1. Strona główna/
  2. Lista autorów/
  3. Zespoły badawcze/
  4. Zespół Systemów Złożonych

Zespół Systemów Złożonych

CompSys

Skład zespołu

Lider zespołu
Zdjęcie lideraWąs JarosławWydział Elektrotechniki, Automatyki, Informatyki i Inżynierii BiomedycznejKatedra Informatyki Stosowanej
Członkowie zespołu

Informacje o zespole

Słowa kluczowesystemy złożoneInteligencja obliczeniowauczenie maszynowesztuczna inteligencjasystemy inteligentnesystemy agentowedynamika tłumu
Opis zakresu działańProwadzimy 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).
Jednostka wiodącaWydział Elektrotechniki, Automatyki, Informatyki i Inżynierii Biomedycznej, Katedra Informatyki Stosowanej
Obszary badawcze
  • Systemy złożone
  • Internet rzeczy
  • Sztuczna Inteligencja
  • Systemy agentowe
  • Systemy inteligentne
  • Inteligencja obliczeniowa
Projekty badawcze / Prace komercyjne
Współpraca
  • Laboratorium skalowalnych obliczeń Równoległych. Wydział Informatyki ETH ETH Zürich
  • Universitet Milano-Bicocca
  • Harvard Medical School, Massachusetts General Hospital
Laboratoria
  • Laboratorium Inteligencji Obliczeniowej
    badawczo-dydaktyczne
    nieakredytowane
Oferta badawczamodelowanie i i symulacja systemów złożonych, Inteligencja obliczeniowa, IoT, uczenie maszynowe
Udział w konferencjach

Dane kontaktowe

Kontakt
Sekretariat KIS
30-059 Kraków, al. A. Mickiewicza 30, Pawilon C-2,pok. 406
Numer kontaktowy12 617 52 00
E-mailjaroslaw.was@agh.edu.pl
Strona internetowahttps://kis.agh.edu.pl/zespol-systemow-zlozonych-complex-systems-group/

Publikacje (326)

1.
A comprehensive review of data augmentation methods for support business processes using machine learning and deep learning / Agata Kozina, Michał PIKUS // W: Emerging challenges in intelligent management information systems : proceedings of 28th European Conference on Artificial Intelligence ECAI 2025 - IMIS Workshop : [Bologna, Italy, October 25–30, 2025] , Vol. 2 / eds. Marcin Hernes, Ewa Walaszczyk, Artur Rot. — Cham : Springer Nature Switzerland, cop. 2026. — ( Lecture Notes in Networks and Systems ; ISSN  2367-3370 ; vol. 1643 ). — ISBN: 978-3-032-06610-7; e-ISBN: 978-3-032-06611-4. — S. 66–79. — Bibliogr., Abstr. — Publikacja dostępna online od: 2025-10-12
2.
A ranking-based optimization algorithm for the vehicle relocation problem in car sharing services / Piotr SZWED, Paweł SKRZYŃSKI, Jarosław WĄS // Transportation Research . Part C, Emerging Technologies ; ISSN  0968-090X. — 2026 — vol. 182 art. no. 105421, s. 1–29. — Bibliogr. s. 27–29, Abstr. — Publikacja dostępna online od: 2025-11-09
3.
Application of machine-learning approaches with physics-informed oversampling to determine ballistic limit curves : [abstract] / Teresa Fras, Tomasz HACHAJ // W: 62. Sympozjon „Modelowanie w mechanice” [Dokument elektroniczny] : [March 1–4 2026, Szczyrk] : conference program / Polish Society of Theoretical and Applied Mechanics Gliwice Branch ; Department of Theoretical and Applied Mechanics Silesian University of Technology. — Wersja do Windows. — Dane tekstowe. — Szczyrk : Polish Society of Theoretical and Applied Mechanics, Silesian University of Technology, 2026. — S. 45. — Wymagania systemowe: Adobe Reader. — Tryb dostępu: https://www.goptmts.pl/sympozjon/pliki/62%20Sympozjon.pdf [2026-03-31]. — Bibliogr. s. 45
4.
Current challenges and issues in car traffic forecasting / Przemysław BIELECKI, Tomasz HACHAJ // IEEE Access [Dokument elektroniczny]. — Czasopismo elektroniczne ; ISSN  2169-3536 . — 2026 — vol. 14, s.  8078-8106. — Wymagania systemowe: Adobe Reader. — Bibliogr. s. 8103-8106, Abstr. — Publikacja dostępna online od: 2026-01-12
5.
Data augmentation using Large Language Models: methods, challenges, and perspectives / Agata Kozina, Michał PIKUS, Jarosław WĄS // W: Emerging challenges in intelligent management information systems : proceedings of 28th European Conference on Artificial Intelligence ECAI 2025 - IMIS Workshop : [Bologna, Italy, October 25–30, 2025] , Vol. 1 / eds. Marcin Hernes, Ewa Walaszczyk, Artur Rot. — Cham : Springer Nature Switzerland, 2026. — ( Lecture Notes in Networks and Systems ; ISSN  2367-3370 ; LNNS 1767 ). — ISBN: 978-3-032-13868-2; e-ISBN: 978-3-032-13869-9. — S. 58–68. — Bibliogr., Abstr. — Publikacja dostępna online od: 2026-01-02
6.
Enhancing embedding representations for large language models: a comparative study of the hashing trick and one-tot encoding / Agata Kozina, Michał PIKUS // W: Advances in Computational Collective Intelligence : 17th International Conference, ICCCI 2025 : Ho Chi Minh City, Vietnam, November 12–15, 2025 : proceedings , Pt. 1 / eds. Ngoc Thanh Nguyen, [et al.]. — Switzerland : Springer, cop. 2026. — ( Communications in Computer and Information Science ; ISSN  1865-0929 ; CCIS 2747 ). — ISBN: 978-3-032-10201-0; e-ISBN: 978-3-032-10202-7. — S. 415–426. — Bibliogr., Abstr. — Publikacja dostępna online od: 2025-11-08
7.
Integration of Polish Large Language Models for smart home automation / Michał PIKUS, Jarosław WĄS, Agata Kozina // W: Advances in artificial intelligence research : proceedings of the 6th Polish conference on Artificial Intelligence, PP-RAI 2025, Katowice, Poland, 7–9 April, 2025 / eds. Beata Zielosko, [et al.]. — Cham : Springer Nature Swizterland, cop. 2026. — ( Lecture Notes in Networks and Systems ; ISSN  2367-3370 ; vol. 1599 ). — ISBN: 978-3-032-04196-8; e-ISBN: 978-3-032-04197-5. — S. 241–251. — Bibliogr., Abstr. — Publikacja dostępna online od: 2026-01-02
8.
RegScore: scoring systems for regression tasks / Michal K. Grzeszczyk, Tomasz Szczepański, Paweł RENC, Siyeop Yoon, Jerome Charton, Tomasz Trzciński, Arkadiusz Sitek // W: Medical Image Computing and Computer Assisted Intervention - MICCAI 2025 : 28th international conference : Daejeon, South Korea, September 23–27, 2025 : proceedings , Pt. 14 / eds. James C. Gee [et al.]. — Cham : Springer Nature Swizterland, cop. 2026. — ( Lecture Notes in Computer Science ; ISSN  0302-9743 ; LNCS 15973 ). — ISBN: 978-3-032-05184-4; e-ISBN: 978-3-032-05185-1. — S. 518–528. — Bibliogr., Abstr. — Publikacja dostępna online od: 2025-09-20
9.
Using AI tools to increase the efficiency of ERP implementation projects / Katarzyna GROBLER-DĘBSKA, Honorata Kucharska, Adam Domagała, Edyta KUCHARSKA, Jarosław WĄS // W: Emerging challenges in intelligent management information systems : proceedings of 28th European Conference on Artificial Intelligence ECAI 2025 - IMIS Workshop : [Bologna, Italy, October 25–30, 2025] , Vol. 2 / eds. Marcin Hernes, Ewa Walaszczyk, Artur Rot. — Cham : Springer Nature Switzerland, cop. 2026. — ( Lecture Notes in Networks and Systems ; ISSN  2367-3370 ; vol. 1643 ). — ISBN: 978-3-032-06610-7; e-ISBN: 978-3-032-06611-4. — S. 149–161. — Bibliogr., Abstr. — Publikacja dostępna online od: 2025-10-12. — K. Grobler-Dębska - dod. afiliacja: InfoConsulting Poland, Warszawa
10.
An insightful data-driven crowd simulation model based on rough sets / Tomasz HACHAJ, Jarosław WĄS // Information Sciences ; ISSN 0020-0255. — 2025 — vol. 692 art. no. 121670, s. 1-17. — Bibliogr. s. 16-17, Abstr. — Publikacja dostępna online od: 2024-11-19
11.
Detection of potentially anomalous cosmic particle tracks acquired with CMOS sensors: validation of rough $k$-means clustering with PCA feature extraction / Tomasz HACHAJ, Marcin PIEKARCZYK, Jarosław WĄS // International Journal of Applied Mathematics and Computer Science ; ISSN 1641-876X. — 2025 — vol. 35 no. 1, s. 7–18. — Bibliogr. s. 16–18, Abstr.
12.
Foundation model of electronic medical records for adaptive risk estimation / Paweł RENC, Michal K. Grzeszczyk, Nassim Oufattole, Deirdre Goode, Yugang Jia, Szymon Bieganski, Matthew B. A. McDermott, Jarosław WĄS, Anthony E. Samir, Jonathan W. Cunningham, David W. Bates, Arkadiusz Sitek // GigaScience [Dokument elektroniczny]. — Czasopismo elektroniczne ; ISSN 2047-217X. — 2025 — vol. 14 art. no. giaf107, s. 1–12. — Wymagania systemowe: Adobe Reader. — Bibliogr. s. 10–12, Abstr. — Publikacja dostępna online od: 2025-09-30. — P. Renc - dod. afiliacje: Massachusetts General Hospital, Boston, USA ; Harvard Medical School, Boston, USA
13.
INRED® – Inteligentny System Zarządzania Procesami : nowa generacja systemów wsparcia produkcji i remontów w erze Przemysłu 4.0 — [INRED® – Intelligent Process Management System : a new generation of production and maintenance support systems in the era of Industry 4.0] / Bogusław Laskowski, Wojciech CHMIEL, Stanisław JĘDRUSIK, Michał TUREK, Dariusz PAŁKA, Piotr KADŁUCZKA // Napędy i Sterowanie ; ISSN 1507-7764. — 2025 — R. 27 nr 9, s. 91–95. — Bibliogr. s. 95
14.
Independence and causality in the reversible concurrent setting / Clément Aubert, Iain Phillips, Irek ULIDOWSKI // W: Reversible Computation : 17th international conference, RC 2025 : Odense, Denmark, July 3–4, 2025 : proceedings / eds. Robert Glück, Robin Kaarsgaard. — Cham : Springer, cop. 2025. — ( Lecture Notes in Computer Science ; ISSN  0302-9743 ; vol. 15716 ). — ISBN: 978-3-031-97062-7; e-ISBN: 978-3-031-97063-4. — S. 9–26. — Bibliogr., Abstr. — Publikacja dostępna online od: 2025-06-22. — I. Ulidowski - dod. afiliacja: University of Leicester, Leicester, UK
15.
Machine learning approach for detecting potential anomalous cosmic rays particles tracks in Earth-scale cosmic ray extremely distributed observatory / Jan Tyc, Marcin Zub, Tomasz HACHAJ // W: Parallel Processing and Applied Mathematics : 15th International Conference, PPAM 2024 : Ostrava, Czech Republic, September 8–11, 2024 : revised selected papers, Pt. 3 / eds. Roman Wyrzykowski, [et al.]. — Cham : Springer, cop. 2025. — (Lecture Notes in Computer Science ; ISSN 0302-9743 ; 15581). — ISBN: 978-3-031-85702-7; e-ISBN: 978-3-031-85703-4. — S. 302–315. — Bibliogr., Abstr. — Publikacja dostępna online od: 2025-04-01
16.
On explainability of reinforcement learning-based machine learning agents trained with proximal policy optimization that utilizes visual sensor data / Tomasz HACHAJ, Marcin PIEKARCZYK // Applied Sciences (Basel) [Dokument elektroniczny]. — Czasopismo elektroniczne ; ISSN 2076-3417. — 2025 — vol. 15 iss. 2 art. no. 538, s. 1–26. — Wymagania systemowe: Adobe Reader. — Bibliogr. s. 23–26, Abstr. — Publikacja dostępna online od: 2025-01-08
17.
Pedestrian dynamics model for high densities / Grzegorz BAZIOR, Jarosław WĄS, Dariusz PAŁKA // Expert Systems with Applications ; ISSN 0957-4174. — 2025 — vol. 272 art. no. 126775, s. 1-15. — Bibliogr. s. 14-15, Abstr. — Publikacja dostępna online od: 2025-02-11
18.
Rough neighborhood graph: a method for proximity modeling and data clustering / Tomasz HACHAJ, Jarosław WĄS // Applied Soft Computing ; ISSN 1568-4946. — 2025 — vol. 171 art. no. 112789, s. 1–15. — Bibliogr. s. 14–15, Abstr. — Publikacja dostępna online od: 2025-01-27
19.
Sample and Aggregate Voronoi Neighborhood Weighted Graph Neural Network (SAGE-Voronoi) and its capability for city-sized vehicle traffic time series prediction / Przemysław BIELECKI, Tomasz HACHAJ, Jarosław WĄS // Applied Sciences (Basel) [Dokument elektroniczny]. — Czasopismo elektroniczne ; ISSN  2076-3417 . — 2025 — vol. 15 iss. 24 art. no. 12899, s. 1–18. — Wymagania systemowe: Adobe Reader. — Bibliogr. s. 16–18, Abstr. — Publikacja dostępna online od: 2025-12-07
20.
Ten natural language processing tasks with generative artificial intelligence / Justyna Golec, Tomasz HACHAJ // Applied Sciences (Basel) [Dokument elektroniczny]. — Czasopismo elektroniczne ; ISSN 2076-3417. — 2025 — vol. 15 iss. 16 art. no. 9057, s. 1–30. — Wymagania systemowe: Adobe Reader. — Bibliogr. s. 22–30, Abstr. — Publikacja dostępna online od: 2025-08-17. — J. Golec - afiliacja: Institute of Security and Computer Science, University of the National Education Commission of Krakow