Kierownik:
Prof. dr hab. inż. Sławomir Wiak
Potencjalni promotorzy:
Prof. dr hab. inż. Adam Pelikant
Osoba do kontaktu:
Dr inż. Krzysztof Smółka, krzysztof.smolka@p.lodz.pl, tel: 42-631-25-71
Zakres działalności:
Badania z zakresu przetwarzania analitycznego danych o słabo zdeterminowanej strukturze oraz sieci połączeń.
- Analiza danych genomicznych (DNA, RNA) po stronie serwera bazy danych z zastosowaniem obiektów tworzonych przy pomocy języków wysokiego poziomu;
- Metodologia przetwarzania danych medycznych z zastosowaniem protokołu wymiany i formatu DICOM;
- Analiza sieci powiązań i relacji w nich zachodzących, na podstawie sieci społecznościowych takich jak Twitter;
- Analiza emocji przekazywanych za pomocą różnych środków wyrazu.
Działalność obecna:
W badaniach nad sieciami społecznościowymi została zgromadzona bardzo duża baza rzeczywistych wpisów (ponad 1 mln.) w serwisie Twitter dotyczących polskich partii politycznych. Podstawowym zadaniem była prezentacja powiązań wraz z porządkowaniem grafu. Z powodu liczebności węzłów konieczne jest dokonywanie filtrowania danych np. ramką czasową. Ponadto możliwe jest wyznaczanie parametrów całego grafu lub subgrafów, co pozwala na wykrywanie grup silnie kooperujących – np. farm trolli, farm klakierów etc. Ważnym elementem jest analiza emocji związanych z przekazem, co pozwala na zidentyfikowanie rzeczywistych relacji pomiędzy osobami (węzłami grafu).
W badaniach dotyczących analizy danych DNA i RNA zbudowane zostały algorytmy składowania danych po stronie serwera BD oraz algorytmy wyszukiwania łańcuchów w pełnym genomie. Zostały one zweryfikowane za pomocą wykrywania tzw. starterów (promotorów) w zestawie danych genomicznych wybranych gatunków zwierząt.
Przyszłe działania:
Poszerzenie badań nad analizą emocji niesionych przez przekaz w języku polskim z uwzględnieniem fleksji. Opracowanie metod grupowania węzłów tak aby zachować charakter relacji z jednoczesnym ograniczeniem niezbędnych do prezentacji graficznej sieci. Opracowanie algorytmów wyznaczenia parametrów na podstawie zawartości wpisów oraz metadanych opisujących autora pozwalających na lepsze wykrywanie kooperatyw działających w sieci. Podział grafu na podgrafy, który minimalizuje liczbę „rozciętych” krawędzi, a jednocześnie zachowania relacji w powstałych po podziale częściach.
Publikacje/patenty/nagrody/granty:
- Adam Pelikant, The analysis relations between users in social network based on polish political tweets, In: Beyond Databases, Architectures and Structures. Paving the Road to Smart Data Processing and Analysis. BDAS 2019. Communications in Computer and Information Science, vol 1018. Springer, Cham
- Adam Pelikant: Big Data object-oriented representation based on genomic data searching system, 18th International Symposium on Electromagnetic Fields in Mechatronics, Electrical and Electronic Engineering Book, 2017
- Adam Pelikant, Potencjał rozwiązań ICT i jego wykorzystanie w służbie zdrowia, Roczniki Kolegium Analiz Ekonomicznych, zeszyt 56/2019, SGH 2019, ISSN 1232-4671 pp. 343-360
- Tomasz Sapińnski, Dorota Kamińska, Adam Pelikant, Gholamreza Anbarjafari, Emotion Recognition from Skeletal Movements, Entropy 2019, 21, 646; doi:10.3390/e21070646
- Tomasz Sapiński, Dorota Kamińska, Adam Pelikant, Cagri Ozcinar, Egils Avots,Gholamreza Anbarjafari, Multimodal Database of Emotional Speech, Video and Gestures, August 2018, Conference: International Conference on Pattern Recognition (ICPR 2018) At: Beijing, China
Słowa kluczowe:
analiza grafów, sieci społecznosciowe, wykrywanie emocji, dane semistrukturalne, dane genomiczne.
The portfolio of research groups was created as part of the Programme "STER" – Internationalisation of doctoral schools” as part of the realization of the project “Curriculum for advanced doctoral education & taining – CADET Academy of Lodz University of Technology”.
Kierownik:
Prof. dr hab. inż. Sławomir Wiak
Potencjalni promotorzy:
Prof. dr hab. inż. Sławomir Wiak
Osoba do kontaktu:
Dr inż. Dorota Kamińska, tel: 42-631-25-71, dorota.kaminska@p.lodz.pl
Zakres działalności:
- wdrożenie modeli dyskretnych do optymalnego projektowania inteligentnych mikrosystemów (MEMS/NEMS) i wielofizycznej analizy MEMS/NEMS
- zautomatyzowane optymalne projektowanie z wykorzystaniem algorytmów optymalizacyjnych
- nieliniowa analiza multifizyczna i wielokryterialna optymalizacja MEMS/NEMS
- metody numeryczne w projektowaniu MEMS/NEMS: problemy odwrotne
- wdrażanie systemów eksperckich do globalnego projektowania inteligentnych mikrosystemów (MEMS/NEMS)
- badania w zakresie obliczeń afektywnych, rozpoznawania emocji i stresu w oparciu o analizę sygnałów biologicznych w ramach krajowych (Miniatura NCN) i międzynarodowych projektów VRXanny (Erasmus+)
- badania nad redukcją stresu z wykorzystaniem Wirtualnej Rzeczywistości w ramach krajowych (Miniatura NCN) i międzynarodowych projektów VRXanny (Erasmus+)
- badania nad zastosowaniem rozwiązań Extended Reality w edukacji (wiele międzynarodowych projektów Erasmus+, np. ViMeLa, Atomic, VRAna)
- badania nad testowaniem użyteczności/dostępności z wykorzystaniem danych subiektywnych (kwestionariusze) i obiektywnych (sygnały biomedyczne) w ramach projektów krajowych (Dostępna Politechnika Łódzka, NCBiR) i międzynarodowych Pan UD (Erasmus+).
Działalność obecna:
- Wdrażanie zaawansowanych metod numerycznych do projektowania MEMS/NEMS: automatyczna optymalizacja.
- Rozwiązywanie zagadnień odwrotnych z wykorzystanien optymalizacji jednokryterialnej i optymalizacji wielokryterialnej w sensie Pareto.
- Implementacja nowoczesnych technologii ICT w w obszarze rozszerzonej rzeczywistości (EX) w obszarze kształcenia.
- Implementacja EX jako narzędzia do redukcji stresu i poprawy zdrowia psychicznego.
- Analiza sygnałów takie jak mowa, gesty, mimika oraz sygnały fizjologiczne określamy stan emocjonalny, w tym testy użyteczności i monitorowania zdrowia.
Przyszłe działania:
- Wdrożenie metod bezgradientowych oraz metod opartych na gradientach do inteligentnego projektowania mikrosystemów
- Wielokryterialna i Pareto strategie w aspekcie metodologii MOESTRA i P-EStra
- Obliczenia inspirowane naturą: wind-driven optimization and Biogeography-based optimization
Publikacje/patenty/nagrody/granty:
- Di Barba Paolo, Slawomir Wiak: MEMS: Field Models and Optimal Design, Springer 2020, ISBN 978-3-030-21495-1, pp. 1-190
- Paolo Di Barba and Slawomir Wiak – Optimal Design and 3D printing and Metamaterials, IET (The Institution of Engineering and Technology), 2022, monograph
- Paolo Di Barba, Teodor Gotszalk, Wojciech Majstrzyk, Maria Evelina Mognaschi, Karolina Orłowska, Slawomir Wiak, and Andrzej Sierakowski: Optimal Design of Electromagnetically Actuated MEMS Cantilevers, Sensors 2018,18(8), 2533; monograph, pp 2-14
- Dorota Kamińska, Sławomir Wiak, Lidija Petkovska, Goga Cvetkovski, Paolo Di Barba, Maria Evelina Mognaschi,· Rain Eric Haamer, Gholamreza Anbarjafari Virtual Reality-Based Training: Case Study in Mechatronics. Technology, Knowledge and Learning https://doi.org/10.1007/s10758-020-09469-z, 2020.
- D. Kamińska, K. Smółka, G. Zwoliński, S. Wiak, D. Merecz-Kot and G. Anbarjafari, "Stress Reduction Using Bilateral Stimulation in Virtual Reality," in IEEE Access, vol. 8, pp. 200351-200366, 2020, doi: 10.1109/ACCESS.2020.3035540.
- Dorota Kamińska, Tomasz Sapinski , Sławomir Wiak, Toomas Tikk, Rain Eric Haamer, Egils Avots, Ahmed Helmi, Cagri Ozcinar and Gholamreza Anbarjafari: Virtual Reality and Its Applications in Education - Survey, Information 2019, 10(10), 318; doi:10.3390/info10100318, MDPI, pp. 2-20, (This article belongs to the Section Information and Communications Technology)
- PAT_WLA. PL, nr 229224 (2018-01-17). Electric wheelchair with variable base). Autorzy/Authors: Sławomir Wiak, Pyć Tomasz, Timofeev Vladimir, Popsui Sergei, Kapralov Guennady.
Projekty badawcze w realizacji:
- MDB-MEDICAL DATA BANK-Virtual platform for medical data and modern diagnostics. Operational Program Digital Poland, Priority Axis II, Action 2.3 - Digital accessibility and usefulness of public sector information.
- ASM SMART DATA SYSTEM (ASM SDS) - Research on a data collection, processing and distribution system using machine learning algorithms for the modernization of implementation and management processes and the implementation of new and substantially improved research products and services (Numer umowy: RPLD.01.02.02-10-0022/18)
Słowa kluczowe:
CAD, projektowanie optymalne, inteligentne mikrosystemy (NEMS/MEMS), bazy danych i systemy eksperckie, sztuczna Inteligencja (AI), wirtualna rzeczywistość (VR), rozszerzona rzeczywistość, informatyka afektywna, redukcja stresu, rozpoznawanie emocji
Lista propozycji staży w danej grupie badawczej:
stypendia postdoc i stypendia dla doktorantów zaangażowanych w badania nad zaawansowanymi metodami modelowania komputerowego inteligentnych mikrosystemów, rozszerzonej rzeczywistości i informatyce afektywnej
The portfolio of research groups was created as part of the Programme "STER" – Internationalisation of doctoral schools” as part of the realization of the project “Curriculum for advanced doctoral education & taining – CADET Academy of Lodz University of Technology”.