Obhajoby tezí disertační práce v roce 2016

Ahmad Abbadi

Záměr disertační práce:

Unmanned rescue systems assist human operators during their missions. In tele-operation mission, the communication between operators and agents plays a critical rule of system dependability. In order to increase the efficiency and reliability of the rescue missions, the unmanned agents should have some degree of autonomy, which allows them to act and make decisions when the communication is not possible. Autonomous rescue system can be divided, into three main tasks, localization, mapping, and path planning. Localization task determines the current pose of the robot in an environment, while mapping integrates partial observations of the sensors to build a model for the environment. The path-planning task uses the estimated location and maps to plan a route and navigate through the environment. In this thesis, our focus are to improve the navigation and localization processes for rescue robots through partially or fully unknown environments, in addition to deal with map changing and dynamic environment, and give the system the ability of making safe and autonomous decisions in an efficient way.
Teze disertační práce byly obhájeny.

Mgr. Martin Demko

Záměr disertační práce:

Biologické systémy často vykazujú veľmi zaujímavé chovanie vychádzajúce z ich komplexnej dynamickej povahy. Každý systém je možno zapísať formou určitého modelu (napr. diferenciálne rovnice), ale práve jeho povaha je často príčinou, že nie je možné presne kvantifikovať (resp. zmerať) všetky aspekty daného systému. Takto vznikajú neznáme parametre, ktoré majú priamy vplyv na chovanie daného systému. A práve oni a ich odhalenie sú predmetom tejto práce.
Všeobecne existuje veľa prístupov zameraných na skúmanie chovania biologických modelov a ich parametrov. Táto práca je zameraná na skúmanie ich vlastností, pomocou formálnej techniky pôvodne určenej pre kontrolu počítačových systémov. Jej meno je model checking. Skúmané vlastnosti majú formutemporálnych logík, ktoré nám umožňujú popísať chovanie daného systému v priebehu času. Avšak biologické systémy nie sú od prírody navrhnuté k priamej aplikácii tejto techniky. Preto existujú rôzne metódy obchádzajúce tento nedostatok. Tie hlavné sme sa rozhodli popísať a následne diskutovať o ich výhodách a nevýhodách za účelom vylepšenia našej vlastnej metodológie.
Teze disertační práce byly obhájeny.

Mgr. Jan Čejka

Záměr disertační práce:

Detekce kolizí poskytuje důležité informace o tom, jak spolu objekty interagují, a je důležitou součástí při simulaci jejich pohybu. Existuje řada algoritmu pro řešení detekce kolizí, které se liší v mnoha ohledech, jako například druhem objektů, se kterými dokáží pracovat, rychlostí výpočtu, přesností výsledků, či oblastmi, na které je možné tyto algoritmy použít. Tato práce uvádí přehled algoritmů pro detekci kolizí a soustředí se zejména na algoritmy pracující s rigidními objekty poskytující přesné výsledky v reálném čase. Také jsou zde uvedeny mé dosavadní výsledky v této oblasti, které byly dosaženy použitím kontinuální detekce kolizí, dělením prostoru a temporální koherence.
Teze disertační práce byly obhájeny.

Mgr. David Gešvindr

Záměr disertační práce:

Cloud computing se stává oblíbeným řešením pro provoz aplikací. Nasazení aplikací do cloudu však samo o sobě neposkytuje garanci vysokého výkonu, škálovatelnosti a dalších souvisejících kvalit, což může být nečekaným překvapením pro softwarové inženýry, kteří nevěnují pozornost správnému návrhu architektury cloudové aplikace a očekávají, že cloud sám o sobě vyřeší nedostatky v návrhu jejich aplikací. V současné literatuře chybí návrhové vzory a taktiky pro softwarové architekty, které by vedly k návrhu cloudové aplikace s předvídatelnou kvalitou. Našim cílem je tedy navrhnout sadu důkladně ověřených architektonických taktik, které mají jasně měřitelný dopad na kvalitu Platform-as-a-Service cloudových aplikací. Jako součást výzkumu bude navržen a implementován prototypovací nástroj, který umožní namodelovanou cloudovou aplikaci automaticky převést na její spustitelný prototyp, nasadit jej do cloudu a změřit různé metriky jeho kvality, čímž umožní SW architektovi lépe vyhodnotit, které architektonické taktiky je vhodné aplikovat k dosažení cílové kvality aplikace.
Teze disertační práce byly obhájeny.

Tomáš Raček

Záměr disertační práce:

Parciální atomové náboje popisují rozložení elektronové hustoty a poskytují tak důležité informace o chemickém chování molekul. Atomové náboje jsou často používány v rámci molekulového modelování a v poslední době se také využívají jako deskriptory v chemoinformatice. Protože však přímo neodpovídají žádné fyzikální veličině, nelze je měřit experimentálně. Atomové náboje lze nicméně určit výpočtem. Standardní přístup spočívá v použití kvantově mechanických metod, které využívají pouze fyzikálních konstant. Hlavní nevýhodou je však jejich vysoká výpočetní složitost, která limituje jejich praktické použití pouze na malé systémy.
Výrazně rychlejší alternativou jsou empirické metody, nicméně nižší výpočetní složitost je u nich vykoupena nutností využívat empirické parametry, které často musí být odvozeny z kvantově mechanických nábojů v procesu zvaném parametrizace. Bohužel neexistuje jedna univerzální metoda nebo typ parametrizace pro všechny druhy aplikací – pro některé aplikace jsou vhodnější náboje získané pomocí jedné metody, pro jiné užitím odlišné. Pro řešení těchto problémů navrhujeme vytvořit framework pro zápis, vývoj, hodnocení a parametrizaci empirických metod pro výpočet atomových nábojů. Hlavní komponentou frameworku bude doménově specifický jazyk pro popis empirických metod. Metody zapsané v tomto jazyce bude možné v rámci frameworku přeložit na vlastní výkonný kód použitelný přímo pro výpočet atomových nábojů. Dále bude zahrnuto rozhraní implementující několik optimalizačních přístupů pro parametrizaci těchto metod. V neposlední řadě bude součástí frameworku také databáze atomových nábojů – ať už jako zdroj kvantově mechanických nábojů pro parametrizace, nebo také jako veřejně dostupná databáze atomových nábojů použitelná nezávisle na navrhovaném frameworku.
Teze disertační práce byly obhájeny.

Mgr. Martin Víta

Záměr disertační práce:

S rostoucím množstvím strojově zpracovávaných textových dat se úloha hledání sémanticky podobných dokumentů stává čím dále významnější. Tato obecná úloha se řeší v rámci širokého spektra praktických aplikací - od doporučovacích systémů přes systémy na detekci plagiátů či čištění textových korpusů. Předkládaná práce je zaměřena na problém rozpoznávání "částečného textového vyplývání" (recognizing partial textual entailment / RPTE), který je modifikací v poslední době hojně studovaného problému rozpoznávání textového vyplývání. Prvním z hlavních cílů této práce je vytvoření systému na řešení tohoto problému i napříč jazyky (který bude založen na využití word2vec modelu). Druhým hlavním cílem je vývoj aplikace, která výsledků systému na RPTE využívá k výpočtu sémantické podobnosti textů (semantic textual similarity / STS). Tuto aplikaci následně využijeme při řešení praktických problémů v rámci zpracovávání dokumentů z oblasti VaVaI (detekce projektů či výsledků s podobným obsahem) a dokumentů z oblasti medicínského vzdělávání (analýza kurikula). Součástí celé práce bude i vytváření příslušných kolekcí trénovacích a testovacích dat pro ČJ a AJ.
Teze disertační práce byly obhájeny.

Mgr. Milan Čermák

Záměr disertační práce:

V dnešní době jsou počítačové sítě neustále ohrožovány velkým množstvím rozličných útoků zneužívajících chyb v návrhu síťových protokolů, špatné implementace programového vybavení nebo nevhodného chování uživatelů. Přestože je základ těchto útoků téměř stejný, existuje velké množství jejich variant lišících se ve využívaném síťovém protokolu, chování nebo způsobech jakými se snaží zamaskovat v normálním provozu. Každý den se neustále objevují nové varianty těchto útoků, jejichž včasná detekce představuje výzvu pro současné detekční nástroje. Cílem našeho výzkumu je navrhnout nový přístup detekce pokročilých síťových hrozeb, který umožní překonat omezení současných detekčních nástrojů. Naším záměrem je analyzovat síťová data podobně jako je analyzují bezpečnostní analytici. Ti dokáží najít různé varianty útoků na základě podobnosti s útoky, jejichž vlastnosti znají. Abychom dokázali tento způsob analýzy dat napodobit, plánujeme využít techniky podobnostního vyhledávání, které umožňují dostatečnou variabilitu vzorů při zachování jejich základních vlastností. Náš výzkum jsme rozdělili do tří vzájemně navazujících výzkumných oblastí. V rámci první oblasti se zaměříme na charakterizaci podobnosti v síťovém provozu. Našim cílem bude porozumět různým procesům v počítačových sítích, jejich vzájemným vztahům a vzájemné podobnosti. Tato oblast pokrývá definici vzorů, které dostatečně popisující síťové procesy, a definici podobnostních funkcí pro jejich vzájemné porovnání. Druhá oblast našeho výzkumu se zabývá návrhem metody pro detekci anomálií v síťovém provozu založené na klasifikaci využívající podobnostního vyhledávání. Součástí tohoto návrhu je definice tvorby vzorů odpovídajících jednotlivým anomáliím síťového provozu a definice způsobu využití podobnostního vyhledávání využívající tyto vzory. Třetí výzkumná oblast je zaměřena na detekci pokročilých síťových hrozeb. Po ověření navržené metody pro analýzu síťových dat na základě podobnostního vyhledávání se budeme zabývat optimalizací podobnostního vyhledávání a porovnání úspěšnosti detekce s dalšími nástroji pro detekci síťových anomálií. Cílem této snahy je plné využití výhod podobnostního vyhledávání pro detekci skrytých nebo maskujících se útoků, které jsou současnými detekčními nástroji téměř nedetekovatelné.
Teze disertační práce byly obhájeny.

Mgr. Vladimír Míč

Záměr disertační práce:

Vyhledávání objektů podle jejich podobnosti může významně ulehčit zpracovávání velkých objemů dat. Hlavní výzvy podobnostního vyhledávání představuje zejména zrychlující se tempo produkce dat a rostoucí velikost objektů. V mnoha případech je zároveň kritická schopnost vyhledávat v datech časově efektivně, nejlépe v reálném čase. Proto je žádoucí vývoj dobře škálujících technik pro podobnostní vyhledávání. V úvodu tezí vyjmenováváme klíčové požadavky na dnešní systémy pro podobnostní vyhledávání, které chceme v dizertační práci naplnit. V přehledové části jsou rozebrány tři okruhy technik, které se k tomu obvykle používají: redukce dimenzionality (dimensionality reduction), indexační techniky (indexing techniques) a hašování zachovávající blízkost objektů (locality sensitive hasing). Disertační práce se zaměřuje na podobnostní vyhledávání pomocí "sketches" - kompaktních binárních řetězců, které mají přibližně zachovat podobnost mezi objekty. Mezi již zjištěnými poznatky jsou nastíněny mj. základní zjištění o vlastnostech sketchů, kterými se plánujeme zabývat v samotné disertační práci, a výsledky úspěšnosti podobnostního vyhledávání na stotisícové a tří milionové množině dat. Cílem práce pak bude návrh a prototypní implementace systému pro podobnostní vyhledávání, schopného vyhledávat v reálném čase v množinách obsahujících stovky milionů objektů, a to se schopností zpracovávat dotazy paralelně, tedy s vysokou propustností.
Teze disertační práce byly obhájeny.