Nauk Poznańskie Centrum Superkomputerowo-Sieciowe (PCSS) afiliowane przy IChB PAN
2)      Wyższa Szkoła Informatyki i Zarządzania w Rzeszowie
3)      Emerline Sp. z o.o. – Warszawa
Zespół badawczy WSIiZ będzie realizował 3 zadania:
1)      Zastosowanie analizy semantycznej do automatyzacji obsługi klientów infolinii i podnoszenia jakości systemu rozpoznawania mowy – zadanie obejmuje opracowanie modelu semantycznego mającego na celu stworzenie dokładniejszej transkrypcji tekstowej wypowiedzi klienta.
2)      Zastosowanie zaawansowanych metod analizy i przetwarzania danych zgromadzonych przez PGNiG do podnoszenia jakości świadczonych usług – zadanie obejmuje opracowanie modułu identyfikacji nieznanych zależności między danymi, odkrywania tendencji, selekcji cech oraz generowania nowej wiedzy w celu zwiększania efektywności działań i poprawy jakości usług.
3)      Integracja i wdrożenie modułów: akustycznego, analizy semantycznej i modułu Big Data – zadanie obejmuje integrację opracowanych w ramach projektu modułów.
Okres realizacji: 01.09.2019 – 30.08.2022

Zastosowanie technik cyfrowych do automatycznego rozpoznawania raka skóry (Digital solutions for automatic skin cancer diagnosis)
Projekt realizowany przez: Wyższą Szkołę Informatyki i Zarządzania i Info-Projekt IT Sp. z o.o. po stronie polskiej oraz Technische Universität Ilmenau i firmę JensLab po stronie niemieckiej. Kierownikiem projektu po stronie polskiej jest prof. J.W. Grzymała-Busse, po stronie niemieckiej – prof. Jens Haueisen.
Celem projektu jest opracowanie metod i algorytmów przetwarzania obrazów, które będą wspomagały diagnozę czerniaka złośliwego wykonywaną przez dermatologów oraz lekarzy pierwszego kontaktu, zapewniając obiektywne i wiarygodne wyniki.
Okres realizacji: 2019-2022
Finansowanie w ramach 3. konkursu NCBiR na wspólne projekty badawczo-rozwojowe w ramach współpracy polsko-niemieckiej w obszarze „Digitization of Economy”.

Platforma usługowa IVA wirtualnych agentów głosowych do automatyzacji pracy awaryjnych infolinii zgłoszeniowych
Zespół badawczy z WSIiZ, którego liderem merytorycznym był dr inż. Leszek Gajecki, uczestniczył wraz Poznańskim Centrum Superkomputerowo-Sieciowym w projekcie badawczo-rozwojowym firmy Haxon Telecom.
Okres realizacji: 2017-2018
Finasowanie: Projekt finansowany był przez Mazowiecką Jednostkę Wdrażania Programów Unijnych. Jego głównym celem po stronie zespołu WSIZ była poprawa jakości rozpoznawania mowy najnowszymi technikami obliczeniowymi.

Nowe podejścia do efektywnego uczenia złożonych systemów inteligentnych
Kierownik projektu: prof. dr hab. Bogdan Wilamowski wilambm@gmail.com
Zakończenie projektu sukcesem może pozwolił rozwiązać wiele naukowych oraz praktycznych problemów poprzez zastąpienie tradycyjnego podejścia projektowego nowym podejściem opartym o uczenie. Ta alternatywna metoda może mieć szersze znaczenie pozwalając znaleźć rozwiązania wielu problemów, które do tej pory były niemożliwe do rozwiązania przy pomocy tradycyjnych metod.
Okres realizacji: 20.01.2016–25.01.2019
Finansowanie: Program OPUS NCN (UMO-2015/17/B/ST6/01880)

Opracowanie efektywnych mechanizmów percepcyjnych robota wykorzystujących uczenie motywowane oraz samoorganizującą się pamięć asocjacyjną
Kierownik projektu: prof. dr hab. Janusz Starzyk starzykj@gmail.com
Głównym celem proponowanych w projekcie badań jest opracowanie nowych efektywnych mechanizmów percepcyjnych wykorzystujących uogólnioną ideę uczenia motywowanego (ang. Motivated Learning, ML) oraz nowe asocjacyjne mechanizmy uczenia i wnioskowania. Wyniki badań osiągnięte w ramach tego projektu pozwolą zbudować nowoczesne kognitywne systemy które na podstawie określonych potrzeb są zdolne warunkowo i inteligentnie, definiować skojarzenia i formować wiedzę potrzebną do osiągnięcia wyznaczonych celów.
Okres realizacji: 15.03.2017–14.03.2020
Finansowanie: Program OPUS NCN (UMO-2016/21/B/ST7/02220)

Inteligentne nieliniowe systemy o płytkich i głębokich architekturach
Kierownik projektu: prof. dr hab. inż. Bogdan Wilamowski wilambm@gmail.com
Najnowsze badania pokazują, że najbardziej popularne architektury takie jak SLP (Single-Layer Perception) (MLP z jedną warstwą ukrytą) mają bardzo ograniczone możliwości. Na przykład, mając sieć 10 neuronów SLP można rozwiązać problem typu Parity-9 podczas gdy sieć typu FCC (Fully Connected Cascade) o tej samej liczbie neuronów pozwala rozwiązywać problemy typu Parity-1023. Niestety popularne algorytmy uczenia (w tym algorytm LM) nie są zdolne do uczenia tego typu kompaktowych i potężnych architektur. Problemy związane z zastosowaniem tradycyjnych sieci neuronowych pchnęły naukowców do poszukiwania innych kierunków, takich jak: systemy rozmyte, SVM (Support Vector Machine) czy ELM (Extreme Learning Machines). Tymczasem okazuje się, że owe złożone problemy można rozwiązać przy użyciu nowych kompaktowych architektur. Dlatego badania w projekcie skupiły się na sieciach o nowych kompaktowych architekturach oraz nowych algorytmach uczenia sieci.
Okres realizacji: 16.07.2014–15.01.2017
Finansowanie: Program OPUS NCN (UMO-2013/11/B/ST6/01337)

Physarum Chip: Growing Computers from Slime Mould
Kierownik projektu z ramienia WSIiZ: dr Andrew Schumann aschumann@wsiz.rzeszow.pl
Projekt naukowo-badawczy realizowany w ramach 7 Programu Ramowego. Celem badań było opracowanie obiektowo zorientowanego języka programowania dla obliczeń realizowanych przy użyciu Physarum Polycephalum.
Physarum polycephalum jest jednokomórkowym organizmem pierwotnym należącym do rzędu Physarales, podklasy Myxogastromycetidae, klasy Myxomycetes, gromady Myxostelida. Właściwości tego organizmu mogą zostać wykorzystane m.in. przy budowie komputera biologicznego. Szczególna uwaga była zwrócona na wybrane podejścia pozwalające modelować w tworzonym w języku programowania zachowanie się Physarum Polycephalum.
Termin realizacji: 03.2013–02.2016
Koordynatorem projektu był: University of the West of England, Bristol (UK)

Organizacja pamięci semantycznej i epizodycznej w uczeniu motywowanym robotów
Kierownik projektu: prof. nadzw. dr hab. Janusz Starzyk starzykj@gmail.com
Głównym celem projektu było zaprojektowanie wykraczających poza dotychczasowy stan wiedzy mechanizmów tworzenia i organizacji pamięci semantycznej i epizodycznej w uczeniu motywowanym (ang. motivated learning, ML). W oparciu o takie mechanizmy można budować pamięci systemów autonomicznych działających w zmieniającym się złożonym środowisku.
Okres realizacji: 30.08.2012–29.08.2015
Finansowanie: Program OPUS NCN (UMO-2011/03/B/ST7/02518)

Inteligentne metody analizy szans i zagrożeń w procesie kształcenia
Kierownik projektu: dr Marek Jaszuk mjaszuk@wsiz.rzeszow.pl
W ramach projektu opracowywano algorytmy tworzenia modeli semantycznych na podstawie danych empirycznych pochodzących z procesu kształcenia. Prace prowadziły do stworzenia metodologii automatycznego tworzenia modelu ucznia lub studenta, który mógłby być podstawą dla systemu analitycznego wspomagającego zarządzanie procesem dydaktycznym.
Opracowywana metodologia bazuje na algorytmach drążenia danych i uczenia maszynowego. Unikatowość stworzonego rozwiązania opiera się na pełnej automatyzacji tworzenia modelu semantycznego. Metoda ma charakter uniwersalny i może znaleźć zastosowanie w wielu obszarach nie mających związku z procesem kształcenia.
Okres realizacji: 1.06.2013–30.04.2015
Finansowanie: Regionalny Program Operacyjny Województwa Podkarpackiego na lata 2007–2013

Neuronowe i immunologiczne wspomaganie analizy i syntezy modeli obiektów technicznych na bazie struktur wykorzystujacych grafy rzadkie w warunkach niekompletnosci informacji
Kierownik projektu: dr inż. Mirosław Hajder miroslaw.hajder@gmail.com
Inicjatywa, będąca przedmiotem niniejszego projektu, miała na celu przeprowadzenie badań dotyczących oszacowania skuteczności analizy katastroficznych zjawisk przyrodniczych wspomaganych sieciami neuronowymi i systemami immunologicznymi z wykorzystaniem niekompletnej wiedzy o przebiegu zjawisk. Podstawowym celem badań było rozwinięcie teorii katastrof, w szczególności w odniesieniu do stabilności systemów złożonych, oszacowanie skuteczności wyszczególnionych metod analizy oraz opracowanie hybrydowych metod badawczych.
Okres realizacji: 01.06.2014–31.03.2015
Finansowanie: Regionalny Program Operacyjny Województwa Podkarpackiego na lata 2007–2013

Nowe metody analizy i optymalizacji architektury złozonych sieci telekomunikacyjnych następnej generacji
Kierownik projektu: dr inż. Paweł Różycki
Aktualna wiedza na temat wpływu architektury złożonych sieci szkieletowych następnej generacji na ich funkcjonowanie jest niepełna i niewystarczająca zwłaszcza w wielodomenowym, wielowarstwowym środowisku. Stąd potrzeba opracowania metod analizy tego typu sieci oraz wskazania sposobów optymalizacji jej architektury. Problem jest o tyle trudny że rozważanie sieci są wciąż na etapie koncepcyjnym i jedyną możliwością weryfikacji zaproponowanych metod są symulacje komputerowe.
Celem projektu było opracowanie nowych wielokryterialnych algorytmów optymalizujących architekturę systemów złożonych oraz zaproponowanie metod analizy.
Okres realizacji: 01.06.2014–31.03.2015
Finansowanie: Regionalny Program Operacyjny Województwa Podkarpackiego na lata 2007–2013

Badania nad algorytmami syntezy statycznych obrazów znamion melanocytowych
Kierownik projektu: prof. dr hab. inż. Zdzisław Hippe zhippe@wsiz.rzeszow.pl
W wyniku realizacji projektu utworzono specjalizowane narzędzie informatyczne Instant-Nevi-Painter.PL (zwane dalej INP), przeznaczone do tworzenia syntezowanych komputerowo cyfrowych obrazów wybranych odmian znamion, udostępnione via Internet pod adresem http://synteza.melanoma.pl/. Algorytmy syntezy obrazów zaimplementowane aktualnie w INP, dotyczą najbardziej zagrażających człowiekowi znamion melanocytowych skóry grupy Nevus oraz z grupy Melanoma, obejmując syntezą także wszystkie podtypy tych znamion. Badania prowadzone podczas realizacji omawianego projektu doprowadziły do spostrzeżenia, że bardziej ścisłe rozpoznanie typu znamienia (a w konsekwencji, lepsza synteza jego obrazu) wymaga zmodyfikowania pierwotnej reguły ABCD, nadając jej postać ABK, gdzie term K oznacza dozwolone, liniowe kombinacje kolorów i zróżnicowania struktur. Term K został przez nas wyłoniony na podstawie wyczerpujących badań statystycznych, poświęconych analizie współwystępowania tych symptomów w rzeczywistych obrazach cyfrowych znamion melanocytowych. Aktualnie, rozpoznano 53 dopuszczalne wartości termu K. Do praktycznych efektów realizacji projektu należy niewątpliwie zaliczyć utworzenie specjalizowanego narzędzia informatycznego Instant-Nevi-Painter.PL. Korzystając z w/w narzędzia można utworzyć dla własnych celów (bez możliwości zapisu) roboczy zbiór obrazów syntezowanych. Zbiór ten może być przydatny zarówno w (i) procesie diagnozowania – poprzez porównanie znamienia pacjenta/pacjentki z odpowiednim znamieniem syntezowanym, jak i też w (ii) procesie wspomagania nauczania niektórych przedmiotów na studiach medycznych (dermatologia) i para-medycznych (kosmetologia, ochrona zdrowia, zdrowie publiczne).
Okres realizacji: 20.04.2011–19.04.2013
Finansowanie: Projekty badawcze własne MNiSW konkurs 4 (N N 516482640)

Mechanizmy inteligencji roju w zagadnieniach analizy dyskryminacyjnej i analizy skupień
Kierownik projektu: dr inż. Arkadiusz Lewicki alewicki@wsiz.rzeszow.pl
Celem projektu naukowo-badawczego było stworzenie nowych algorytmów wzorowanych na zachowaniach inteligencji stadnej (takich jak rój cząstek oraz mechanizmy determinujące postępowanie kolonijnej społeczności mrówek), tak aby następnie można było zbadać oraz określić ich możliwości klasyfikacyjne (w rozumieniu zarówno zalet, jak i wad) w zadaniach analizy wielowymiarowej, obejmującej analizę dyskryminacyjną oraz analizę skupień.
W ramach projektu opracowywane zostały nowe metody i algorytmy oparte na zmodyfikowanej taktyce inteligencji stadnej (roju cząstek oraz mrowiska) do analizy dyskryminacyjnej, jak i analizy skupień, tak, aby ich efektywność i uniwersalność była jak największa. Powstała aplikacja, budowana na platformie opensourceowej (w środowisku J2EE), implementująca opracowane metody i algorytmy, tak aby w procesie ewaluacji można było dokonać oceny wad i zalet przyjętych rozwiązań. W projekcie architektury systemu uwzględniono fakt, że powinna umożliwiać ona nie tylko realizację przyjmowania danych wejściowych, przetwarzania danych i udostępniania oczekiwanych rozwiązań, a więc fundamentalnych składowych każdego oprogramowania systemowego, ale również powinna: zapewniać wieloplatformowość, umożliwiać import plików danych z różnych źródeł, ułatwiać testowanie i pielęgnację stworzonego oprogramowania, zmniejszać negatywne skutki uboczne pojawiających się błędów, pozwalać na modyfikację i skalowalność powstałego oprogramowania.
Ponadto przygotowano publikacje naukowe w periodykach krajowych i zagranicznych, referaty na znaczących konferencjach krajowych i zagranicznych, ze szczególnym uwzględnieniem konferencji z dziedziny soft-computingu, sztucznej inteligencji i eksploracji danych.
Okres realizacji: 15.04.2011–14.04.2014
Finansowanie: Projekty badawcze własne MNiSW (N N 519 654540)

Modelowanie języka naturalnego (polskiego) dla potrzeb budowy systemu rozpoznawania mowy klasy LVCSR
Kierownik projektu: prof. dr hab. inż. Ryszard Tadeusiewicz, doktorant: Leszek Gajecki lgajecki@wsiz.rzeszow.pl
Celem projektu było utworzenie modelu języka naturalnego opartego na automatycznej ekstrakcji reguł, który pozwala uzyskać poprawę jakości rozpoznawania ciągłej mowy polskiej w systemie rozpoznawania mowy dużego słownika (LVCSR) w stosunku do szeroko stosowanego modelu trigramowego.
Efektem jest praca doktorska Leszka Gajeckiego obroniona w 2013 roku na Akademii Górniczo-Hutniczej oraz publikacje naukowe.
Okres realizacji: 19.11.2010 –18.10.2013
Finansowanie: Projekty badawcze własne – promotorskie MNiSW (N N516 513439)

Inteligentne metody komputerowego wspomagania bezinwazyjnej diagnostyki chorób krtani
Kierownik projektu: dr inż. Krzysztof Pancerz
Celem projektu było opracowanie inteligentnych metod i algorytmów wspomagania bezinwazyjnej diagnostyki wybranych chorób krtani oraz ich implementacja w dedykowanym (specjalizowanym) narzędziu komputerowym. Na podstawie dostępnych próbek dźwiękowych sygnału mowy rozważane były dwa schorzenia krtani obrzęk Reinkego oraz polip krtani. Diagnostyka oparta została o inteligentną analizę wybranych parametrów sygnału mowy (fonacji) pacjentów zarówno w dziedzinie czasu jak i w dziedzinie częstotliwości.
Efekty: Aplikacja komputerowa w języku Java o nazwie LARDISS implementująca opracowane podejścia wspomagające diagnozowanie wybranych chorób krtani.
Publikacja artykułów w czasopismach o zasięgu międzynarodowym (jedna publikacja w czasopiśmie Bio-Algorithms and Med-Systems oraz jedna publikacja w czasopiśmie Computational Intelligence and Neuroscience).
Publikacja i prezentacja referatów na znaczących konferencjach o zasięgu międzynarodowym, w tym na konferencjach ściśle tematycznie powiązanych z zakresem prac realizowanych w projekcie (konferencje: International Conference on Intelligent Systems Design and Applications, International Joint Conference on Biomedical Engineering Systems and Technologies, Federated Conference on Computer Science and Information Systems, International Workshop on Biomedical Informatics and Biometric Technologies).
Publikacja i prezentacja referatów na znaczących konferencjach o zasięgu krajowym ściśle tematycznie powiązanych z zakresem prac realizowanych w projekcie (konferencje: Ogólnopolska Konferencja Naukowa Modelowanie Cybernetyczne Systemów Biologicznych, Otwarte Seminarium z Akustyki).
Udostępnienie dwóch artykułów w liczącej się w świecie naukowym bazie IEEE Xplore Digital Library.
Okres realizacji: 17.03.2010–16.03.2012
Finansowanie: Projekty badawcze MNiSW (N N516 423938)

Kolegium Informatyki Stosowanej

Wyższa Szkoła Informatyki i Zarządzania z siedzibą w Rzeszowie

ul. Sucharskiego 2,
35-225 Rzeszów

tel.: 17 866 11 11
fax: +48 17 866 12 22
e-mail: wsiz@wsiz.rzeszow.pl

Wszelkie Prawa Zastrzeżone, Wyższa Szkoła Informatyki i Zarządzania w Rzeszowie © 2008-2020