Projekty

2023 - 2025

Projekt se zaměřuje na širokou oblast základního výzkumu algoritmů, konceptů a technik ve znalostním inženýrství. Jedná se o perspektivní a neustále se rozšiřující oblast jak z hlediska teoretického výzkumu, tak z hlediska potenciálu pro praktické aplikace. Zároveň oblast působení projektu zažívá extrémní nárůst komplexity vzhledem k množství dat a diverzity technik, které se snaží s tímto trendem vypořádat. Ústředním zájmem projektu budou konkrétně metody ve zpracování dat, vytěžování informačně obsažných údajů z dat a automatické hledání vysvětlení pro jevy, které se v datech vyskytují. Palčivým problémem současné umělé inteligence zaměřené na zpracování znalostí je omezená schopnost či neschopnost podat vysvětlení vedoucí k určitému rozhodnutí. U rozhodnutí se tak často nelze dopátrat jeho původu, což ztěžuje ladění a snižuje důvěryhodnost systému. Celým projektem naskrz všechna dílčí témata tedy bude tato otázka reflektována. Jedná se o doktorský projekt zastřešující pestré výzkumné zájmy členů doktorandů, avšak poskytující obecnou nosnou otázku, která se prolíná napříč dílčími tématy. Projekt speciálně hodlá rozvíjet algoritmy a techniky v neuronových sítích, evolučních algoritmech, zpracování obrazu a textu a zpracování pohybové informace, a sice od základní teorie po praktické aplikace. Projekt bezprostředně navazuje na končící projekt SGS z moderních algoritmických technik pro znalostní inženýrství.

2021 - 2023

Hlavním cílem projektu je vytvoření postupů pro analýzu tematických klastrů na materiálu uměleckého textu novočeské literatury a jejich následná aplikace na konkrétní digitalizovaně zpracované texty. Smyslem projektu je za využití softwarových nástrojů materiál uměleckého textu roztřídit podle stanovených kulturně-společenských kategorií, jež i dnes vnímáme jako společensky závažná a aktuální, do tematických hnízd, s nimiž bude moci uživatel pracovat, třídit je a kombinovat, což mu umožní nalezení nečekaných souvislostí v textech novočeského básnictví. Výstup výzkumu se následně promítne do prezentační aplikace, která bude zpřístupňovat takto zpracovaný materiál pomocí definovaných modulů podle cílového uživatele (čtenářská veřejnost; student středoškolák a vysokoškolák, resp. pedagog; badatel; vydavatel). Tato prezentační aplikace bude přístupná on-line a přinese nejvýznamnější knihy česky psané poezie 19. a počátku 20. století ve fulltextu s rozsáhlým rejstříkem nástrojů. Proponovaná aplikace má potenciál zásadním způsobem ovlivnit způsob výuky literatury, bude moderní didaktickou pomůckou a bude mít též dopad v oblasti výzkumu společenských věd.

2013

Cílem projektu je vytvořit metody crowdsourcingu pro anotaci webových služeb a metody pro analýzu struktury informací o webových službách a jejich doporučování. Výsledky tohoto výzkumu budou ověřeny na množině webových služeb z veřejných registrů na Webu jako je ProgrammableWeb.com. Pro crowdsourcing potom budou využiti studenti inženýrského studia, kteří budou v letním semestru navštěvovat předmět Web 2.0. Výzkum v tomto projektu přímo řeší vybrané otázky, které byly diskutovány na jarním sympoziu AAAI ve Stanfordu v březnu 2012 s názvem Inteligentní webové služby a metody sociálního výpočtu. Spoluorganizátorem tohoto sympozia byl Doc. Ing. Tomáš Vitvar, Ph.D.

2011

Webové služby rozšířené o sémantiku, známé jako sémantické webové služby, jsou předmětem výzkumu již několik let. Umožňují automatizovat proces používání webových služeb (jako například objevování služeb, jejich výběr, kompozice, mediace a spouštění) pomocí expresivních sémantických jazyků pro popis služeb, logického usuzování a metod "problem-solving" z umělé inteligence. Mnoho prací v této oblasti poskytuje metody a nástroje které jsou založeny na požadavku snížit manuální činnost uživatelů a nahradit ji inteligentním chováním softwarových agentů. Ačkoliv tyto nástroje poskytují velmi sofistikované metody pro automatizaci celého procesu, většinou využívají pouze explicitní definici uživatelského cíle s vyžadovanou kvalitou výsledku. Tyto nástroje neberou v úvahu širší souvislosti obsažené v uživatelském kontextu jako například uživatelovu přítomnost v sociální síti, sociální vztahy s ostatními uživateli, vztahy mezi znalostmi a požadavkami více uživatelů, ale také činnosti, které uži

2021 - 2023

Cílem projektu je inovace výuky fotosyntézy na ZŠ a SŠ ve smyslu jejího významu pro tvorbu trvale udržitelné biomasy, chemismus vod a atmosféru v době globální klimatické změny. Prostředkem k dosažení tohoto cíle bude digitální platforma obsahující interaktivní učebnici k tématu fotosyntézy suchozemských a vodních rostlin využitelná pro 8. a 9. roč. ZŠ a a 1. a 2 roč.SŠ, v praxi ověřené a moderními výukovými metodami (challange based learning, project based learning, inquiry learning, place based education) zpracované návody na experimentální úlohy a metodiku pro učitele. Platfotma bude vyvíjena prostřednictvím výzkumného rámce tvořeného „Modelem didaktické rekonstrukce“, pedagogickou metodou využívanou pro inovace výuky v didaktice přírodovědných předmětů.

2020

Cílem projektu je vývoj webové aplikace, která umožní podrobnější evidenci zakázek, usnadnění práce při nákupu, prodeji a správě mediálních kampaní, využití datových zdrojů a SW třetích stran (ceníky inzerce, monitoring reklamy, Google Analytics, Ad Manager Facebook), zpřístupnit klientům online informace o průběhu kampaně a dokumentaci. Softwarový nástroj bude nastaven tak, aby jej bylo možno připojit do ve stejném období vyvíjeného centrálního informačního systému BOSS 4.0, který umožní sdílení a předávání informací v rámci skupiny sesterských či spolupracujících firem.

2020

Cílem projektu je zefektivnění poskytovaných služeb prostřednictvím specializovaného softwarového nástroje, který umožní konsolidaci dat a interaktivní práci s nimi v reálném čase s využitím moderních technologií (ovládání prostřednictvím smart přístrojů) a nabídl tak svým zákazníkům vyšší standard nabízených služeb. Softwarový modul bude nastaven tak, aby jej bylo možno připojit do centrálního informačního systému BOSS 4.0, který žadatel sám používá a zároveň také poskytuje třetím stranám jako ERP systém.

2020 - 2021

Cílem projektu je zefektivnění poskytovaných služeb v oblasti prodeje reklamních kampaní zákazníkům, a to prostřednictvím specializovaného softwarového nástroje, který by umožnil obsluhu a evidenci zařízení/reklamních ploch v reálném čase s využitím moderních technologií (ovládání prostřednictvím smart přístrojů) a nabídl tak svým zákazníkům vyšší standard nabízených služeb. Rozšíření SW modulu bude realizováno tak, aby jej bylo možno připojit do centrálního informačního systému BOSS 4.0, který žadatel používá jako ERP systém.

2010 - 2012

Projekt CellStore běží od roku 2003. Základní verze systému je již k dispozici a byla publikována coby autorizovaný software. Cílem dalších prací je podstatné rozšíření tohoto systému konkrétně zejména o tyto moduly: podpora typového podsystému v XQuery dotazech, integrace XQuery Update Facility (DML jazyk), transakční zpracování a optimalizace XQuery dotazů.

2023 - 2026

Projekt ELIXIR CZ, Česká národní infrastruktura pro biologická data, je zaměřen na zpracování, uchovávání, sdílení a analýzu dat v oblasti věd o živé přírodě. Cílem projektu je zajistit, aby data generovaná ostatními infrastrukturami splňovala kritéria FAIR – findable, accessible, interoperable and reusable, nutná k jejich plnému využití. Infrastruktura ELIXIR CZ je založena na expertní části zajišťované unikátním know-how špičkových odborníků z oblasti bioinformatiky, genomiky, biologie, medicíny, informatiky a počítačového inženýrství a na technické části spočívající v heterogenním souboru hardware a software prostředků a specifických architektur podle povahy zpracovávaných dat. Toto unikátní technické řešení je naplňováno především přímým zapojením e-infrastruktur zodpovědných za pokročilá IT řešení, budování datových úložišť, přístup k datům a výpočetním kapacitám. Cílem infrastruktury ELIXIR CZ je provozování pokročilých bioinformatických nástrojů, unikátních a zároveň interoperabilních datových zdrojů pro všechna odvětví současné biologie, školení odborníků a řešení pro dedikaci výpočetních prostředků a jejich specifických technických parametrů podle potřeb uživatelské komunity. Základním prvkem pro přístup a sdílení dat jsou nástroje pro autorizaci a autentizaci uživatelů, které umožňují přístup k datovým zdrojům a nástrojům. Jde většinou o vysoce rozvinuté metody, které jsou na základě schopnosti identifikovat uživatele používány pro přístup k datovým zdrojům včetně těch, které se týkají vysoce citlivých dat. Obecně představuje toto řešení technologii použitelnou ve všech disciplínách pracujících se sdílenými daty napříč vědami o živé přírodě a v podstatě i mimo ni. ELIXIR CZ se výrazně profiluje v oblasti správy dat (Data Management), a to od úrovně uživatelů po úroveň administrátorů vědeckých projektů. Koncepce a nástroje v této oblasti jsou aplikovatelné na řešení procesů od generování dat po jejich archivaci a využitelnost.

2020 - 2022

Projekt ELIXIR CZ, Česká národní infrastruktura pro biologická data, je zaměřen na zpracování, uchovávání, sdílení a analýzu dat v oblasti věd o živé přírodě. Cílem projektu je zajistit, aby data generovaná ostatními infrastrukturami splňovala kritéria FAIR – findable, accessible, interoperable and reusable, nutná k jejich plnému využití. Infrastruktura ELIXIR CZ je založena na expertní části zajišťované unikátním know-how špičkových odborníků z oblasti bioinformatiky, genomiky, biologie, medicíny, informatiky a počítačového inženýrství a na technické části spočívající v heterogenním souboru hardware a software prostředků a specifických architektur podle povahy zpracovávaných dat. Toto unikátní technické řešení je naplňováno především přímým zapojením e-infrastruktur zodpovědných za pokročilá IT řešení, budování datových úložišť, přístup k datům a výpočetním kapacitám. Cílem infrastruktury ELIXIR CZ je provozování pokročilých bioinformatických nástrojů, unikátních a zároveň interoperabilních datových zdrojů pro všechna odvětví současné biologie, školení odborníků a řešení pro dedikaci výpočetních prostředků a jejich specifických technických parametrů podle potřeb uživatelské komunity. Základním prvkem pro přístup a sdílení dat jsou nástroje pro autorizaci a autentizaci uživatelů, které umožňují přístup k datovým zdrojům a nástrojům. Jde většinou o vysoce rozvinuté metody, které jsou na základě schopnosti identifikovat uživatele používány pro přístup k datovým zdrojům včetně těch, které se týkají vysoce citlivých dat. Obecně představuje toto řešení technologii použitelnou ve všech disciplínách pracujících se sdílenými daty napříč vědami o živé přírodě a v podstatě i mimo ni. ELIXIR CZ se výrazně profiluje v oblasti správy dat (Data Management), a to od úrovně uživatelů po úroveň administrátorů vědeckých projektů. Koncepce a nástroje v této oblasti jsou aplikovatelné na řešení procesů od generování dat po jejich archivaci a využitelnost.

2020 - 2021

Společnost připravuje vytvoření datové platformy, která propojí dosud nespolupracující roztroušená veřejně dostupná data z datových a informačních zdrojů z oblasti marketingu, médií a komunikace. Datová platforma na jednom místě poskytne přehled o datových zdrojích využitelných v rámci procesu marketingové komunikace.

2021 - 2024

The diversity, complexity and volume, as well as privacy and regulatory considerations, necessitate a collaborative and federated approach to life-science data. For scientists to find and share data across Europe and world-wide, ELIXIR needs to continuously develop and connect its services. The international ecosystem provided by ELIXIR – with 220 institutes in 23 Nodes, connecting hundreds of bioinformatics services – is globally unique and a competitive advantage for European research. Through our national Nodes ELIXIR has the geographical spread, service portfolio and expertise to fulfil our ambition that every European project uses FAIR data based on common standards, tools and services. The initial operational phase of ELIXIR, supported by the H2020 ELIXIR-EXCELERATE project, focussed on the coordination and delivery of bioinformatics services from national Nodes. This lay the foundation for a coordinated European infrastructure. ELIXIR-CONVERGE will build on these achievements to deliver another critical component: the provisioning, across Europe, of distributed local support for data management based on a toolkit for researchers that enables lifecycle management for their research data according to international standards. ELIXIR-CONVERGE will develop the national operations of such a distributed research infrastructure to drive good data management, reproducibility and reuse in a heterogeneous funding landscape. Over 36 months and with partners from our 23 Nodes, ELIXIR-CONVERGE takes the next step to realise a European data federation where interconnected national operations, strategically managed via national research infrastructure roadmaps, allow users to extract knowledge from life science’s large, diverse and distributed datasets. By connecting ELIXIR Nodes to provide FAIR data management as a service, ELIXIR-CONVERGE will build national capacity and create a blueprint for operating sustainable Nodes in distributed research infrastructures.

2019 - 2023

The main aim of this Action will be to promote synergies across Europe between linguists, computer scientists, terminologists, and other stakeholders in industry and society, in order to investigate and extend the area of linguistic data science. We understand linguistic data science as a subfield of the emerging “data science”, which focuses on the systematic analysis and study of the structure and properties of data at a large scale, along with methods and techniques to extract new knowledge and insights from it. Linguistic data science is a specific case, which is concerned with providing a formal basis to the analysis, representation, integration and exploitation of language data (syntax, morphology, lexicon, etc.). In fact, the specificities of linguistic data are an aspect largely unexplored so far in a big data context. In order to support the study of linguistic data science in the most efficient and productive way, the construction of a mature holistic ecosystem of multilingual and semantically interoperable linguistic data will be required at Web scale. Such an ecosystem, unavailable today, is needed to foster the systematic cross-lingual discovery, exploration, exploitation, extension, curation and quality control of linguistic data . We argue that linked data (LD) technologies, in combination with natural language processing (NLP) techniques and multilingual language resources (LRs) (bilingual dictionaries, multilingual corpora, terminologies, etc.), have the potential to enable such an ecosystem that will allow for transparent information flow across linguistic data sources in multiple languages, by addressing the semantic interoperability problem.

2022

FAIR Data Entry Tool is a complete software solution for capturing bioinformatic data described by a given ontology.

2024 - 2026

PoliRuralPlus

2020 - 2021

Předmětem poskytnutí služby je zhotovení analýzy, návrhu a implementace softwarového řešení pro inteligentní analýzu obsahu dokumentů.

2011

Cílem projektu je najít a vyvinout techniky, které umožní plnou integraci staticky a dynamických typovaných programovacích jazyků. Součástí projektu je implementace prototypu virtuálního stroje, který je schopen interpretovat jazyk Java a Smalltalk a zároveň umožňuje používat tyto jazyky zcela přirozeným způsobem. Řešení bude validováno na reálných případech z praxe.

2020 - 2021

Cílem projektu je vytvoření intuitivního nástroje pro řízení výzkumných projektů a komunikace mezi výzkumnými pracovníky a výzkumnou laboratoří. Smyslem projektu je vytvořit online softwarový nástroj, který budou moci využívat jednotlivá výzkumná pracoviště pro komunikaci se zadavateli výzkumných projektů, kteří budou moci zadávat jednotlivé vědecké projekty na dálku a sledovat průběh řešení výzkumné úkolu.

2020 - 2022

Projekt se v širším smyslu zaměřuje na výzkum v oblasti moderních algoritmů a technik ve znalostním inženýrství. Jedná se o perspektivní a neustále se rozšiřující oblast jak z hlediska teoretického výzkumu, tak z hlediska potenciálu pro praktické aplikace. Ústředním zájmem projektu budou konkrétně metody ve zpracování dat, vytěžování informačně obsažných údajů z dat a automatické hledání vysvětlení pro jevy, které se v datech vyskytují. Palčivým problémem současné umělé inteligence zaměřené na zpracování znalostí je omezená schopnost či neschopnost podat vysvětlení vedoucí k určitému rozhodnutí a rozhodnutí tak často nelze formálně podpořit a obhájit. Celým projektem naskrz všechna dílčí témata tedy bude tato otázka reflektována. Jedná se o doktorský projekt zastřešující pestré výzkumné zájmy členů doktorandů, avšak poskytující obecnou nosnou otázku, která se prolíná napříč dílčími tématy. Projekt speciálně hodlá teoreticky i aplikovaně rozvíjet algoritmy a techniky v neuronových sítích, evolučních algoritmech, zpracování obrazu a textu a zpracování pohybové informace. Projekt bezprostředně navazuje na končící projekt SGS z oblasti zpracování dat.

2017 - 2019

Projekt se zaměřuje na perspektivní a neustále se rozšiřující oblast zpracování dat a vytěžování informačně obsažných údajů z dat. K metodám pro získávání informací se stále více využívají vybrané metody umělé inteligence, jako např. neuronové sítě nebo evoluční algoritmy. Do popředí se dostávají i kombinované modely nebo algoritmy pro zpracování textové informace (text mining). Perspektiva a potřebnost těchto témat je zřejmá z faktu, že každým rokem se zdvojnásobuje objem dat. Současně je zpracováváno jen 20 % dostupných dat.

2013 - 2016

Prostředí Business Intelligence systémů a datových skladů se skládá z tisícovek programových artefaktů. Automatizovaná správa velkého množství artefaktů vyžaduje vysoce výkonné nástroje, které na trhu chybí. S využitím posledních výsledků teoretického výzkumu a dlouhodobých praktických zkušeností se správou prostředí založených na standardech SQL a XML vytvoříme nástroje, které budou představovat revoluční změnu v oblasti současných nástrojů Quality Assurance, kam se investují velké finanční prostředky.

2017 - 2019

Klíčovým trendem posledních desetiletí při řízení společností je rozhodování založené na datech (tzv. data-driven). Kritický systém podniku, který tento typ rozhodování a řízení umožňuje, je datový sklad (DWH), resp. Business Intelligence (BI). Rychle se měnící (nejen) ekonomické podmínky nutí společnosti BI dynamicky rozvíjet a efektivita správy a rozvoje BI (tzv. Data Governance) je podmínkou pro úspěšnou práci s daty. Big Data revoluce však přináší do světa zpracování dat masivní změny a ukazuje se, že dosavadní Data Governance technologie a metody jsou ve světě velkých dat neefektivní. Cílem projektu je proto vytvořit nástroje, které zajistí efektivní Data Governance i v Big Data prostředí, a uchrání tak miliardy korun investovaných po celém světě do dosavadního rozvoje BI.

2021

Cílem projektu je zmapování jednotlivých procesů zakázkové výroby, v tomto případě zakázkové výroby luxusních hodinek, vytvoření strukturálního i procesního modelu celé aplikační domény a na jeho základě návrh a implementace podpůrného softwarového systému, který bude dobře škálovatelný a pomocí konfigurace snadno upravitelný v případě změn některých dílčích procesů. Při návrhu a realizaci bude dbáno na to, aby výsledný systém byl po drobných (konfiguračních) úpravách použitelný obecně.

2010

Cílem projektu je navrhnout sadu pokročilých technik umožňující integraci programových celků implementovaných ve více programovacích jazycích. Součástí projektu je i praktická implementace těchto technik v prostředí Smalltalk/X.

2014

Projekt se zaměřuje na perspektivní a neustále se rozšiřující oblast předzpracování dat a vytěžování informačně obsažných údajů z dat. K metodám pro získávání informací se stále více využívají vybrané metody umělé inteligence, jako např. neuronové sítě nebo evoluční algoritmy. Do popředí se dostávají i kombinované modely nebo algoritmy pro zpracovování textové informace (text mining). Perspektiva a pořebnost těchto témat je zřejmá z faktu, že každým rokem se zdvojnásobuje objem dat. Současně je zpracováváno jen 20 % dostupných dat.

2014

Cílem projektu je vytvořit metody pro doporučování webových služeb, které zohlední jejich dynamiku. Tento projekt naváže na předcházející projekty SGS, ve kterých byly položeny základy pro datové sady o webových službách a základy metod pro doporučování. V tomto projektu budeme nadále tyto zavedené datové sady používat, rozšíříme je o nové datové sady a vytvoříme nové metody, které budou brát do úvahy stáří informace o webových službách a jejich životní cyklus. Výzkum v tomto projektu bude pokračovat v řešení otázek, které byly diskutovány na jarním sympoziu AAAI ve Stanfordu v březnu 2012 s názvem Inteligentní webové služby a metody sociálního výpočtu. V nadcházejících letech plánujeme podobné sympozium opakovat.

2024 - 2027

The project deals with streamlining the work with FAIR data in research - their planning (plan), monitoring (track) and evaluation (assess). It is primarily about introducing interoperability between existing DMP creation tools, SKG-type services and evaluation tools. Likewise, other supporting tools related to research data management will be incorporated. The results of the project will be verified by a number of pilots across Europe.

2020 - 2021

Cílem projektu je poskytnutí expertních znalostí z aplikovaného výzkumu v oblastech konceptuálního a ontologického modelování, aplikace grafových databází a specifikace, návrhu a prototypové implementace budoucí specifické funkcionality agregačního portálu pro podporu vzdělávání.

2015

Projekt se zaměřuje na perspektivní a neustále se rozšiřující oblast zpracování dat a vytěžování informačně obsažných údajů z dat. K metodám pro získávání informací se stále více využívají vybrané metody umělé inteligence, jako např. neuronové sítě nebo evoluční algoritmy. Do popředí se dostávají i kombinované modely nebo algoritmy pro zpracování textové informace (text mining). Perspektiva a potřebnost těchto témat je zřejmá z faktu, že každým rokem se zdvojnásobuje objem dat. Současně je zpracováváno jen 20 % dostupných dat.

2012

Předmětem projektu bude práce na moderních konceptech a technologiích v oblasti softwarového a webového inženýrství, který bude zahrnovat šest dílčích témat: (1) modelově řízený vývoj software, (2) interoperabilita objektových jazyků, (3) inteligentní filtrace novinových článků na Webu, (4) softwarové ekosystémy, (5) sémantická reprezentace webových služeb a aplikací, a (6) sémantika a dynamika zájmu uživatelů. Tento projekt umožní sjednocení těchto témat s cílem vylepšit organizaci práce efektivním řízením výzkumu, sjednotit hodnocení výsledků a vylepšit distribuci prostřeků na výzkum, která se bude odvíjet od konkrétních výsledků výzkumu.

2023 - 2025

Projekt navazuje na výstupy předchozího SGS projektu stejného jména. Jako svůj rámcový cíl si klade pokračování v práci na perspektivních oblastech softwarového inženýrství. Oproti předchozímu projektu dochází v důsledku změn v řešitelském týmu a s pokrokem ve zkoumaných oblastech ke změnám v primárních zkoumaných oblastech. Tento rok se proto zaměříme především na následující oblasti:

2015

Projekt navazuje na výsledky předchozího SGS projektu stejného jména. Rámcovým cílem je pokračování započaté práce na perspektivních konceptech softwarového inženýrství. V souladu se změnou řešitelského týmu a s vývojem v dílčích zkoumaných oblastech se v tomto roce zaměříme zejména na následující oblasti: (1) Modelem řízený vývoj software, (2) Dotazování distribuovaných XML dat, (3) - Enterprise Social Computing a (4) - Softwarové ekosystémy.

2016

Projekt navazuje na výsledky předchozího SGS projektu stejného jména. Rámcovým cílem je pokračování započaté práce na perspektivních konceptech softwarového inženýrství. V souladu se změnou řešitelského týmu a s vývojem v dílčích zkoumaných oblastech se v tomto roce zaměříme zejména na následující oblasti: (1) Modelem řízený vývoj software, (2) Dotazování distribuovaných XML dat, (3) Enterprise Social Networking.

2017 - 2019

Projekt navazuje na výsledky předchozího SGS projektu stejného jména. Rámcovým cílem je pokračování započaté práce na perspektivních konceptech softwarového inženýrství. V souladu se změnou řešitelského týmu a s vývojem v dílčích zkoumaných oblastech se v tomto roce zaměříme zejména na následující oblasti: (1) Modelem řízený vývoj software, (2) Distribuované a paralelní zpracování dat v grafových databázích, (3) Generování modelů z textových specifikací.

2013

Cílem projektu je práce na moderních konceptech a technologiích v oblasti softwarového inženýrství, který bude zahrnovat čtyři dílčích témata: (1) modelově řízený vývoj software, (2) interoperabilita objektových jazyků, (3) softwarové ekosystémy a (4) událostmi řízené zpracování dat. Tento projekt umožní sjednocení těchto témat s cílem vylepšit organizaci práce efektivním řízením výzkumu, sjednotit hodnocení výsledků a vylepšit distribuci prostředků na výzkum, která se bude odvíjet od konkrétních výsledků výzkumu.

2014

Projekt navazuje na výsledky předchozího SGS projektu stejného jména. Rámcovým cílem je pokračování započaté práce na perspektivních konceptech softwarového inženýrství. V souladu se změnou řešitelského týmu a s vývojem v dílčích zkoumaných oblastech se v tomto roce zaměříme zejména na následující oblasti: (1) softwarové ekosystémy, (2) událostmi řízené zpracování dat a (3) modelově řízený vývoj software.

2020 - 2022

Projekt navazuje na výsledky předchozího SGS projektu stejného jména. Rámcovým cílem je pokračování započaté práce na perspektivních konceptech softwarového inženýrství. V souladu se změnou řešitelského týmu a s vývojem v dílčích zkoumaných oblastech se v tomto roce zaměříme zejména na následující oblasti: (1) Modelem řízený vývoj software, (2) Distribuované a paralelní zpracování dat v grafových databázích, (3) Generování modelů z textových specifikací.

2012 - 2014

2019 - 2021

Cílem projektu je přispět k implementaci a monitoringu konceptu Smart Cities (SC) v České republice prostřednictvím specifického veřejného softwarového nástroje Smart City Compass. Nástroj přináší tři klíčové funkce: (1) VZDĚLÁVACÍ funkce ve vztahu k obcím ČR, (2) funkce PRŮVODCE pro stanovení kvantifikovaných cílů SC, (3) umožnění monitoringu a EVALUACE pokroku při implementaci konceptu SC na místní úrovni. Projekt vychází z existující metodiky vyvinuté pro MMR ve spolupráci ČVUT a CZGBC a z potřeby identifikované spolu s MMR. Klíčovou přidanou hodnotou nástroje bude převedení indikátorů SC do interaktivní elektronické podoby a usnadnění procesu evaluace. Nástroj bude dokončen do dubna 2021.

2023 - 2027

Cílem projektu je vyrobit virtuální model dnes neexistujících, či změněných lokací v historické části města Most. Jako zdrojový materiál poslouží převážně historické kresby a fotky, které budou augmenotvány, opraveny, kolorovány a poslouží k vytvoření 3D modelů pro virtuální realitu dostupnou jak přes webové rozhraní, tak VR headsety.

2017

Konference je pořádána s cílem setkání studentů Fakulty jaderné a fyzikálně inženýrské, ČVUT v oblasti vědeckotechnických výpočtů. Tématem příspěvků bude numerické řešení parciálních diferenciálních rovnic, matematické modelování, numerické simulace v průmyslu, ekologii, biologii a počítačových vědách, numerické modely pro zpracování obrazových dat s aplikacemi v medicíně, modelování dislokačních křivek, numerické modely pro spalování práškového uhlí s příměsí biomasy, paralelní výpočty na architekturách se sdílenou a s distribuovanou pamětí, paralelní výpočty na urychlovacích grafických kartách (GPU), algoritmy analýzy časových řad, fraktální analýza bodových množin. Studenti budou mít možnost diskuze se zkušenějšími účastníky této konference.

2021

Konference je tradičně pořádána jako dvanácté setkání studentů Fakulty jaderné a fyzikálně inženýrské, ČVUT, které je věnováno problematice vědeckotechnických výpočtů. Tématicky je konference zaměřena zejména na numerické řešení parciálních diferenciálních rovnic různými metodami s velkou aplikační šíří. Přednášky budou zaměřeny na matematické modelování, numerické simulace, optimalizaci, analýzu stability, chybu aproximací, statistickou analýzu, paralelní implementaci algoritmů a analýzu časové náročnosti. Prezentované výsledky se budou týkat ekologie, biologie, medicíny, ekonometrie a průmyslových aplikací. V rámci konference budou mít studenti možnost diskuse se zkušenějšími účastníky konference.

2022

Konference je tradičně pořádána jako dvanácté setkání studentů Fakulty jaderné a fyzikálně inženýrské, ČVUT, které je věnováno problematice vědeckotechnických výpočtů. Tématicky je konference zaměřena zejména na numerické řešení parciálních diferenciálních rovnic různými metodami s velkou aplikační šíří. Přednášky budou zaměřeny na matematické modelování, numerické simulace, optimalizaci, analýzu stability, chybu aproximací, statistickou analýzu, paralelní implementaci algoritmů a analýzu časové náročnosti. Prezentované výsledky se budou týkat ekologie, biologie, medicíny, ekonometrie a průmyslových aplikací. V rámci konference budou mít studenti možnost diskuse se zkušenějšími účastníky konference.

2023

Konference je tradičně pořádána jako setkání studentů Fakulty jaderné a fyzikálně inženýrské, ČVUT v Praze, které je věnováno problematice vědeckotechnických výpočtů. Tématicky je konference zaměřena zejména na interdisciplinární propojení numerického řešení parciálních diferenciálních rovnic a počítačových metod zpracování dat s velkou aplikační šíří. Přednášky budou zaměřeny na matematické modelování, numerické simulace, analýzu stability, chybu aproximací, statistickou analýzu, paralelní implementaci algoritmů, analýzu časové náročnosti, optimalizaci a strojové učení. Prezentované výsledky se budou týkat ekologie, biologie, medicíny, ekonometrie a průmyslových aplikací. V rámci konference budou mít studenti možnost diskuse se zkušenějšími účastníky konference.

2021

Budeme se podílet na přípravě, návrhu a řešení Systému pro podporu agilního přístupu k zákazníkům prostřednictvím centralizace mediálního plánování, pro firmu MARKETUP

2017 - 2019

The project aims to develop training materials and software tooling to support data stewardship in the ELIXIR infrastructure.

2018 - 2022

Města patřící v minulosti českým královnám, tzv. královská věnná města (stabilněji Hradec Králové, Chrudim, Vysoké Mýto, Polička, Jaroměř, Dvůr Králové, Trutnov, Nový Bydžov, Mělník), jsou z řady pohledů zvláštní kategorií mezi českými historickými městy. Až na Mělník tvoří specifickou geografickou enklávu na východě Čech. Instituce se začala utvářet počátkem 14. století a prošla složitým vývojem. Věnná města se stala zdrojem příjmů královen a v případě středověkého Hradce a Mělníka na čas sídlem několika z nich. De iure institut věnných měst zanikl až roku 1918. Reflexe jejich historického charisma ožily v 19. stol. během národního obrození a žijí dosud jako jedna z náplní identity těchto měst ve vztahu k ostatním městům ČR. Hlavním cílem předkládaného projektu je v souladu se specifickým cílem 1.1 aplikovaný výzkum a experimentální vývoj zaměřený na prezentaci tohoto výhradně českého dějinného fenoménu široké veřejnosti pomocí nástrojů historické geografie a vyspělé počítačové grafiky. Hlavními výstupy projektu budou členitá mobilní aplikace a webportál, jež budou sloužit jako specializovaný historický průvodce věnnými městy a jejich městskou krajinou, a specializované (rekonstrukční) mapy celé regionální enklávy i samotných měst. V případě Hradce Králové bude průvodce poskytovat možnost 3D cesty časem na bázi tzv. rozšířené virtuální reality, vč. 3D rekonstrukce již zaniklých městských areálů a ukázek dobového života. Pro Dvůr Králové, Jaroměř, Poličku a Vysoké Mýto vzniknou svazky Historického atlasu měst ČR jako další hlavní výstupy projektu. Společně s vedlejšími výstupy bude vytvořen soubor prezentující věnná města laické i odborné veřejnosti. Zároveň podpoří zvláštní roli věnných měst v české národní a regionální identitě.

2016

Projekt je zaměřen na vytěžování (data-mining) nestrukturovaných data z obsáhlých zdrojů. Jedná se zejména o obrazová a textová data. Pro zpracování těchto nestrukturovaných dat budou využity vybrané metody umělé inteligence (zejména neuronové sítě/deep learning, evoluční techniky a metody zpracování obrazu) a pokročilé metody z oblasti data-miningu (metody text-miningu a strojového učení). Perspektiva a potřebnost těchto témat je zřejmá z faktu, že každým rokem se zdvojnásobuje objem dat. V současnosti je zpracováváno jen 20 % dostupných dat.

2011

Jazyk OCL je součástí standardu UML a představuje specifikační jazyk sloužící jako doplněk některých typů diagramů. Jedná se o prostředek pro formální definici omezení při modelování systémů. Nový způsob vývoje software s použitím řady modelů z různých pohledů a úrovní abstrakce, zahrnující transformace, které umožňují vzájemné přechody mezi modely je označován jako modelem řízený vývoj. Existují některé nástroje, které podporují modelování s využitím OCL, příp. i transformace těchto modelů. Zpravidla ale tyto transformace nejsou obousměrné a nejsou definované pro všechny potřebné případy. Projekt se zabývá právě takovými případy, kde zatím potřebné metody chybí. Cílem projektu je provést rešerši existujících nástrojů a navrhnout metody modelování s využitím jazyka OCL a definovat a implementovat transformace mezi modely s OCL omezeními s ohledem na MDD a round-trip engineering.

2020 - 2021

Cílem projektu je vytvoření IT systému iMAT Postral pro tvorbu diagnostických e-materiálů. Systém by měl umožnit psychologům sestavovat a upravovat obsah diagnostických e-materiálů, které následně budou využívat pedagogové v mateřských školách skrze notebooky či tabletová zařízení v rámci systému digitálně asistované diagnostiky iSophi.

2022 - 2023

V tomto projektu plánujeme využít jedinečnou kombinaci odborných znalostí našich dvou týmů (CZ a AT) v oblasti správy dat, machine-actionable DMP, vývoje softwaru s ohledem na FAIR, sémantických webových technologií a zpracování přirozeného jazyka (NLP) k urychlení efektivního přijetí principů FAIR ve správě výzkumných dat. Vyvineme metody, modely a pokyny pro výzkumné pracovníky i správce dat, abychom jim usnadnili implementování principů FAIR. Primární důraz bude kladen na přijetí FAIR efektivním způsobem s využitím automatizace a vyhodnocování. Sladěním přijetí FAIR s nejlepšími praktikami plánováním správy dat se vyhneme další zátěži pro výzkumné pracovníky. Naopak je cílem zlepšení kvality plánů správy dat ve prospěch výzkumných pracovníků i financujících subjektů.