Klasifikácia signálov prostredníctvom umelých neurónových sietí
Školitel
doc. Ing. Peter Ševčík, PhD.
Študijný program
Aplikovaná informatika
Študijný odbor
Informatika
Detailnejší opis problému
Použitie umelých neurónových sietí na riešenie problému klasifikácie signálov patrí medzi moderné prístupy vedúce k jeho úspešnému riešeniu. V súčasnosti sú dostupné mnohé technické prostriedky, ktoré významným spôsobom akcelerujú výpočty, potrebné pre úspešnú implementáciu umelej neurónovej siete. Výzvou však stále zostáva energetická náročnosť týchto implementácií, ktorá stále významne obmedzuje možnosti ich nasadenia. Táto dizertačná práca má riešiť problémy implementácie umelej neurónovej siete na zariadeniach, ktoré majú nielen obmedzené možnosti napájania ale i nízky výpočtový výkon.
Predpokladaný vedecký prínos (algoritmy, metodológie, ...)
Predpokladaný prínos práce spočíva v implementácii vybraného typu umelej neurónovej siete na prvku, ktorý má významným spôsobom obmedzený zdroj napájania a nízky výpočtový výkon. Výsledky klasifikácie umelou neurónovou sieťou budú prezentované na vhodne zvolenej aplikácii.
Odporučány postup vedeckého bádania
- prieskum aktuálneho stavu riešenia problematiky implementácie umelých neurónových sietí u nás a vo svete, - výber vhodného typu umelej neurónovej siete a analýza nárokov implementácie s ohľadom na použitú implementačnú platformu, - vytvorenie vhodnej aplikácie na demonštráciu úspešnosti riešenia klasifikačného problému.
Druh výskumu
aplikovaný výskum a experimentálny vývoj
Výskumná úloha, ktorej súčasťou bude riešená téma
Riešená téma bude súčasťou riešenia projektov, ktoré budú riešené na katedre technickej kybernetiky v čase doktorandského štúdia doktoranda (napr.: Nízkopríkonový senzor pre aplikácie inteligentnej dopravy - grantový systém UNIZA).
Doterajšie výsledky riešenia na školiacom pracovisku, vrátane odkazov na dostupné zdroje
1. Klasifikácia signálov pomocou neurónových sietí implementovaných do FPGA obvodov [dizertačná práca] / Peter Ševčík. - Žilinská univerzita v Žiline, Fakulta riadenia a informatiky, Katedra technickej kybernetiky; obháj. 22.08.2008. - ČVO 9.2.9 Aplikovaná informatika. - Žilina : [s.n.], 2008. - 83 s. : obr., tab. + Autoref. 20 s. 2. Implementation of pulse coupled neural network neuron into FPGA device [Implementácia neurónu impulzne viazanej neurónovej siete v obvode FPGA] / Peter Ševčík. In: Preprints of IFAC workshop on Programmable devices and embedded systems PDES 2009 [elektronický zdroj] : Rožnov pod Radhoštěm, February 10th-12th, 2009. - [S.l.: s.n.], 2009. - ISBN 978-3-902661-41-8. - P. 55-58. 3. Acoustic signal classification algorithm for WSN node in transport system [print] / Róbert Žalman ... [et al.]. In: Innovations for community services [print, electronic] : proceedings. - 1. vyd. - Cham: Springer International Publishing AG, 2018. - ISBN 978-3-319-93407-5. - s. 229-238 4. Aproximácia funkcie ohodnotení v algoritmoch Q-learning neurónovou sieťou [dizertačná práca] [Q-function aproximation in Q-learning algortihms using neural network] / Michal Chovanec. - Žilinská univerzita v Žiline, Fakulta riadenia a informatiky, Katedra technickej kybernetiky; obháj. 22.08.2016. - ČVO 9.2.9 Aplikovaná informatika. - Žilina : [s.n.], 2016. - 76 s. : obr. + Autoref. 27 s.
V prípade otázok sa obráťte na vedúceho témy:
Peter.Sevcik@fri.uniza.sk