Projekty

2026 - 2028

Projekt má tři hlavní cíle. Prvním cílem je prozkoumat proveditelnost adversariálních útoků na modely detekce malwaru a navrhnout pokročilé obranné mechanismy, které zajistí vysokou spolehlivost detekce i v prostředí aktivních adversariálních hrozeb. Druhý cíl se zaměřuje na přechod k postkvantové kryptografii, což je zásadní téma vzhledem k rychlému rozvoji kvantových počítačů. Třetím cílem je prozkoumat využití slabých pseudonáhodných funkcí v bezpečných kryptografických protokolech; výzkum se přitom zaměří také na zabezpečení, testování a analýzu zranitelností fyzicky neklonovatelných funkcí (PUF) a generátorů skutečně náhodných čísel (TRNG).

2026 - 2029

Projekt z oblasti analytické teorie čísel se zabývá aplikacemi modulárních forem a Hurwitzových třídových čísel na tzv. Negative Bias Conjecture a související problémy pro rodiny eliptických křivek nad konečnými tělesy.

2026 - 2028

The Cybersecurity Innovation Hub (further referred to as CIH) is currently the only European Digital Innovation Hub (EDIH) in the Czech Republic—and one of the few in Central Europe—specifically dedicated to Cybersecurity and Trust, aligning with Specific Objective 3 of the Digital Europe Programme (DEP). The now proposed Cybersecurity Innovation Hub II (further referred to as CIH II) under the DIGITAL-2025-EDIH-EU-EEA-08-CONSOLIDATION-STEP call (further referred only as “the Call”) is a natural continuation and extension of the current successful CIH addressing the requirements defined in the Call, namely reflecting the transformation potential of AI technologies and leveraging its uptake while preserving Union values of democracy and humanity. It is also better targeted to the current needs of society that continually change due to new and expected legislation, tough geopolitical situation, and progress in technology. Primary attention is given to goals defined by the Call, namely covering the transition to AI-enabled secure society and economy. As AI acts as enabler of secure system design and operation, it naturally helps to promote secure user behaviour, but is on the other hand a sensitive target of cyberattacks. In-depth understanding of AI-related risks is inevitable for defence against AI-enabled cyberattacks using sophisticated methods ranging from vulnerability discovery to manipulation of public opinion through fake-news.

2026 - 2028

The project aims to develop and implement a joint Czech-Austrian (distributed) test infrastructure enabling optimization and scheduling of tasks in data centers or other local computing clusters within three years to achieve high energy efficiency and sustainability by enabling the use of renewable energy sources.

2026 - 2028

The project deals with symbolic machine learning approaches, most notably rule learning, and their expansions to learn deep models by forming intermediate concepts.

2026 - 2028

Projekt THOR přináší inovativní řešení pro detekci, analýzu a interpretaci kybernetických hrozeb na základě doménových jmen v šifrovaném provozu. Využívá pokročilé strojové učení, neurosymbolickou AI a federativní učení s cílem posílit ochranu kritické infrastruktury a zvýšit efektivitu práce bezpečnostních týmů, zejména na pracovištích typu Security Operations Center (SOC). Řešení umožní včasné odhalení i dosud neznámých hrozeb a automatizovanou tvorbu Threat Intelligence, čímž přispěje k ochraně kyberprostoru. Bude také přímo nasazeno v síti správce české domény, CZ.NIC.

2026 - 2028

Projekt si klade za cíl výrazně posílit možnosti využívání biologických dat v oblasti umělé inteligence (AI) a řešit klíčové výzvy v personalizované medicíně a veřejném zdravotnictví. Prostřednictvím strategické spolupráce mezi českým a švýcarským uzlem sítě ELIXIR vznikne robustní platforma propojující molekulární, metabolická a klinická data s nejmodernějšími technologiemi AI. Zvláštní důraz bude kladen na vývoj metod a nástrojů pro interoperabilitu dat, bezpečné sdílení citlivých informací a využití AI v klinické a biomedicínské praxi. Úspěšná realizace projektu posílí vedoucí postavení České republiky a Švýcarska v evropském výzkumném prostoru, rozšíří kapacity obou zemí pro tvorbu a sdílení špičkových datových zdrojů a technologií a nabídne inovativní řešení, která budou přínosem pro tisíce uživatelů v oblasti biomedicíny.

2026 - 2028

“InnoBridge” stärkt die Innovationskraft und Wettbewerbsfähigkeit von KMU im sächsischen Programmgebiet und im Bezirk Ústí nad Labem durch die Erschaffung eines grenzübergreifenden und digital gestützten Ökosystems zur Förderung von Future Working Skills. Zentrales Element ist eine innovative und mobil nutzbare Webplattform. Sie ist modular aufgebaut, nutzt etablierte und skalierbare Open-Source-Technologien (z.B. Next.js, NestJS, PostgreSQL, PWA- Architektur) und integriert Künstliche-Intelligenz-Komponenten (LLM mit RAG). Die zweisprachige Plattform bietet Funktionen für den (1) Austausch zwischen und mit den KMU, z. B. in themenbezogenen Foren und virtuellen Interaktionsräumen, als auch für die (2) Information, (3) Wissenssicherung und den (4) Kompetenzerwerb.

2026 - 2028

Projekt je z oblasti návrhu, verifikace a využití vestavných systémů. Vychází z výsledků minulého projektu zaměřeného zejména na studium nejnovějších trendů v technologiích a s praktickým využitím umělé inteligence i v kritických řídících aplikacích. V tomto projektu se zaměříme na výzkum v oblasti moderních metod návrhu zejména s využitím modelů, které musí efektivně a realisticky popsat různé požadavky podle cílové aplikace, tzn. nejen funkčnost, ale i spolehlivost, bezpečnost, odolnost proti útokům, velikost, spotřebu a real-timové garance potřebné např. v oblasti automotive. Zaměříme se i na kalibraci těchto modelů na základě realizovaných experimentů na bázi FPGA i specializovaných ASIP čipů. Cílem je nejen navrhovat, ale predikovat, garantovat a verifikovat požadovanou funkčnost a chování systémů využívajících stále rychleji se rozvíjející technologie.

2026 - 2029

ISIDORe II (Integrated Services for Infectious Disease Outbreak Research II) represents the strategic continuation of ISIDORe. Building on its proven capacity to mobilise Europe’s research infrastructures (RIs) for pandemic preparedness and response (PP&R) research, ISIDORe II consolidates the model into a leaner, strategically aligned consortium that enhances agility, coherence, and sustainability. Infectious disease–focused RIs form the operational backbone, ensuring depth in epidemic- and pandemic-relevant science, while transversal RIs provide enabling technologies such as imaging, omics, and structural biology. This integrated architecture ensures that Europe’s RI landscape delivers high-quality, challenge-driven, and interoperable services. ISIDORe II pursues three overarching missions: (1) deliver excellent RI services for PP&R research and empower users through a curated service catalogue, an interoperable digital platform, and inclusive outreach; (2) amplify impact by enabling scientific excellence, innovation, and data stewardship, accelerating medical countermeasure (MCM) development, embedding FAIR principles, and aligning with European Open Science policies; and (3) anchor the ISIDORe model within the EU and global preparedness ecosystem through coordination with actors such as HERA, ECDC, WHO, and DURABLE, while developing a stakeholder-validated sustainability plan. By offering a coherent, strategically sharpened model for transnational and virtual access (TNA/VA), ISIDORe II ensures that users benefit from comprehensive support, including ethics, biosafety, and regulatory guidance, alongside interoperable data practices. Its activities generate scientific excellence, policy-relevant evidence, and long-term impact for European and global health security. As the natural continuation of ISIDORe, ISIDORe II transforms a successful pilot into a sustainable cornerstone of the European preparedness and response landscape.

2026 - 2029

Projekt reaguje na rostoucí význam neveřejného AC nabíjení v rozvoji elektromobility a na potřebu datově podloženého, systémového plánování dobíjecí infrastruktury v České republice. Stávající přístupy zohledňují převážně veřejné nabíjení, čímž přehlížejí zásadní část reálného zatížení distribuční soustavy – pravidelné a objemově dominantní nabíjení v bytových a administrativních objektech. Cílem projektu je vytvořit komplexní model využívající metody strojového učení a neuronových sítí pro analýzu chování uživatelů, časoprostorových vzorců nabíjení a jejich dopadů na distribuční síť. Model bude pracovat s rozsáhlými reálnými daty z veřejného i neveřejného prostředí a zohlední síťové kapacity i technické charakteristiky lokalit. Zásadní součástí projektu bude analýza využitelné flexibility elektromobilů. Posouzena bude technická flexibilita (např. Služby výkonové rovnováhy, distribuční flexibilita) i obchodní flexibilita (řízení spotřeby, optimalizace rezervované kapacity – RRK, krytí obchodní odchylky). Výsledky modelu budou využity ve vývoji softwarového nástroje a následně i při tvorbě metodiky (výstup typu NmetS). Metodika pro strategické řízení rozvoje dobíjecí infrastruktury v ČR nabídne systematický rámec pro lokalizační rozhodování, integraci infrastruktury do územního plánování, posouzení kapacitních omezení a návrh legislativních úprav. Podpoří aktualizaci NAP ČM, naplnění požadavků nařízení AFIR a umožní datově řízené rozhodování ve veřejné správě. Po posouzení a schválení Ministerstvem dopravy a Ministerstvem průmyslu a obchodu bude sloužit jako nástroj pro státní správu, samosprávy i další relevantní subjekty.

2026 - 2028

Monitorovací a detekční nástroje představují základní zdroj informací o chování síťové infrastruktury a tím i klíčový prvek obrany proti kyberbezpečnostním hrozbám. S tím, jak se hrozby neustále vyvíjejí a stávají se sofistikovanějšími, rostou i nároky na přesnou, včasnou a dlouhodobě udržitelnou detekci a obranu. Dynamický rozvoj metod umělé inteligence zásadně mění podobu kybernetických útoků i obrany. Pomocí technologií umělé inteligence a jazykových modelů jsou útočníci schopni své aktivity efektivněji automatizovat a zkvalitňovat generovaná data ke zmatení svých cílů. Tyto nové trendy v oblasti kyberbezpečnosti přinášejí řadu výzkumných výzev, které je nutné systematicky adresovat. Tento projekt navazuje na předchozí úspěšné projekty týmu Laboratoře monitorování síťového provozu FIT ČVUT v Praze. Cílem je zlepšovat technologie a dosahovat nových výzkumných i aplikačních výsledků v oblasti klasifikace a detekce síťového provozu, využití statistických metod a automatické interpretace výsledků a dat o provozu sítě.

2026 - 2031

Vizí NCUI je vybudovat centrum aplikovaného výzkumu v oblasti umělé inteligence, které kombinuje vědeckou excelenci se společenskou odpovědností pro pozitivní dopad na českou ekonomiku a společnost. Centrum rozvíjí otevřený a bezpečný AI ekosystém založený na důvěryhodných technologiích, podporuje interdisciplinární spolupráci, konsoliduje národní výzkumné kapacity a zajišťuje transfer technologií a poznatků z akademického prostředí do průmyslu i do tvorby veřejných politik prostřednictvím přístupu science-for-policy.

2026 - 2028

Navrhovaný projektu navazuje na předchozí výzkum a vývoj v oblasti paralelních a distribuovaných algoritmů pro řešení některých důležitých inženýrských problémů. Konkrétně se projekt zaměří: 1) na metodologii a algoritmy pro systematické vyhodnocování formátů řídkých matic a tenzorů, které by umožnily komplexní pochopení jejich vlastností, 2) pomocí řízení toku zlepšit efektivnost kominkace v rámci specifických operací (např. live videostreaming) tak pro celá datová centra, 3) výzkum zkvalitnění či zpřesnění služeb v rámci systému White Rabbit.

2026 - 2028

Cílem projektu je výzkum a vývoj softwarových modulů, které budou součástí nově budované platformy ALTRIX. Samotná platforma není součástí tohoto projektu a jako taková staví na dříve firmou ALTRON vyvinutých softwarových nástrojích a dlouholetých zkušenostech s provozem technologických celků. Platforma ALTRIX má za úkol vytvářet prostředí pro pokrytí problematiky monitoringu, řízení, provozu, optimalizaci a administraci provozované technologie v rámci průmyslové infrastruktury. Součástí platformy ALTRIX budou kromě modulů pro optimalizaci provozu a predikci poruchových stavů, které jsou součástí předkládaného projektu, také moduly vytvořené již dříve nebo moduly vyvíjené souběžně mimo rámec tohoto projektu a rozšiřující moduly které budou zařazeny do vývoje postupně zejména v závislosti na poptávce trhu. Předmětem projektu bude výzkum a vývoj v oblasti návrhu a vytvoření prostředí pro práci s obrazovými daty, návrh nebo adoptování vhodného algoritmu machine learning pro zpracování dat ze senzorických sítí a obrazových a zvukových záznamů.

2026 - 2028

Pathfinding in graphs is one of the most fundamental problems in graph theory. Dijkstra’s algorithm for finding shortest paths between nodes has been a part of standard computer science curriculum for decades. However, in several applications in logistics and operations research, the desired path should satisfy some additional constraints, and thus cannot be found by a straight-forward application of Dijkstra’s algorithm. For example, on some crossroads turning right is not permitted, i.e. certain edges of the graph cannot appear as consecutive edges on the path. Another example occurs in rideshare route planning, where each pick-up location needs to be visited before the corresponding destination. In other words, the ordering of the vertices on the path needs to respect a given partial order. Yet another case is travel planning: it is often convenient to choose connecting flights that belong to the same airline alliance. This can be modeled as an edge-colored weighted graph, where we are searching for the shortest monochromatic path. The three above scenarios might seem very different, but they share one key property that makes pathfinding difficult. Namely, Dijkstra’s algorithm relies on triangle inequality, which does not hold in the above cases. The aim of this project is to design novel algorithms that overcome this obstacle and to conduct a systematic study on different variants of the pathfinding problem with traversal constraints. To achieve this, we will employ parameterized complexity tools, whichenable us to study the complexity of problems with respect to multiple parameters describing theinput and output data.

2026 - 2030

PICTUS (PhD International CTU Superstars) is an International PhD Programme managed by the Czech Technical University in Prague (CTU), that will be launching, and disseminating at international level, a total of 3 Calls for recruitment to recruit 23 Doctoral Candidates (DCs), all to be enrolled in different PhD programmes at CTU, working in several and specific theses research topics. Each DC has two Supervisors: a distinguished CTU professor and a recognized academic or industrial researcher at Associated partner organisation (APs). The duration of the programme will be 60 months, with the Calls to be launched in in M3, M6, and M9 by using different national, European and international channels and platforms, including EURAXESS. We will select the 23 best candidates by fully adhering to the principles of the new European Charter for Researchers and Code of Conduct for the Recruitment of Researchers (December 2023). and recruit them for 48 months with a full-time employment contract.

2026

Studenti doktorského studia katedry číslicového návrhu FIT za podpory svých školitelů se rozhodli opět uspořádat pracovní setkání - workshop s tématikou vztahující se k současným výzkumným i aplikačním problémům, které podporují masivní rozvoj nových technologií a spolu s tím i možnost využití čím dál složitějších a chytřejších algoritmů. Téma embedded systémů v sobě zahrnuje mnoho výzev v oblasti computer science: kritické aplikace (v dopravě, ve vesmíru), umělou inteligenci např. pro ovládání robotů, návrhy nových architektur odolných proti útokům a/i poruchám, real-time komunikaci na větší vzdálenosti, sběr dat z chytrých nízkopříkonových senzorových systémů, a jiné. Současný svět informatiky je propojený a cílem této akce je spojovat studenty a jejich aktivity tak, aby prezentace dílčích výsledků nebo zdánlivě slepých cest cílila ke vzájemné spolupráci a lepším týmovým, a hlavně disertabilním výstupům. Touto konferencí chceme navázat na předchozí úspěšné ročníky (2023-2025) a zároveň dříve pořádanou doktorskou konferenci na fakultě, která však byla povinná a nebyla výjezdní (byla však také podporovaná interním grantem SVK). Chceme umožnit nejen spolupráci na bázi poslechu přednášek, ale hlavně podpořit kuloární diskuse a hledání společných a vzájemně využitelných výzkumných témat. Organizátoři této konference jsou zejména členové výzkumné skupiny "Digital Design & Dependability Research Group" (http://ddd.fit.cvut.cz/), a to hlavně studenti doktorského studia, kteří budou zaštiťovat samotnou akci, případně předsedat jednotlivým sekcím a vyzkouší si tak prakticky roli "session chairs" na klasických konferencích. Bude připraven elektronický sborník abstraktů a soubor podkladů pro prezentace. Účast studentů magisterského, případně bakalářského studia, kteří uvažují o doktorském studiu, je velmi vítána. Hlavní náplní workshopu budou ústní prezentace a zároveň poskytnutí velkého prostoru pro diskuse o aktuálních (třeba i rozpracovaných) výzkumných výsledcích i real

2026 - 2028

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: 1. Modelem řízený vývoj softwaru (MDE) a Normalizované softwarové systémy (NSS). 2. Pokročilé zpracování a vizualizace medicinských dat.

2026 - 2028

Projekt si klade za cíl zkoumat prostorovou paměť a kognitivní schopnosti v rozšířené realitě (AR). V průběhu projektu bude vyvinuto a otestováno několik AR úloh se zaměřením na orientaci v prostoru. V projektu budeme využívat moderní AR headset, které poskytuje lepší imerzi než AR řešení na tabletech běžně využívané v podobných projektech. V průběhu testování budeme využívat kombinaci více biosenzorů (např: EEG, EMG, EOG) k monitorování mozkové aktivity a kognitivní zátěže participantů. Pro lepší pochopení chování participantů v testovacích úlohách počítáme s využitím sledování očních pohybů.