Delovni paket 1 (DP1): Računalniški vid, detekcija anomalij, distribuirani senzorji in vid za avtonomna plovila (nosilec raziskav Janez Perš, UL FE)
Še naprej se bomo osredotočali na rastoče področje površinskih vozil brez posadke (USV) in izpopolnjevali njihovo zmožnost izvajanja nalog, ki so bodisi preveč nevarne, drage ali preveč zamudne za ljudi. Naše delo na globokih kompozicionalnih modelih, osredotočenih na človeka (HCDC), bomo razširili v kontekst avtonomnih vozil. To je pomemben in zanimivrazvoj, saj lahko ti modeli povzročijo velike spremembe na področju samovozečih vozil, saj pripomorejo k varnejšim in učinkovitejšim transportnim sistemom.
Pomemben izziv za samovozeča vozila je robustno zaznavanje ovir, zlasti v neugodnih vremenskih razmerah. Zaradi raznolikosti okolja, v katerem delujejo ta vozila, skupaj z nepredvidljivo naravo vremena, je to kritično področje za raziskave in razvoj.
Z uporabo naših nedavnih dosežkov pri kalibraciji večmodalnih senzorskih sistemov želimo izboljšati zmogljivosti zaznavanja avtonomnih vozil v neugodnih vremenskih razmerah. Naša kalibracijska metoda izboljšuje usklajevanje in sodelovanje več vrst senzorjev, kot so LiDAR, radar in kamere, ki zbirajo različne vrste podatkov. Vsaka vrsta senzorjev zagotavlja edinstvene podatke, ki v kombinaciji omogočajo celovitejše razumevanje okolice vozila.
Z integracijo modelov HCDC s temi kalibriranimi večmodalnimi senzorskimi sistemi želimo ustvariti robustno rešitev za zaznavanje ovir. Ideja je, da bodo različni modaliteti senzorjev kompenzirali omejitve drug drugega v zahtevnih pogojih. Na primer, medtem ko se kamera morda v megli ali deževju ne deluje dobro, lahko LiDAR ali radarski senzor še vedno zagotovi natančne meritve razdalje in hitrosti bližnjih ovir.
Modeli HCDC, znani po svoji zmožnosti razčleniti kompleksne predmete na preprostejše, bolj obvladljive dele, bodo nato analizirali te obsežne podatke senzorjev. Rezultat je podrobnejša in natančnejša interpretacija okolja vozila, s čimer se bistveno izboljša njegova sposobnost varnega in ustreznega odzivanja.
Ta uporaba naših na človeka osredotočenih globokih kompozicijskih modelov bi lahko vodila do bistvenih izboljšav varnosti, učinkovitosti in splošne učinkovitosti samovozečih vozil, zlasti v neugodnih vremenskih razmerah.
Glede na naraščajoče povpraševanje po USV v pomorskih silah po vsem svetu in zasebnih podjetjih, ki želijo izboljšati svoje operacije na morju, bodo naša prizadevanja usmerjena tudi v razumevanje in modeliranje dinamične morske površine v realnem času. To bo USV pomagalo pri soočanju z izzivi, ki jih predstavlja morska gladina v vetrovnih vremenskih razmerah, scenarij, ki otežuje navigacijo in tveganje za trke. Naš cilj je razviti metode za zaznavanje in merjenje višine morske gladine v bližini plovil brez posadke ter vključiti kratkoročne napovedi gibanja morske gladine na podlagi časovnih vrst zemljevidov višin. To delo bo potekalo v sodelovanju z več raziskovalnimi ustanovami in industrijskimi podjetji s strokovnim znanjem na tem področju.
Delovni paket 2 (DP2): Visoko zmogljivo računanje v mikrobiologiji, biotehnologiji, okoljskih znanostih in bioinformatiki (nosilec raziskav Boštjan Murovec, UL FE)
Nadaljevanje razvoja sistema za diagnostiko bolezni in na splošno metod analize mikrobnih DNA sekvenc. Dosedaj razvite komponente je treba dopolniti z manjkajočimi komponentami za nadaljnjo ekstrakcijo diagnostičnih informacij iz zajetih zaporedij mikrobiomske DNA in njihovo klasifikacijo. Nadalje se srečujemo z akutnim problemom velikih vhodnih podatkovnih zbirk in s tem povezano neobvladljivo količino vhodnih informacij. V zvezi s tem je akutno potreben nadaljnji razvoj metod analize in procesiranja zajetih mikrobnih podatkov s ciljem uporabiti čim več zajetih informacij za povečanje uspeha mikrobioloških analiz.
Delovni paket 3 (DP3): Visoko zmogljivo računanje in algoritmi (nosilec raziskav Borut Robič, UL FRI)
Osredotočili se bomo na programske jezike za vzporedne in porazdeljene sisteme, ki se trenutno pogosto uporabljajo v primitivni obliki, kot je MPI v kombinaciji s Fortran ali C/C++, OpenMP s Fortran ali C/C++ ter specializirane izrezke kode za GPE v C/C++ . Obstajajo pa sodobni jeziki, kot sta Chapel in Julia, katerih cilj je uvesti jasnejše, učinkovitejše in prenosljive načine pisanja vzporednih in porazdeljenih algoritmov in programov. Z dodatnimi sredstvi bi lahko nadaljevali raziskave vzporednih programskih jezikov in slovenski superračunalniški skupnosti, ki jo sestavljajo predvsem samouki programerji s področij, kot sta fizika in tehnika, zagotovili dodatna znanja in orodja.
Po načelih inženiringa algoritmov bomo izpopolnjevali že razvite vzporedne algoritme za izračun razdalje dinamičnega časovnega ukrivljenja (DTW), ki je pomembna pri strojnem učenju iz podatkov v obliki časovnih vrst. Že razvite tehnike, ki omogočajo paralelizacijo algoritma, npr. z razdelitvijo problema na dva neodvisna podproblema, kar omogoča popolno paralelizacijo, želimo razširiti na še druge povezane probleme, kot sta npr. najdaljše skupno podzaporedje ali Levenshteinova razdalja. Razširitev tehnik paralelizacije in eksperimentalno ovrednotenje bi bila dragocena prispevka k področju. V koraku s sodobnimi računalniškimi arhitekturami bomo izkoristili različne pospeševalne enote, ki so na voljo, kot so splošne grafične procesne enote, podatkovno-pretokovne enote, vektorske ukaze ipd.
Z bolj teoretičnega vidika so zanimivi konkatenativni programski jeziki, kjer je kompozicija programa in posledično tudi dekompozicija preprosta. Raziskovanje dekompozicije, ki vključuje prepoznavanje kakovostnih rezov programa, ima potencial za paralelizacijo, saj bi lahko vsak razrezan programski segment izvajala neodvisna procesna enota. Povezavo s prakso bomo dosegli z razvojem izvajalnega okolja oz. procesnega virtualnega stroja, ki bi omogočal vzporedno izvajanje takšne programske kode.
Eden naših glavnih ciljev je premostiti vrzel med temi teoretičnimi ugotovitvami in njihovimi praktičnimi aplikacijami. S tem želimo dokazati pomemben vpliv našega dela v različnih drugih disciplinah.
Z dodatnim financiranjem imamo potencial za ustvarjanje oprijemljivih prototipov za druge raziskovalne skupine, kot so tiste v kemiji in biologiji. Poleg tega lahko svoje delo uporabimo za zelo specifične industrijske projekte. Na primer, že smo razvili matematične modele za številne probleme kombinatorične optimizacije, s katerimi se srečujemo v panogah, kot sta orodjarstvo in proizvodnja jekla.
Algoritmi so zasnovani, vendar še niso bili preizkušeni v praksi, ker tak test zahteva implementacijo aplikacije, ki vključuje zelo veliko podrobnosti in uporabniških scenarijev. Na temeljnem področju imamo objave iz rešitve kombinatornega problema 3-prostih množic, ki smo ga naslovili z veliko računalniško močjo.
Faze projekta:
Program se bo v naslednjih treh letih izvajal v treh delovnih sklopih, podobno kot kaže poročilo o dosedanjem delu.
Delovni paket 1 (DP1): Računalniški vid, detekcija anomalij, distribuirani senzorji in vid za avtonomna plovila (nosilec raziskav Janez Perš, UL FE)
Delovni paket 2 (DP2): Visoko zmogljivo računanje v mikrobiologiji, biotehnologiji, okoljskih znanostih in bioinformatiki (nosilec raziskav Boštjan Murovec, UL FE)
Delovni paket 3 (DP3): Visoko zmogljivo računanje in algoritmi (nosilec raziskav Borut Robič, UL FRI)
Bibliografske reference:
Področje raziskav III: Visoko zmogljivo računanje in algoritmi (nosilec raziskav Borut Robič, UL FRI)
ČIBEJ, Uroš, FÜRST, Luka, MIHELIČ, Jurij. A symmetry-breaking node equivalence for pruning the search space in backtracking algorithms. Symmetry, ISSN 2073-8994, Oct. 2019, vol. 11, no. 10, str. 1-26, ilustr. https://www.mdpi.com/2073-8994/11/10/1300, doi: 10.3390/sym11101300
ČIBEJ, Uroš, GYŐRI, Ervin. Subsets without arithmetic subsequences : computational experiments and unsatisfiable cores. V: BRODNIK, Andrej (ur.), GALAMBOS, Gábor (ur.), KAVŠEK, Branko (ur.). Srednjeevropska konferenca o uporabnem teoretičnem računalništvu = Middle-European Conference on Applied Theoretical Computer Science
ČIBEJ, Uroš, MIHELIČ, Jurij. Structural analysis of unsatisfiable cores for a combinatorial problem. V: SIAM 2023 : SIAM Conference on Computational Science and Engineering (CSE23), February 7-March 3, 2023, [Amsterdam, The Netherlands]
BABIČ, Matej, MIHELIČ, Jurij, CALÌ, Michele. Complex network characterization using graph theory and fractal geometry : the case study of lung cancer DNA sequences. Applied sciences, ISSN 2076-3417, Apr. 2020, vol. 10, iss. 9, str. 1-16, ilustr. https://www.mdpi.com/2076-3417/10/9/3037, doi: 10.3390/app10093037
ČIBEJ, Uroš, LI, Aaron, MIKLÓS, István, NASIR, Sohaib, SRIKANTH, Varun. Constructing bounded degree graphs with prescribed degree and neighbor degree sequences. Discrete applied mathematics, ISSN 0166-218X. [Print], Jun.2023, vol.332, str.47-61 <https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0166218X23000434?via%3Dihub> doi: 10.1016/j.dam.2023.02.00
TROBEC, Roman, SLIVNIK, Boštjan, BULIĆ, Patricio, ROBIČ, Borut. Introduction to parallel computing : from algorithms to programming on state-of-the-art platforms. Cham: Springer, cop. 2018. ilustr. Undergraduate topics in computer science.
NOVOSEL, Rok, SLIVNIK, Boštjan. Beyond classical parallel programming frameworks : Chapel vs Julia. V: RODRIGUES, Ricardo (ur.). 8th Symposium on Languages, Applications and Technologies : SLATE 2019, June 27-28, 2019, Coimbra, Portugal. Wadern: Schloss Dagstuhl, Leibniz-Zentrum für Informatik.
MIHELIČ, Jurij. Experimental comparison of parallel implementations of DTW algorithms. V: MATCOS-22 : Middle-European Conference on Applied Theoretical Computer Science, 13-14 October 2022, Koper, Slovenia. [S. l.: s. n.], 2022. Str. 15.
MIHELIČ, Jurij, DOBRAVEC, Tomaž, ČIBEJ, Uroš, SLIVNIK, Boštjan. On the applicability of high-performance computing platforms : an overview. V: BABIČ, Matej (ur.). 1st International Conference on New Research and Development in Technical and Natural Science - ICNRDTNS, Radenci, Slovenia, 18.- 20. September 2019. Elektronic [i. e. electronic] ed. Podgradje: Complex System Company, 2019. Str. 27-31, ilustr. ISBN 978-961-290-461-6.
MIHELIČ, Jurij, STEINGARTNER, William, NOVITZKÁ, Valerie. A denotational semantics of a concatenative/compositional programming language. Acta polytechnica Hungarica. 2021, vol. 18, no. 4, str. 231-250. ISSN 1785-8860.
ROBIČ, Borut. The foundations of computability theory. 2nd ed. Berlin: Springer, cop. 2020. XXI, 422 str., ilustr. ISBN 978-3-662-62420-3, ISBN 978-3-662-62423-4. https://link.springer.com/book/10.1007/978-3-662-62421-0, DOI: 10.1007/978-3-662-62421-0. [COBISS.SI-ID 58117891]
Področje raziskav II: Visoko zmogljivo računanje v mikrobiologiji, biotehnologiji, okoljskih znanostih in bioinformatiki (nosilec raziskav Boštjan Murovec, UL FE)
MUROVEC, Boštjan, MAKUC, Damjan, KOLBL REPINC, Sabina, PREVORŠEK, Zala, ZAVEC, Domen, ŠKET, Robert, PEČNIK, Klemen, PLAVEC, Janez, STRES, Blaž. 1H NMR metabolomics of microbial metabolites in the four MW agricultural biogas plant reactors : a case study of inhibition mirroring the acute rumen acidosis symptoms. Journal of environmental management. sept. 2018, vol. 222, str. 428-435, ilustr. ISSN 0301-4797. <https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0301479718305991>, DOI: 10.1016/j.jenvman.2018.05.068
MUROVEC, Boštjan, DEUTSCH, Leon, STRES, Blaž. Computational framework for high-quality production and large-scale evolutionary analysis of metagenome assembled genomes. Molecular biology and evolution. 2020, vol. 37, no. 2, str. 593-598, ilustr. ISSN 0737-4038. https://academic.oup.com/mbe/advance-article/doi/10.1093/molbev/msz237/5601623?guestAccessKey=4a1de4ea-1f96-4751-85ad-fb324701565d
Področje raziskav I: Računalniški vid, detekcija anomalij, distribuirani senzorji in vid za avtonomna plovila (nosilec raziskav Janez Perš, UL FE)
KOPOREC, Gregor, PERŠ, Janez. Human-centered deep compositional model for handling occlusions. Pattern recognition : the journal of the Pattern Recognition Society. [Print ed.]. 2023, vol. 138, [article no.] 109397, str. 1-14, ilustr. ISSN 0031-3203. DOI: 10.1016/j.patcog.2023.109397
KOPOREC, Gregor, KOŠIR, Andrej, LEONARDIS, Aleš, PERŠ, Janez. Cognitive relevance transform for population re-targeting. Sensors. Sep.-1 2020, iss. 17, 4668, str. 1-36, ilustr. ISSN 1424-8220. https://www.mdpi.com/1424-8220/20/17/466
IVANOVSKA, Marija, PERŠ, Janez, TABERNIK, Domen, SKOČAJ, Danijel. Evaluation of anomaly detection algorithms for the real-world applications. In: Proceedings of ICPR 2020 : 25th International Conference on Pattern Recognition : Milan, 10-15 January 2021. [S. l.]: IEEE Xplore, 2021. Str. 6196-6203, ilustr. ISBN 978-1-7281-8808-9. https://ieeexplore.ieee.org/document/9413265, DOI:10.1109/ICPR48806.2021.9413265
KASTELIC, Marko, PERŠ, Janez. Building visual anomaly dataset from satellite data using ADS-B. In: PÖPPER, Christina (ed.), STROHMEIER, Martin (ed.). Proceedings of the 7th OpenSky Workshop 2019. 21-22 November 2019, Zurich, Switzerland. Manchester: EasyChair, 2019. Str. 44-50, ilustr. EPiC series in computing, vol. 67. ISSN 2398-7340. <https://easychair.org/publications/paper/gFzv>
MUHOVIČ, Jon Natanael, MANDELJC, Rok, BOVCON, Borja, KRISTAN, Matej, PERŠ, Janez. Obstacle tracking for unmanned surface vessels using 3-D point cloud. IEEE journal of oceanic engineering. [Print ed.]. Jul. 2020, vol. 45, no. 3, str. 786-798, ilustr. ISSN 0364-9059. https://ieeexplore.ieee.org/stamp/ stamp.jsp?tp=&arnumber=8703893, DOI: 10.1109/JOE.2019.2909507.
MUHOVIČ Jon, KOPOREC GREGOR, PERŠ Janez. "Hallucinating Hidden Obstacles for Unmanned Surface Vehicles Using a Compositional Model." . In Proceedings of the 26th Computer Vision Winter Workshop (CVWW 2023), Krems a.d. Donau, Austria, February 15-17, 2023. CEUR-WS.org, 2023.
MUHOVIČ, Jon Natanael, PERŠ, Janez. Correcting decalibration of stereo cameras in self-driving vehicles. Sensors. Jun.-1 2020, iss. 11, 3241, str. 1-17, ilustr. ISSN 1424-8220. https://www.mdpi.com/1424-8220/20/11/3241
MUHOVIČ, Jon Natanael, PERŠ, Janez. Joint Calibration of a Multimodal Sensor System for Autonomous Vehicles, Sensors 2023, 23(12), 5676; https://doi.org/10.3390/s23125676
CVENKEL Tilen, IVANOVSKA Marija, MUHOVIČ Jon, PERŠ Janez: Multi-Modal Obstacle Avoidance in USVs via Anomaly Detection and Cascaded Datasets, ACIVS 2023 August 21-22, 2023, Kumamoto, Japan (sprejeto v objavo)