Algoritmy pro AI a vysokovýkonné výpočty (WP1)

WP1 vytváří metodické, algoritmické a datové základy pro vývoj spolehlivé, škálovatelné a důvěryhodné umělé inteligence napříč celým projektem NCUI. Zaměřuje se na pokročilé AI modely, vysokovýkonné výpočty (HPC), práci s rozsáhlými daty a nové matematické přístupy k porozumění neuronovým sítím a transformerům.

Současně vyvíjí infrastrukturu pro efektivní trénování a nasazování AI modelů v oblastech jako průmysl, energetika, autonomní systémy, stavebnictví, digitální knihovny nebo medicína. Nedílnou součástí je také výzkum transparentnosti, robustnosti, bezpečnosti a právních aspektů AI, které jsou klíčové pro její důvěryhodné využití v praxi.

Jaký problém WP řeší a proč je to důležité?

01

Současné AI modely jsou stále složitější, náročnější na data i výpočetní výkon a obtížně vysvětlitelné

02

Chybí jednotné prostředí pro efektivní práci s rozsáhlými a různorodými daty potřebnými pro trénování AI

03

Mnoho AI systémů není dostatečně robustních vůči chybám, změnám prostředí nebo záměrné manipulaci

04

Organizace potřebují transparentní a reprodukovatelné postupy pro vývoj, testování a nasazování AI

05

Nová evropská regulace AI zvyšuje potřebu metod pro hodnocení důvěryhodnosti, bezpečnosti a souladu s právními požadavky

06

Pokročilé aplikace, jako autonomní řízení, energetické predikce nebo digitální dvojčata, vyžadují propojení AI s fyzikálními modely a vysokovýkonnými výpočty

Příklady využití / aplikační oblasti a přínosy

Automobilový průmysl a autonomní mobilita

Tvorba realistických 3D scén a virtuálních světů pro testování asistenčních a autonomních systémů.

Energetika

Přesnější předpovědi výroby a spotřeby energie, detekce anomálií v energetických sítích a podpora řízení rizik

Průmysl a výroba

Efektivnější trénování a provoz AI modelů pro optimalizaci výrobních procesů

Digitální knihovny

Automatické zpracování, klasifikace a inteligentní vyhledávání v rozsáhlých textových, obrazových a multimediálních archivech

Robotika a navigační systémy

Kvalitnější prostorové modelování okolního prostředí pomocí obrazových a lidarových dat

Veřejná správa a regulace AI

Metodiky a nástroje pro bezpečné, transparentní a právně odpovědné využívání umělé inteligence

Klíčové osoby

Vedoucí WP 

doc. Ing. Tomáš Pajdla Ph.D. 

Robotika a strojové vnímání (RMP) | CIIRC ČVUT

doc. Ing. Tomáš Pajdla Ph.D. 

| CIIRC ČVUT

AI pro 3D počítačové vidění 

doc. Mgr. Viliam Lisý, MSc., Ph.D.

| FEL ČVUT

Multi-agentní systémy 

Mgr. Michal Trčka, Ph.D.

| CIIRC ČVUT

Právo / etika AI 

Ing. Martin Golasowski, Ph.D.

| VŠB-TUO

Správa dat

doc. Ing. Pavel Kordík, Ph.D.

| FIT ČVUT

AI pro analýzu a správu dat

prof. Ing. Vladimír Smejkal, DrSc.

| CIIRC ČVUT

Právo / etika AI 

Ing. Jan Martinovič, Ph.D.

| VŠB-TUO

Vysokovýkonné výpočetní technologie a platformy

Ing. Tomáš Martinovič, Ph.D.

| VŠB-TUO

Strojové učení 

Zapojené instituce

Použité technologie a postupy

Dosažené a plánované výsledky

2027

Experimentální software pro 3D rekonstrukci (verze 1)

R- software

Nástroje pro měření strategického chování, situační uvědomělosti a schopnosti AI rozpoznat testovací kontext

R- software

Participační platforma pro VSD

R- software

Predikční systém pro energetiku založený na pokročilých neuronových sítích

Gprot – prototyp

2028

Nástroj pro zpracování knihovních dat optimalizovaný pro využití v AI procesech

R- software

Herně-teoretická knihovna pro modelování AI evaluace, zaměřená na AI systémy schopné strategického uvažování

R- software

2030

Experimentální software pro 3D rekonstrukci (verze 2)

R- software

2031

Framework pro trénování AI modelů zaměřených na digitální knihovnu s využitím HPC infrastruktury

R- software