Zespół Systemów Złożonych – Complex Systems Group
Zespół Systemów Złożonych działa w katedrze Informatyki Stosowanej na Wydziale Elektrotechniki, Automatyki, Informatyki i Inżynierii Biomedycznej (EAIiIB), Akademii Górniczo-Hutniczej im. Stanisław Staszica w Krakowie. Prowadzimy badania nad analizą, modelowaniem, a także symulacją różnych systemów złożonych takich jak: przepływ tłumu, ruch pojazdów w tym samochodów autonomicznych, modelowanie rozprzestrzeniania się zanieczyszczeń (powietrza, oil spill), analiza sieci społecznościowych i sprzedaży, modelowanie wielowymiarowych systemów dynamicznych i zagadnienia cyberbezpieczeństwa. Interesują nas metody sztucznej inteligencji, a w szczególności zastosowanie IoT, ambient intelligence oraz inteligencji obliczeniowej do rozwiązywania problemów inżynierskich. Bardzo ważnym zagadnieniem w informatyce stosowanej jest wykorzystywanie rzeczywistych danych pomiarowych (data-driven modeling), stąd w naszych pracach oprogramowujemy i wykorzystujemy różne czujniki (UWB, BLE, czujniki powietrza, soft-sensory i czujniki wirtualne). Zajmujemy się też wykorzystaniem procesorów graficznych do obliczeń złożonych (GPGPU).
The Complex Systems Team is affiliated with the Department of Applied Computer Science in the Faculty of Electrical Engineering, Automatics, Computer Science and Biomedical Engineering @ AGH University of Science and Technology. We conduct research on the analysis, modeling and simulation of various complex systems such as: crowd flow, vehicle movement, including autonomous cars, modeling the spread of pollution (air, oil spill), analysis of social networks and sales, modeling of multidimensional dynamic systems and cybersecurity issues . We are interested in artificial intelligence methods, in particular the use of IoT, ambient intelligence and computational intelligence to solve engineering problems. A very important issue in applied computer science is the use of real measurement data (data-driven modeling), hence in our work we program and use various sensors (UWB, BLE, air sensors, soft-sensors and virtual sensors). We also deal with the use of graphic processors for complex calculations (GPGPU).
Skład Zespołu
Jarosław Wąs
Profesor nauk technicznych w dyscyplinie informatyka - specjalność sztuczna inteligencja i inteligencja obliczeniowa. Zatrudniony na stanowisku profesora. Jest autorem i współautorem ponad 100 publikacji, w tym kilkunastu indeksowanych na liście JCR. W roku 2019 został wybrany do Komitetu Informatyki PAN. Interesuje się tematyką modelowania i symulacji systemów złożonych. W szczególności obszar zainteresowań to data-driven modeling oraz wykorzystanie paradygmatu agentowego w modelowaniu (agent-based modeling). Interesuje się zastosowaniami zaawansowanej algorytmiki i sztucznej inteligencji w inżynierii, w tym IoT, ambient intelligence oraz inteligencji obliczeniowej.Między innymi interesuje się modelowaniem przepływu tłumu, pojazdów oraz innych cząstek inteligentnych. Do obszaru zainteresowań należą również automaty komórkowe, dwukrotnie pełnił rolę przewodniczącego komitetu programowego międzynarodowej konferencji Cellular Automata for Research and Industry (ACRI 2014 oraz ACRI 2016).
Michał Turek
Doktor nauk technicznych w dyscyplinie Informatyka. Autor ponad 30 publikacji. Pracuje w Katedrze Informatyki Stosowanej EAIiB AGH od 2002 roku. Absolwent dwóch kierunków: Informatyki na Wydziale EAIiE AGH (2002) oraz Zarządzania na Wydziale Zarządzania AGH (2004). Interesuje się głównie zagadnieniami powiązanymi z sieciami komputerowymi i programowaniem systemów sieciowych, inżynierią oprogramowania, systemami wbudowanymi i programowaniem sprzętowych akceleratorów graficznych. Oprócz działalności naukowo-dydaktycznej w ramach uczelni zajmuje się pracami programistycznymi w komercyjnych projektach informatycznych (współpracując z wieloma podmiotami w tym zakresie) oraz prowadzeniem szkoleń dotyczących tematyki sieci komputerowych, mikrokontrolerów i systemów wbudowanych, metodyk wytwarzania oprogramowania i tworzenia oprogramowania z wykorzystaniem platformy .NET. Prowadzi badania w zakresie sprzętowych systemów rozszerzonej rzeczywistości, elektronicznych systemów orientacji przestrzennej, systemów monitorowania wizyjnego, technologii stosowanych w IoT (Internet of Things) i sprzętowych technologii komunikacji sieciowej.
Jędrzej Byrski
Doktor nauk technicznych w dyscyplinie informatyka, od 2001 związany z AGH, najpierw w Katedrze Automatyki, a od 2012 pracujący w Katedrze Informatyki Stosowanej. Autor ponad 20 recenzowanych artykułów w tym szeregu opublikowanych w czasopismach z listy filadelfijskiej oraz monografii „Algorytmy ze skończoną pamięcią do przetwarzania sygnałów w diagnostyce procesów”. Recenzent szeregu publikacji w czasopismach o międzynarodowym zasięgu. Główny wykonawca grantów Komitetu Badań Naukowych, a także finansowanych z funduszy europejskich. Obecnie od 2019 roku jest jednym z głównych wykonawców Grantu Komisji Europejskiej w ramach programu Horyzont 2020 MSCA-RISE, dotyczącego tematu PURE-WATER. Zajmuje się problematyką zaawansowanych algorytmów wykrywających oraz diagnozujących stany awaryjne (Faults Detection, Identification and Diagnosis) w informatycznych systemach sterowania, oraz związanej z tym tematyki szybkich algorytmów numerycznych on-line opartych o zaawansowane przetwarzanie sygnałów rzeczywistych dla celów identyfikacji i diagnostyki stanów awaryjnych w systemach dynamicznych. W tym temacie powstało szereg publikacji, których jest autorem i współautorem oraz szereg pakietów oprogramowania. W ramach realizowanych projektów między innymi uczestniczył w pracach Motorola Polska Software Center w Krakowie, współpracował z firmą Melita Int. oraz w ramach Europejskiego Projektu Badawczego przebywał w School of Electrical and Electronics Engineering University of Birmingham UK, gdzie uczestniczył w realizacji dużego projektu do sterowania siecią wodociągową. W ramach pracy dydaktycznej zajmuje się architekturą procesorów graficznych, programowaniem GPGPU oraz szeroko rozumianą grafiką komputerową 2D oraz 3D. W Katedrze Informatyki Stosowanej kieruje laboratorium Grafiki Komputerowej, opiekując się jego strukturą i wyposażeniem. Utworzył oraz odpowiada za specjalność Grafika w Systemach Inteligentnych na II stopniu kierunku studiów Informatyka i Systemy Inteligentne. Od wielu lat jest także kierownikiem Studiów Podyplomowych „Nowoczesna Grafika Komputerowa”.
Tomasz Hachaj
Doktora habilitowany w dziedzinie nauk technicznych w dyscyplinie informatyka – specjalność przetwarzanie sygnałów i rozpoznawanie wzorców. Zatrudniony na stanowisku profesora AGH. Jego zainteresowana naukowe obejmują uczenie maszynowe, głębokie sieci neuronowe, analizę złożonych sygnałów oraz ich zastosowania między innymi w analizie zjawisk fizycznych, analizie ruchu człowieka, sporcie, medycynie, w zagadnieniach dotyczących mediów społecznościowych. Jest autorem i współautorem ponad 100 publikacji w obszarze swoich zainteresowań naukowych. Był kierownikiem i wykonawcą projektów naukowych i komercyjnych.
Dariusz Pałka
Doktor nauk technicznych w dyscyplinie Informatyka. Główne zainteresowania naukowe: sztuczna inteligencja (szczególnie w zakresie algorytmów ewolucyjnych), zagadnienia modelowania i symulacji, systemy agentowe oraz cyberbezpieczeństwo.
Brał udział w wielu projektach naukowych i przemysłowych:
• INRED Intelligent system of effective analysis of diagnostic and repair work of industrial devices with the help of mobile units and advanced image analysis od 2018-2020.
• Predictable & flexible molten salts solar power plan/PREFLEX MS 2016-2018.
• System wizualizacji projektów architektonicznych BIM (Building Information Modeling) z użyciem MS Hololens 2017-2018.
Michał Pikus
Doktorant wdrożeniowy na wydziale EAIiIB AGH dyscyplina Informatyka, absolwent Politechniki Świętokrzyskiej na kierunku Informatyka oraz Elektronika i Telekomunikacja, aktualnie jest zatrudniony w Centrum Technicznym Aptiv w Krakowie. Zajmuje się zagadnieniami związanymi z wirtualną walidacją systemów sterowania w samochodach autonomicznych oraz modelowaniem i symulacją złożonych systemów wbudowanych. Obszary zainteresowań to: Przetwarzanie obrazów, Deep Learn, Machine Learning oraz Systemy wbudowane.
Grzegorz Bazior
Absolwent Uniwersytetu Jagiellońskiego - kierunek Informatyka. Posiada doświadczenie zawodowe pracy zarówno w jednostkach naukowych, jak i sektorze prywatnym. Doktorat z zagadnień dynamiki tłumu w warunkach dużych gęstości. Interesuje się językami programowania, a w szczególności językiem C++.
Marek Zachara
Doktor nauk technicznych w dyscyplinie informatyka, Absolwent AGH jak
również University of Bristol.
Od wielu lat w centrum jego zainteresowań pozostaje cyberbezpieczeństwo
systemów i aplikacji. Zajmuje się rozwojem metod identyfikacji zagrożeń
oraz oceną bezpieczeństwa i ryzyka systemów informatycznych. Regularnie
uczestniczy w komercyjnych projektach związanych z bezpieczeństwem
systemów, z reguły dla sektora bankowego. Specjalizuje się w ocenie
jakości i bezpieczeństwa oprogramowania a także w identyfikacji
anomalii.
Poza cyberbezpieczeństwem, zajmuje się praktycznym wykorzystaniem metod
uczenia maszynowego, w szczególności do oceny i podejmowania decyzji na
podstawie niekompletnego zbioru danych – np. dla oceny wiarygodności
przedsiębiorstw. Wykonawca grantów naukowych (NCBiR), współpracuje z
organizacjami (np. OWASP) jak i wieloma podmiotami w Polsce i za
granicą (m.in. UK, Węgry, kraje bliskiego wschodu).
Marcin Piekarczyk
Doktor nauk technicznych w dyscyplinie informatyka - specjalność sztuczna inteligencja. Naukowo zajmuje się problematyką uczenia maszynowego, technik analizy grafowej, architektur uczenia głębokiego i biometrii oraz zastosowań metod sztucznej inteligencji w fizyce komputerowej, analizie wzorców ruchowych na potrzeby sportu i rehabilitacji czy rozpoznawaniu gestów. Autor ponad 50 recenzowanych artykułów naukowych. Recenzent dla szeregu czasopism o międzynarodowym zasięgu. Wykonawca w projektach badawczych finansowanych przez NCN oraz NCBiR. Członkostwo w międzynarodowych organizacjach naukowo-technicznych: IEEE, IEEE CS, IEEE SMC, ACM oraz IEEE Biometrics Council.
Publikacje
Hachaj, T.; Piekarczyk, M. The Practice of Detecting Potential Cosmic Rays Using CMOS Cameras: Hardware and Algorithms. Sensors 2023, 23, 4858. https://doi.org/10.3390/s23104858
2022
– Towards efficient GPGPU Cellular Automata model implementation using persistent active cells / Paweł RENC, Tomasz Pęcak, Alessio De Rango, William Spataro, Giuseppe Mendicino, Jarosław WĄS // Journal of Computational Science ; ISSN 1877-7503. — 2022 vol. 59 art. no. 101538, s. 1–10.
– A multi-cell cellular automata model of traffic flow with emergency vehicles: effect of a corridor of life and drivers’ behaviour / Krzysztof Małecki, Marek Kamiński, Jarosław WĄS // Journal of Computational Science ; ISSN 1877-7503. — 2022 vol. 61 art. no. 101628, s. 1-13
– A comparative study of GP-based and state-of-the-art classifiers on a synthetic machine learning benchmark / Patryk ORZECHOWSKI, Paweł RENC, William La Cava, Jason H. Moore, Arkadiusz Sitek, Jarosław WĄS, Joost Wagenaar // W: GECCO’22 : proceedings of the 2022 Genetic and Evolutionary Computation Conference Companion : July 9–13, 2022, Boston, Massachusetts, [USA], [vol. 1]. New York : The Association for Computing Machinery, cop. 2022. — e-ISBN: 987-1-4503-9268-6. — S. 276–279
– The downselection of measurements used for free space determination in ADAS / Marek SZLACHETKA, Dariusz Borkowski, Jarosław WĄS // Journal of Computational Science ; ISSN 1877-7503. — 2022 vol. 63 art. no. 101762, s. 1–7
– Modelowanie systemów złożonych w teorii i praktyce — Modeling of complex systems in theory and practice / Jarosław WĄS, Dariusz PAŁKA, Grzegorz BAZIOR, Robert LUBAŚ, Michał TUREK, Paweł RENC, Marek SZLACHETKA, Jędrzej BYRSKI, Janusz MILLER, Filip KAMIŃSKI, Adam DOMAGAŁA, Andrzej BIELECKI, Maciej GIERDZIEWICZ, Marek ZACHARA, Dariusz JAMRÓZ, Mirosław GAJER, Michał PIKUS // W: Nauka – technika – technologia : seria wydawnicza AGH, T. 4. — Kraków : Wydawnictwa AGH, 2022
2021
– A multi-cell cellular automata model of traffic flow with emergency vehicles: effect of a corridor of life / Krzysztof Małecki, Marek Kamiński, Jarosław WĄS // W: Computational Science – ICCS 2021 : 21st international conference : Krakow, Poland, June 16–18, 2021 (140 pkt)
– EBIC.JL – an efficient implementation of evolutionary biclustering algorithm in Julia / Paweł Renc, Patryk ORZECHOWSKI, Aleksander BYRSKI, Jarosław WĄS, Jason H. Moore // W: GECCO’21 [Dokument elektroniczny] : Genetic and Evolutionary Computation Conference Companion – (140 pkt)
– Human health risk assessment of air pollution in the regions of unsustainable heating sources : case study — the tourist areas of Southern Poland / Agnieszka GRUSZECKA-KOSOWSKA, Jacek DAJDA, Ewa ADAMIEC, Edeltrauda HELIOS-RYBICKA, Marek KISIEL-DOROHINICKI, Radosław KLIMEK, Dariusz PAŁKA, Jarosław WĄS // Atmosphere
– Post-implementation ERP software development: upgrade or reimplementation / Adam DOMAGAŁA, Katarzyna GROBLER-DĘBSKA, Jarosław WĄS, Edyta KUCHARSKA // Applied Sciences ISSN 2076-3417
– Rapid prototyping of evolution-driven biclustering methods in Julia / Paweł Renc, Patryk ORZECHOWSKI, Aleksander BYRSKI, Jarosław WĄS, Jason H. Moore // W: GECCO’21 : Genetic and Evolutionary Computation Conference Companion – 140 pkt
– What is the knowledge of evacuation procedures in road tunnels? : survey results of users in Poland / Natalia SCHMIDT-POLOŃCZYK, Jarosław WĄS, Jakub PORZYCKI // Buildings ISSN 2075-5309
– New on-line algorithms for modelling, identification and simulation of dynamic systems using modulating functions and non-asymptotic state estimators: case study for a chosen physical process / Witold BYRSKI, Michał DRAPAŁA, Jędrzej BYRSKI // W: Computational Science – ICCS 2021 – 140 pkt
– Wybrane zagadnienia numeryczne. Analiza i dobór algorytmów Selected numerical problems. Analysis and selection of algorithms/ Janusz Miller, Maciej Szymkat, Jędrzej Byrski, Filip Kamiński, Jarosław Wąs, AGH.
– Configurable light sensor comprising a hotocell array / Sway sp. z o.o., Kraków ; wynalazca: Robert Mieczysław LUBAŚ, Szymon Słupik, Maciej Witaliński. — Int.Cl.: H05B 47/00 USA ; US 10945326 B2 ; Udziel. 2021-03-09 ; Opubl. 2021-03-09. — Zgłosz. nr US201816168755 z dn. 2018-10-23. — tekst: http://patenty.bg.agh.edu.pl/pelneteksty/US10945326B2.pdf