Fakulta aplikovaných věd bude hostit mezinárodní vědeckou konferenci zaměřenou na robotiku

International Konference Věda

Příležitost představit nejnovější výsledky a směry multisenzorové fúze budou mít vědci na letošní International Conference on Multisensor Fusion and Integration for Intelligent Systems. Její 19. ročník bude od 4. do 6. září 2024 hostit Fakulta aplikovaných věd (FAV).

Výsledků výzkumu a aplikací v oblastech robotiky a zpracování dat s důrazem na slučování informací z více zdrojů - právě na prezentaci těchto oblastí se v září zaměří Mezinárodní konference IEEE International Conference on Multisensor Fusion and Integration for Intelligent Systems (MFI). Mezi témata, jimž bude při letošním ročníku věnován prostor, patří třeba teorie pravděpodobnosti, bayesovská inference, strojové učení, neuronové sítě, umělá inteligence v robotice, kognitivní systémy, big data, biomedicínské aplikace, autonomní vozidla (pozemní, námořní, letecká) či průmysl 4.0.

Na konferenci s příspěvky vystoupí řada českých i zahraničních odborníků. Připravené ale budou také výukové programy, do kterých už je možné se přihlásit zde. Mezi tématy tutoriálů zájemci najdou například teorie a aplikace fúze a integrace více senzorů. Každý tutoriál by se měl podrobně zabývat jedním tématem a měl by představit současný stav poznání o tématu. Účastníci si tak budou moci plně uvědomit aktuální problémy, hlavní myšlenkové směry a možné oblasti použití.

Konference, jejíž tradice sahá až do roku 1994, se pravidelně účastní autoři příspěvků z celého světa, a to jak z akademické sféry, tak z průmyslu. „Tematické zaměření se v průběhu let samozřejmě obměňuje a reflektujeme aktuální trendy, jako jsou např. průmysl 4.0, internet věcí, kyberneticko-fyzikální systémy či umělá inteligence v robotice,” prozrazuje za organizátory Ondřej Straka z FAV.

V tomto expertním světě multisenzorové fúze a inteligentních systémů zaznamenala Fakulta aplikovaných věd úspěch už v roce 2016. Tehdy odborná komise vybrala ze 107 přijatých příspěvků článek Jiřího Ajgla a Ondřeje Straky s názvem Covariance Intersection in Track-to-Track Fusion With Memory. Článek teoreticky analyzoval vliv zpětné informační vazby v úlohách slučování pravděpodobnostních odhadů. Hlavním výsledkem práce bylo porovnání kvality sloučených odhadů, kterou je možné zaručit v situacích, kdy závislosti slučovaných informací nejsou známé.

Galerie


Fakulta aplikovaných věd

Martina Batková

15. 05. 2024