Filtri
cris logo
-
Novo iskanje Filtri
Izberi iz seznama
Prikazano od Prikaži več
Dosegli ste najvišje možno število prikazanih rezultatov iskanja.
Prikazani so vsi rezultati
Za izvedeno iskanje ni na voljo rezultatov
Prikazano od
Dosegli ste najvišje možno število prikazanih rezultatov iskanja.
Prikazani so vsi rezultati
Nalaganje rezultatov
Pridobivanje statističnih podatkov

Projekti / Programi vir: ARIS

Umetna inteligenca in inteligentni sistemi

Uredi
Obdobja
01. januar 2004 - 31. december 2008
Raziskovalna dejavnost

Koda Veda Področje Podpodročje
2.07.00  Tehnika  Računalništvo in informatika   
2.06.00  Tehnika  Sistemi in kibernetika   
1.07.00  Naravoslovje  Računalniško intenzivne metode in aplikacije   
2.10.00  Tehnika  Proizvodne tehnologije in sistemi   

Koda Veda Področje
P170  Naravoslovno-matematične vede  Računalništvo, numerična analiza, sistemi, kontrola 
Ključne besede
umetna inteligenca, strojno učenje, odkrivanje zakonitosti v podatkih, bioinformatika, vizualizacija podatkov, evolucijsko računanje, kvalitativno modeliranje, aplikacije umetne inteligence,
Vrednotenje (pravilnik)
vir: COBISS
Vrednotenje bibliografskih kazalcev raziskovalne uspešnosti po metodologiji ARIS
Citiranost Citiranost bibliografskih zapisov v COBIB.SI, ki so povezani z zapisi citatnih baz
vir: WoS vir: Scopus vir: COBISS
Raziskovalci (36)
št. Evidenčna št. Ime in priimek Razisk. področje Vloga Obdobje Štev. publikacij
1.  21306  dr. Matjaž Bevk  Računalništvo in informatika  Raziskovalec  2004 - 2008  0 
2.  20242  dr. Andraž Bežek  Računalništvo in informatika  Raziskovalec  2004 - 2008  0 
3.  15745  Robert Blatnik    Tehnični sodelavec  2004 - 2008  0 
4.  28779  dr. Zoran Bosnić  Računalništvo in informatika  Raziskovalec  2008  0 
5.  24287  dr. Andrej Bratko  Računalništvo in informatika  Mladi raziskovalec  2006 - 2008  0 
6.  02275  dr. Ivan Bratko  Računalništvo in informatika  Vodja  2004 - 2008  0 
7.  23399  dr. Tomaž Curk  Računalništvo in informatika  Raziskovalec  2004 - 2008  0 
8.  02590  dr. France Dacar  Matematika  Raziskovalec  2005 - 2008  0 
9.  16324  dr. Janez Demšar  Računalništvo in informatika  Raziskovalec  2004 - 2008  0 
10.  11770  dr. Aleš Dobnikar  Računalništvo in informatika  Raziskovalec  2004 - 2008  0 
11.  11973  dr. Matija Drobnič  Računalništvo in informatika  Raziskovalec  2004 - 2008  0 
12.  05026  dr. Bogdan Filipič  Računalništvo in informatika  Raziskovalec  2004 - 2008  0 
13.  08501  dr. Matjaž Gams  Računalništvo in informatika  Raziskovalec  2004 - 2008  0 
14.  28365  dr. Matej Guid  Računalništvo in informatika  Mladi raziskovalec  2007 - 2008  0 
15.  20225  dr. Aleks Jakulin  Računalništvo in informatika  Raziskovalec  2004  0 
16.  21352  dr. Peter Juvan  Reprodukcija človeka  Raziskovalec  2004 - 2007  0 
17.  04242  dr. Igor Kononenko  Računalništvo in informatika  Raziskovalec  2004 - 2008  0 
18.  10467  dr. Matevž Kovačič  Medicina  Raziskovalec  2004 - 2006  0 
19.  11562  dr. Viljem Križman  Računalništvo in informatika  Raziskovalec  2004 - 2006  0 
20.  14565  dr. Matjaž Kukar  Računalništvo in informatika  Raziskovalec  2004 - 2008  0 
21.  02571  Mitja Lasič  Računalništvo in informatika  Tehnični sodelavec  2004 - 2008  0 
22.  13207  dr. Momir Lazović  Konstruiranje  Raziskovalec  2004  0 
23.  23398  dr. Gregor Leban  Računalništvo in informatika  Raziskovalec  2004 - 2008  0 
24.  23581  dr. Mitja Luštrek  Računalništvo in informatika  Raziskovalec  2004 - 2008  0 
25.  23318  dr. Domen Marinčič  Računalništvo in informatika  Mladi raziskovalec  2005 - 2008  0 
26.  25792  dr. Minca Mramor  Reprodukcija človeka  Mladi raziskovalec  2006 - 2008  0 
27.  20815  dr. Aleksander Pivk  Računalništvo in informatika  Raziskovalec  2004 - 2008  0 
28.  15295  dr. Marko Robnik Šikonja  Računalništvo in informatika  Raziskovalec  2004 - 2008  0 
29.  20389  dr. Aleksander Sadikov  Računalništvo in informatika  Raziskovalec  2004 - 2008  0 
30.  23401  dr. Luka Šajn  Računalništvo in informatika  Raziskovalec  2004 - 2008  0 
31.  15656  dr. Tomaž Šef  Računalništvo in informatika  Raziskovalec  2004 - 2008  0 
32.  02832  dr. Marjan Špegel  Računalništvo in informatika  Raziskovalec  2004 - 2008  0 
33.  15754  dr. Dorian Šuc  Računalništvo in informatika  Raziskovalec  2004 - 2008  0 
34.  28519  dr. Lan Umek  Upravne in organizacijske vede  Mladi raziskovalec  2007 - 2008  0 
35.  21305  dr. Daniel Vladušič  Računalništvo in informatika  Raziskovalec  2004 - 2008  0 
36.  12536  dr. Blaž Zupan  Računalništvo in informatika  Raziskovalec  2004 - 2008  0 
Organizacije (2)
št. Evidenčna št. Razisk. organizacija Kraj Matična številka Štev. publikacij
1.  0106  Institut "Jožef Stefan"  Ljubljana  5051606000  18 
2.  1539  Univerza v Ljubljani, Fakulteta za računalništvo in informatiko  Ljubljana  1627023  0 
Povzetek
Člani programske skupine se ukvarjajo z raziskavami na naslednjih področjih: • strojno učenje in odkrivanje zakonitosti v podatkih; • evolucijsko računanje in preiskovalni algoritmi; • programiranje z omejitvami in kombinatorična optimizacija; • metode kvalitativnega sklepanja; • strojno učenje v biomedicinski informatiki; • agentni sistemi in semantični splet. Vse raziskovalne teme so vseskozi motivirane z možnostmi uporabe in neposrednimi konkretnimi aplikacijami. Izbrani znanstveni dosežki za leto 2005: • Analiza in rekonstrukcija genetskih mrež na podlagi genskih izrazov, med drugim objavljeno v članku van Driessche, Demšar, Juvan, Zupan, et al. Epistasis analysis with global transcriptional phenotypes. Nature Genetics, May 2005, z visokim faktorjem vpliva 24.69. • Inteligentna vizualizacija podatkov v kombinaciji s strojnim učenjem, med drugim objavljeno v člankih (Leban et al., VizRank: finding informative data projections in functional genomics by machine learning; Curk et al., Microarray data mining with visual programming) v reviji Bioinformatics, ki je na področju računalništva rangirana na prvem mestu. • Argumentirano strojno učenje: nov pristop k strojnemu učenju, pri katerem ekspert za domeno učenja lahko komentira učne primere s svojimi argumenti (razlaga izbranih podrobnosti v učnih primerih). • Genetski algoritem za analizo kompleksnih bioloških sistemov z EPR spektroskopijo (dva članka v vodilnih revijah) in genetski algoritem za procesno optimizacijo, uporabljen v železarnah Acroni (Jesenice) in Ruuki Steel (Finska). • Strojno učenje kvalitativnih modelov iz numeričnih podatkov z originalno metodo Q2 z aplikacijami v ekoloških problemih (napovedovanje koncentracije ozona in napovedovanje poplav Savinje). • Sistem za avtomatsko iskanje patologij v scintigrafskih slikah okostij, v sodelovanju z Kliniko za nuklearno medicino v Ljubljani. • Prispevki k tehnologiji slovenskega jezika: avtomatsko naglaševanje slovenskih besed, uporaba ontologij za interpretacijo, nadaljnji razvoj sistema Govorec. Mednarodni nagradi v 2005: • Nagrada ECCAI za najboljši doktorat iz umetne inteligence v Evropi v 2005: A. Jakulin, Machine Learning Based on Attribute Interactions. • Prva nagrada v tekmovanju NIST (ZDA) filtrov za neželeno elektronsko pošto (A. Bratko, B. Filipič). Aplikativna področja raziskav: • medicina; • bioinformatika in funkcijska genomika; • vodenje in identifikacija sistemov; • okoljska problematika; • inženirske aplikacije (tekstilstvo, strojništvo); • internetne aplikacije (filtriranje elektronske pošte, inteligentni brskalniki); • trženje in ekonomija.
Pomen za razvoj znanosti
Ta raziskovalni program je dal raziskovalne prispevke k aktualnim problemom s področja umetne inteligence, ki so pomembni zaradi vpliva in široke uporabnosti te hitro razvijajoče se vede računalništva. Zato ocenjujemo, da bodo rezultati programa pomembno prispevali k razvoju obravnavanih področij umetne inteligence, razvoju praktično uporabnih programskih orodij in potrditvi uporabnosti novih znanstvenih dognanj na praktičnih področjih. Tako je več rezultatov tega programa pomembnih za razvoj področja strojnega učenja v umetni inteligenci, tako v smislu novih pristopov in algoritmov (npr. argumentirano učenje, kvalitativno učenje, učenje Q2, metode inteligentne vizualizacije informacij), kot tudi učinkovitih orodij za praktično uporabo (kot je sistem Orange). Nekatere aplikativno usmerjene raziskave iz strojnega učenja tega programa prispevajo tudi k razvoju drugih znanosti, konkretno npr. na področju genetskih raziskav. Z metodami, razvitimi v okviru tega programa, je mogoče avtomatsko konstruirati nove znanstvene teorije iz eksperimentalnih podatkov (npr. iz rezultatov genetskih eksperimentov). Nekateri znanstveni rezultati tega programa so pomembni tudi za napredek področja preiskovalnih metod v umetni inteligenci. Sem sodi analiza “patologije” pri preiskovalnih algoritmih, pa tudi v tem programu odkriti paradoks, da so v preiskovanju v “realnem času” uspešnejše pesimistične hevristike, za razliko od dosedanjih spoznanj o prednostih optimističnih hevristik v preiskovalnih algoritmih nasploh. Vprašanje, kaj je inteligenca in kako do nje pride, je eno ključnih in vse do danes neodgovorjenih vprašanj, s katerim se ukvarja znanost in filozofija. Nekateri rezultati te programske skupine prispevajo tudi k odgovoru na to vprašanje, med drugim tudi k oblikovanju filozofskih stališč o vprašanju (ne)možnosti avtomatizacije raziskovanja, posebej avtomatskega postavljanja novih znanstvenih hipotez. Naši rezultati nakazujejo, da je odgovor pozitiven. Razvoj metod v tem raziskovalnem programu ni pomemben samo za napredek računalniških znanosti. Pristopi umetne inteligence, kot so strojno učenje, odkrivanje znanj iz podatkov, zapis in uporaba domenskega znanja, kvalitativno modeliranje in snovanje inteligentnih sistemov, postajajo oz. so že postali ključni del infrastrukture ostalih znanstvenih disciplin, tako naravoslovnih kot družboslovnih. Primeri tovrstnih in nedavnih interdisciplinarnih dosežkov so v funkcionalni genomiki (uporaba hevrističnih postopkov preiskovanja) in moderni pristopi v klinični diagnostiki (napovedni modeli na osnovi izraženosti genov).
Pomen za razvoj Slovenije
Ugotovitve našega raziskovalnega dela skušamo v čimvečji meri prenesti tudi v naše okolje. Nekaj takšnih primerov v zadnjih letih: kontrola kvalitete izdelave panelnih plošč v podjetju Trimo, napovedovanje izgleda oblačil na podlagi fizikalnih in mehanskih lastnosti tkanin v podjetju Mura (v sodelovanju s Tekstilnim oddelkom Univ. v Mariboru), sistem za sintezo slovenskega govora GOVOREC, napovedovanje pretoka slovenskih rek. Sistem GOVOREC omogoča računalniško sintezo govora slovenskih besedil. Verjetno najpomembnejša korist tega sistema je pomoč hendikepiranim ljudem v vsakdanjem življenju. Z metodami kvalitativnega modeliranja smo izdelali napovedni model gladine reke Savinje. Ker gre za hudourniško reko, so spremembe gladine zelo hitre. Model lahko služi kot zgodnje svarilo pred poplavami. Poleg raziskovalnega dela skupina skrbi tudi za dodiplomsko in podiplomsko pedagoško delo v okviru Univerze v Ljubljani in deloma tudi Univerze v Mariboru, Univerze v Novi Gorici in Mednarodne podiplomske šole Jožefa Štefana. Knjiga vodje programske skupine Prolog Programming for Artificial Intelligence, prevedena v vrsto jezikov, je v svetu najpogosteje uporabljan učbenik za programski jezik prolog. V okviru programske skupine razvijamo odprtokodno programsko okolje Orange (www.ailab.si/orange) za odkrivanje znanj iz podatkov, ki je eno najobsežnejših te vrste v svetu. Okolje odlikuje vmesnik za vizualno programiranje, ki tudi neračunalničarjem (npr. biologom in genetikom) omogoča enostavno grafično sestavljanje kompleksnejših postopkov za obdelavo podatkov iz osnovnih, v Orange-u implementiranih gradnikov. V sodelovanju z biologi in genetiki smo v Orange-u razvili tudi module za obdelavo podatkov s področij bioinformatike in funkcijske genomike. Najodmevnejši rezultat tega dela, objavljen v Nature Genetics, je ugotovitev, da je moč iz transkripcijskih profilov mutantov sklepati na relacije med geni (Van Driessche et al., Epistasis analysis with global transcriptional phenotypes, Nature Genetics 37(5): 471-477, 2005). V zadnjih petih letih so si člani programske skupine prislužili kar dve prestižni nagradi (D. Šuc in A. Jakulin) za najboljši evropski doktorat s področja umetne inteligence, ki ga podeljuje ECCAI, the European Coordinating Committee for Artificial Intelligence.
Najpomembnejši znanstveni rezultati Zaključno poročilo, celotno poročilo na dLib.si
Najpomembnejši družbeno–ekonomsko in kulturno relevantni rezultati Zaključno poročilo, celotno poročilo na dLib.si
Zahtevana je potrditev
Zgodovina ogledov
Priljubljeno