Jarosz Mateusz, mgr inż.

Lider: Klepka Andrzej

Obecny rozwój technologii wymusza zapotrzebowanie na roboty, które mogą bezpiecznie współdziałać ludźmi. Roboty te muszą być w stanie przewidzieć skutki własnych działań, oraz potrzeby otoczenia. Aby to osiągnąć, należy połączyć dwa nurty badań: jeden dotyczy systemów fizycznych zaprojektowanych specjalnie do interakcji z człowiekiem, drugi, koncentrujący się na architektach sterowania, które uwzględniają potrzebę zdobywania i wykorzystywania doświadczenia. Połączenie tych obszarów doprowadziło do powstania robotyki poznawczej. Jest to multidyscyplinarna nauka, która czerpie z badań w dziedzinie robotyki adaptacyjnej, a także kognitywistki i sztucznej inteligencji, a często wykorzystuje modele oparte na poznaniu biologicznym. Katedra Robotyki i Mechatroniki od lat prowadzi badania związane z robotyką (w tym autonomiczną) oraz wdraża metody oparte o uczenie maszynowe do różnych zadań związanych z inżynierią, projektowaniem czy produkcją. Połączenie tych dwóch nurtów badań, w rezultacie mogłoby doprowadzić do powstania nowych metod sterowania oraz programowania nowych typów robotów. Badania w zakresie wydajności oraz nowych aplikacji tego rodzaju robotów umożliwią stworzenie wydajnych i precyzyjnych algorytmów zdolnych do wykonywania zadań dotąd nieosiągalnych dla klasycznych robotów przemysłowych w kontekście optymalizacji i zarządzania produkcją. Ważną rolę poznawczą stanowić będą prace nad rozwojem metod zapewnienia bezpieczeństwa.

Lider: Byrski Aleksander

- Opracowanie nowatorskich a w szczególności hybrydowych metaheurystyk i weryfikacja ich skuteczności. - Opracowanie nowatorskich algorytmów cloudowych dla różnych zastosowań. - Opracowanie nowatorskich algorytmów w zakresie zastosowań sensorów IoT. - Opracowanie i weryfikacja nowatorskich algorytmów z obszaru uczenia maszynowego, w szczególności sieci neuronowych w tym nowych architektur z zakresu uczenia głębokiego i ich zastosowań. - Opracowanie nowatorskich algorytmów z obszaru obliczeń kwantowych i testowanie ich z użyciem symulatorów a także dostępnej infrastruktury wspierającej obliczenia kwantowe. - Opracowanie nowatorskich algorytmów kryptografii postkwantowej i zastosowanie ich do zabezpieczania procesów autentykacji i autoryzacji oraz transmisji danych. - Podniesienie efektywności i pewności działania rozproszonych systemów danych, testowanie takich systemów w różnych infrastrukturach. - Opracowanie algorytmów agentowych w zastosowaniach m.in. symulacyjnych czy obliczeniowych. - Rozwój badań nad teorią, stroną techniczno-infrastrukturalną oraz zastosowaniami nowatorskich solwerów MES w kontekście szeroko rozumianych problemów symulacji zjawisk fizycznych. - Wsparcie badań realizowanych w CERN w kontekście przetwarzania i analizy danych zbieranych przez LHC.

Lider: Siwik Leszek

Celem grupy jest prowadzenie badań nad rozwiązaniami typu EmbodiedAI oraz ich wykorzystaniem w ramach długoterminowych misji kosmicznych i ich wpływem na dobrostan psycho-fizjiologiczny uczestniczących w nich astronautów.