Sekce vědeckých výpočtů

Scientific Computing Section (SCS)

Sekce vědeckých výpočtů a zpracování dat se zabývá aplikací datových struktur a efektivních algoritmů v oblastech numerické matematiky, matematické statistiky, modelování, optimalizace, strojové učení, rozpoznávání obrazu a vyhodnocování medicínských snímků. Oblast záběru je velice široká a propojuje obory informatiky, matematiky, fyziky a bioinformatiky. Studenti pracují v multidisciplinárních týmech zabývajících se základním i aplikovaným výzkumem a s nabytými zkušenostmi nacházejí uplatnění v komerční i akademické sféře.

Oblast informatiky je velmi široká a každý, kdo se naučí programovat, si klade otázku, na co mu to potom bude dobré. Můžeme to přirovnat k používání orientálního koření v kuchyni. Záleží zejména na tom, kolik, v jakém okamžiku a na co ho nasypete. Pokud cítíte, že má smysl kombinovat informatiku s jinými vědami, nenechte se odradit počáteční náročností teoretické přípravy, která vám nakonec umožní radost z tvorby unikátního softwaru.

Proč je informatika důležitá?

  • je to nezbytná součást mnoha moderních vědeckých disciplín
  • vědecké a technické výpočty nejsou pouze spouštěním hotových programů
  • nejde ani o přepisování vzorců do programovacího jazyka
  • vhodně zvolené datové struktury pomáhají významně zvýšit rychlost výpočtů
  • paralelní, rekurentní a heuristické algoritmy mají stejný cíl
  • i v informatice je důležitá souhra technologie a kreativity

Proč jsou teorie nutností?

  • motivují k přesnému vyjádření našich předpokladů a jejich následků
  • ovlivňují způsob našeho myšlení
  • usnadňují práci s odbornou literaturou
  • inspirují k realizaci původních softwarových produktů
  • usnadňují mezioborovou komunikaci
  • zvyšují kvalitu bakalářských, diplomových a disertačních prací

Nabízená témata

Studentům nabízíme vedení prací v mnoha oblastech našeho zájmu:

  • analýza fraktálních množin s využitím stromových struktur
  • modelování náhodné procházky po grafech a diskrétních množinách s využitím hešovacích technik
  • modelování anomální difuze pomocí deterministických a stochastických algoritmů
  • analýza biomedicínských signálů a 3D obrazů s využitím Fourierovy, Gaborovy nebo Hilbertovy transformace
  • konstrukce klasifikátorů do více tříd s pomocí transformace do Hilbertova prostoru
  • vývoj nových optimalizačních heuristik a jejich využití při hledání řešení reálných úloh
  • aplikace metod strojového učení a neuronových sítí na průmyslová a jiná data
  • počítačové modelování proudění chodců – použití jak klasických metod numerické matematiky, tak i strojového učení
  • modelování stochastických procesů rozděleními s těžkými konci (jednorozměrné i vícerozměrné) a pomocí entropie
  • vývoj nástrojů pro vysoce výkonné výpočty v rámci open-source knihovny TNL
  • numerické řešení parciálních diferenciálních rovnic pomocí různých variant metod konečných prvků nebo konečných objemů
  • použití metody rozdělení oblasti (Domain Decomposition) pro paralelní řešení parciálních diferenciálních rovnic
  • modelování procesů v porézním prostředí
  • modelování vzniku a šíření prasklin v materiálech

Více o tématech Analýza fraktálních množin, Strojové učení v Hilbertově prostoru nebo Modelování anomální difuze se můžete dozvědět z tohoto posteru.

Kde se dá prakticky uplatnit?

  • IT firmy se speciálním zaměřením
  • firmy s technickým zaměřením
  • vědecky orientované instituce

Co se povedlo doktorandům?

  • nové metody fraktální analýzy založené na entropii a modelování difuze
  • nové stochastické metody strojového učení
  • nové metody analýzy EEG signálu pro diagnostiku mozku
  • nové metody analýzy 3D tomografických snímků

Vybavení

Server Groot

Výpočetní server s procesorem Intel(R) Xeon(R) Gold 5218 CPU @ 2.30GHz, 96 GB RAM a 2x grafickou kartou Quadro RTX 5000.

Členové

Profilové foto Jaromíra Kukala
Profilové foto Quang Van Trana
Profilové foto Petra Kubery
Profilové foto Jakuba Solovského
Profilové foto Pavla Eichlera
Profilové foto Jakuba Klinkovského
Ing. Jakub Klinkovský
tajemník katedry