1. Strona główna/
  2. Lista autorów/
  3. Zespoły badawcze/
  4. Algorytmy i systemy adaptacyjne A2S

Algorytmy i systemy adaptacyjne A2S

A2S

Skład zespołu

Lider zespołu
Zdjęcie lideraPaszyński MaciejWydział InformatykiInstytut Informatyki
Członkowie zespołu

Informacje o zespole

Słowa kluczowemetoda elementów skończonychanaliza izogeometrycznasieci neuronowe poinformowane o fizycenauki obliczeniowe
Opis zakresu działańIstotą naszych badań jest tworzenie i analiza algorytmów i systemów software posiadających zdolność przystosowania się do rozwiązywanego problemu, oraz środowiska obliczeniowego. Naczelnym celem adaptacji jest stabilizacji rozwiązania numerycznego, minimalizacja kosztu obliczeniowego i maksymalizacja dokładności rozwiązania. W naszych badaniach integrujemy wiedzę z zakresu informatyki, nauk obliczeniowych i matematyki. Prowadzimy badania naukowe zorientowane na zastosowania sztucznej inteligencji (AI) i wydajnych obliczeń równoległych (HPC) w zaawansowanych symulacjach zjawisk często opisanych przez równania różniczkowe cząstkowe (PDE): liniowe, nieliniowe, stacjonarne i niestacjonarne (np. symulacje za pomocą metody elementów skończonych problemów stacjonarnych z wykorzystaniem algorytmów adaptacyjnych sztucznej inteligencji, wydajne równoległe symulacje z użyciem metod analizy izogeometrycznej dla problemów niestacjonarnych zależnych od czasu, lub zastosowania sztucznej inteligencji do stabilizowanych symulacji trudnych problemów za pomocą metody Petrowa-Galerkina, rozwiązywanie źle uwarunkowanych zadań odwrotnych algorytmami memetycznymi). Pracujemy również nad aplikacjami i analizą matematyczną zaawansowanych metod symulacyjnych, a także nad rozwojem zaawansowanych algorytmów odwrotnych.
Jednostka wiodącaWydział Informatyki
Obszary badawcze
  • Informatyka, Sztuczna Inteligencja
  • Nauki obliczeniowe
  • Informatyka, Zastosowania interdyscyplinarne
  • Informatyka Techniczna i Telekomunikacja
Projekty badawcze / Prace komercyjne
Współpraca
  • grupa prof. Davida Pardo z Baskijskiego Centrum Matematyki Stosowanej w Hiszpanii
  • grupa prof. Keshava Pingali z Uniwersytetu Teksańskiego w Austin
  • grupa prof. Alberta Oliver-Serra z Uniwersytetu w Las Palmas de Gran Canaria
  • grupa prof. Ignacio Muga z Instytutu Matematyki z Katolickiego Uniwersytetu w Valparaiso w Chile
  • grupa prof. Sergio Rojas z Uniwersytetu Monash w Melberne, Australia
  • grupa prof. Luisa Garcia-Castillo z Uniwersytetu Carlosa III w Madrycie w Hiszpanii.
  • grupa prof Eirika Valsetha z Uniwersytetu Nauk o Życiu w As w Norwegii
  • grupa prof. Judit Munoz-Matute z Uniwersytetu Kraju Basków w Bilbao w Hiszpanii
Udział w konferencjach

Dane kontaktowe

Kontakt
Wydział Informatyki
Adres30-055 Kraków, ul. Kawiory 21 , D17, 2.23
Numer kontaktowy698 818 517
E-mailpaszynsk@agh.edu.pl
Strona internetowahttps://www.a2s.agh.edu.pl/pl/

Publikacje (464)

1.
A method and a system for securing data, especially data of biotechnological laboratories / diCELLa Sp. z o.o., Kraków ; wynalazca: MISZTAL Krzysztof, Kubica-Misztal Aleksandra, SŁUŻALEC Tomasz. — Int.Cl.: H04L 9/40(2022.01). — Izrael. — Opis patentowy ; IL300253B1 ; Udziel. 2025-08-01 ; Opubl. 2025-08-01. — Zgłosz. nr IL30025323A z dn. 2023-01-29
2.
An h-adaptive collocation method for Physics-Informed Neural Networks / Jan Trynda, Paweł MACZUGA, Albert Oliver-Serra, Luis Emilio García-Castillo, Robert SCHAEFER, Maciej WOŹNIAK // Journal of Computational Science ; ISSN 1877-7503. — 2025 — vol. 91 art. no. 102684, s. 1–14. — Bibliogr. s. 13–14, Abstr. — Publikacja dostępna online od: 2025-07-25
3.
Application of the robust variational physics-informed neural networks augmented with the collocation method for stationary Stokes equations / Marcin ŁOŚ, Tomasz SŁUŻALEC, Paweł MACZUGA, Askold VILKHA, Carlos Uriarte, Maciej PASZYŃSKI // W: KomPlasTech 2025 [Dokument elektroniczny] : XXIX conference on Computer methods in materials technology : Krynica Zdrój, Poland, March 2-5, 2025. — Wersja do Windows. — Dane tekstowe. — [Kraków : AGH], [2025]. — S. 1–3. — Wymagania systemowe: Adobe Reader. — Tryb dostępu: https://komplastech.agh.edu.pl/public_repo/2025/33.pdf [2025-03-19]. — Bibliogr. s. 3
4.
Augmenting MRI scan data with real-time predictions of glioblastoma brain tumor evolution using faster exponential time integrators / Magdalena Pabisz, Judit Muñoz-Matute, Maciej PASZYŃSKI // Journal of Computational Science ; ISSN 1877-7503. — 2025 — vol. 85 art. no. 102493, s. 1–13. — Bibliogr. s. 12–13, Abstr. — Publikacja dostępna online od: 2024-12-09
5.
Augmenting Petrov-Galerkin method with optimal test functions by DNN learning the inverse of the Gram matrix / Tomasz SŁUŻALEC // W: Computational Science – ICCS 2025 Workshops : 25th international conference : Singapore, Singapore, July 7–9, 2025 : proceedings, Pt. 1 / eds. Maciej Paszyński, Amanda S. Barnard, Yongjie Jessica Zhang. — Cham : Springer Nature Switzerland, cop. 2025. — (Lecture Notes in Computer Science ; ISSN 0302-9743 ; LNCS 15907). — ISBN: 978-3-031-97553-0; e-ISBN: 978-3-031-97554-7. — S. 112–125. — Bibliogr., Abstr. — Publikacja dostępna online od: 2025-07-07
6.
CO2 sequestration problem implementation in the IGA-ADS software / Askold VILKHA, Marcin M. ŁOŚ, Maciej PASZYŃSKI // W: KomPlasTech 2025 [Dokument elektroniczny] : XXIX conference on Computer methods in materials technology : Krynica Zdrój, Poland, March 2-5, 2025. — Wersja do Windows. — Dane tekstowe. — [Kraków : AGH], [2025]. — S. 1–4. — Wymagania systemowe: Adobe Reader. — Tryb dostępu: https://komplastech.agh.edu.pl/public_repo/2025/35.pdf [2025-03-19]. — Bibliogr. s. 3–4
7.
Can artificial intelligence predict a tsunami? / Daria WÓJCIK, Alicja Niewiadomska, Maciej PASZYŃSKI // Computer Science ; ISSN  1508-2806 . — 2025 — vol. 26 no. 4, s. 163–180. — Bibliogr. s. 179–180, Abstr. — Publikacja dostępna online od: 2025-12-28
8.
Collocation-based robust variational physics-informed neural networks (CRVPINNs) / Marcin ŁOŚ, Tomasz SŁUŻALEC, Paweł MACZUGA, Askold VILKHA, Carlos Uriarte, Maciej PASZYŃSKI // Computers & Structures ; ISSN 0045-7949. — 2025 — vol. 316 art. no. 107839, s. 1–23. — Bibliogr. s. 22–23, Abstr. — Publikacja dostępna online od: 2025-06-03
9.
Computational Science – ICCS 2025 Workshops : 25th international conference : Singapore, Singapore, July 7–9, 2025 : proceedings, Pt. 6 / eds. Maciej PASZYŃSKI, Amanda S. Barnard, Yongjie Jessica Zhang. — Cham : Springer Nature Switzerland, cop. 2025. — XXV, 356 s. — (Lecture Notes in Computer Science ; ISSN 0302-9743 ; LNCS 15912). — Bibliogr. przy rozdz. — ISBN: 978-3-031-97572-1; e-ISBN: 978-3-031-97573-8. — Publikacja dostępna online od: 2025-07-03
10.
Computational Science – ICCS 2025 Workshops : 25th international conference : Singapore, Singapore, July 7–9, 2025 : proceedings, Pt. 5 / eds. Maciej PASZYŃSKI, Amanda S. Barnard, Yongjie Jessica Zhang. — Cham : Springer Nature Switzerland, cop. 2025. — XXVI, 404 s. — (Lecture Notes in Computer Science ; ISSN 0302-9743 ; LNCS 15911). — Bibliogr. przy rozdz. — ISBN: 978-3-031-97569-1; e-ISBN: 978-3-031-97570-7. — Publikacja dostępna online od: 2025-07-04
11.
Computational Science – ICCS 2025 Workshops : 25th international conference : Singapore, Singapore, July 7–9, 2025 : proceedings, Pt. 4 / eds. Maciej PASZYŃSKI, Amanda S. Barnard, Yongjie Jessica Zhang. — Cham : Springer Nature Switzerland, cop. 2025. — XXV, 382 s. — (Lecture Notes in Computer Science ; ISSN 0302-9743 ; LNCS 15910). — Bibliogr. przy rozdz. — ISBN: 978-3-031-97566-0; e-ISBN: 978-3-031-97567-7. — Publikacja dostępna online od: 2025-07-03
12.
Computational Science – ICCS 2025 Workshops : 25th international conference : Singapore, Singapore, July 7–9, 2025 : proceedings, Pt. 3 / eds. Maciej PASZYŃSKI, Amanda S. Barnard, Yongjie Jessica Zhang. — Cham : Springer Nature Switzerland, cop. 2025. — XXV, 338 s. — (Lecture Notes in Computer Science ; ISSN 0302-9743 ; LNCS 15909). — Bibliogr. przy rozdz. — ISBN: 978-3-031-97563-9; e-ISBN: 978-3-031-97564-6. — Publikacja dostępna online od: 2025-07-05
13.
Computational Science – ICCS 2025 Workshops : 25th international conference : Singapore, Singapore, July 7–9, 2025 : proceedings, Pt. 2 / eds. Maciej PASZYŃSKI, Amanda S. Barnard, Yongjie Jessica Zhang. — Cham : Springer Nature Switzerland, cop. 2025. — XXVI, 434 s. — (Lecture Notes in Computer Science ; ISSN 0302-9743 ; LNCS 15908). — Bibliogr. przy rozdz. — ISBN: 978-3-031-97556-1; e-ISBN: 978-3-031-97557-8. — Publikacja dostępna online od: 2025-07-05
14.
Computational Science – ICCS 2025 Workshops : 25th international conference : Singapore, Singapore, July 7–9, 2025 : proceedings, Pt. 1 / eds. Maciej PASZYŃSKI, Amanda S. Barnard, Yongjie Jessica Zhang. — Cham : Springer Nature Switzerland, cop. 2025. — XXVI, 450 s. — (Lecture Notes in Computer Science ; ISSN 0302-9743 ; LNCS 15907). — Bibliogr. przy rozdz. — ISBN: 978-3-031-97553-0; e-ISBN: 978-3-031-97554-7. — Publikacja dostępna online od: 2025-07-06
15.
Concurrency of the exponential integrators for the glioblastoma brain tumor simulations / Magdalena Pabisz, Askold VILKHA, Dominika Ciupek, Maciej WOŹNIAK, Maciej PASZYŃSKI // Computers and Mathematics with Applications ; ISSN 0898-1221. — 2025 — vol. 196, s. 13–29. — Bibliogr. s. 28–29, Abstr. — Publikacja dostępna online od: 2025-07-14
16.
EXPBrain: exponential integrators for glioblastoma brain tumor simulations / Magdalena Pabisz, Dominika Ciupek, Askold VILKHA, Maciej PASZYŃSKI // W: Computational Science – ICCS 2025 Workshops : 25th international conference : Singapore, Singapore, July 7–9, 2025 : proceedings, Pt. 1 / eds. Maciej Paszyński, Amanda S. Barnard, Yongjie Jessica Zhang. — Cham : Springer Nature Switzerland, cop. 2025. — (Lecture Notes in Computer Science ; ISSN 0302-9743 ; LNCS 15907). — ISBN: 978-3-031-97553-0; e-ISBN: 978-3-031-97554-7. — S. 126–141. — Bibliogr., Abstr. — Publikacja dostępna online od: 2025-07-07
17.
Evolution of the computational science community: the dynamics of topics and collaborations in 24 years of ICCS and JoCS publications / Lijing Luo, Klavdiya Bochenina, Tesfamariam M. Abuhay, Nachyn Dorzhu, George Kampis, Sergey Kovalchuk, Valeria Krzhizhanovskaya, Maciej PASZYŃSKI, Clélia de Mulatier, Jack Dongarra, Peter M. A. Sloot // Journal of Computational Science ; ISSN 1877-7503. — 2025 — vol. 89 art. no. 102609, s. 1-18. — Bibliogr. s. 17-18, Abstr. — Publikacja dostępna online od: 2025-05-10
18.
Fast simulations using exponential integrators and finite difference method / Magdalena Pabisz, Askold VILKHA, Maciej PASZYŃSKI // W: KomPlasTech 2025 [Dokument elektroniczny] : XXIX conference on Computer methods in materials technology : Krynica Zdrój, Poland, March 2-5, 2025. — Wersja do Windows. — Dane tekstowe. — [Kraków : AGH], [2025]. — S. 1–3. — Wymagania systemowe: Adobe Reader. — Tryb dostępu: https://komplastech.agh.edu.pl/public_repo/2025/32.pdf [2025-03-19]. — Bibliogr. s. 3
19.
Graph grammar model for H-adaptation for meshes with quadrilateral, pentagon, and hexagon elements / Anna Paszyńska, Paweł MACZUGA, Mateusz Dobija, Albert Oliver-Serra, Edyta Paruch, Jakub Radek // W: Computational Science – ICCS 2025 Workshops : 25th international conference : Singapore, Singapore, July 7–9, 2025 : proceedings, Pt. 1 / eds. Maciej Paszyński, Amanda S. Barnard, Yongjie Jessica Zhang. — Cham : Springer Nature Switzerland, cop. 2025. — (Lecture Notes in Computer Science ; ISSN 0302-9743 ; LNCS 15907). — ISBN: 978-3-031-97553-0; e-ISBN: 978-3-031-97554-7. — S. 219–233. — Bibliogr., Abstr. — Publikacja dostępna online od: 2025-07-07. — A. Paszyńska - afiliacja: Jagiellonian University
20.
Graph grammars and Physics Informed Neural Networks for simulating of pollution propagation on Spitzbergen / Maciej SIKORA, Albert Oliver-Serra, Leszek SIWIK, Natalia Leszczyńska, Tomasz Maciej Ciesielski, Eirik Valseth, Jacek LESZCZYŃSKI, Anna Paszyńska, Maciej PASZYŃSKI // Applied Soft Computing ; ISSN 1568-4946. — 2025 — vol. 182 art. no. 113394, s. 1–23. — Bibliogr. s. 22–23, Abstr. — Publikacja dostępna online od: 2025-07-16. — A. Paszyńska – afiliacja: Jagiellonian University. Faculty of Physics, Astronomy and Applied Computer Science