Search results
- 1.0570794 - ÚTIA 2024 RIV CZ eng L4 - Software
Zitová, Barbara - Bouchner, P. - Kulich, M. - Horák, K. - Šroubek, Filip - Kamenický, Jan - Novozámský, Adam - Tůma, O. - Přeučil, L. - Novotný, S.
System Software Extension.
Internal code: TN01000024/10-V2 ; 2022
Technical parameters: Soubor nástrojů
Economic parameters: 500 000 Kč
R&D Projects: GA TA ČR TN01000024
Institutional support: RVO:67985556
Keywords : artificial intelligence * autonomous cars * cooperative transport systems * assistive driving
OECD category: Computer sciences, information science, bioinformathics (hardware development to be 2.2, social aspect to be 5.8)
http://nckkui.utia.cas.cz
Permanent Link: https://hdl.handle.net/11104/0343819 - 2.0568579 - ÚI 2023 RIV CZ eng L4 - Software
Hlinka, Jaroslav - Pidnebesna, Anna - Tani Raffaelli, Giulio - Hartman, David - Převorovský, Zdeněk - Chlada, Milan - Kovanda, Martin - Prášek, P. - Berka, Z. - Svoboda, R.
Library of software modules for detecting extreme events.
Internal code: TN01000024/13-V02 ; 2022
Technical parameters: K dosažení popsaných detekcí jsou použity pokročilé metody využívající konkrétní strukturu problému. Knihovna je navržena v programovacím jazyce Python. Má strukturu centrální části (TN01000024/13-)V2.1 s obecnými analytickými moduly, doplněné specializovaným modulem V2.2 pro analýzu dat z non-destructive testing (NDT), a specializovaným modulem V2.3 pro analýzu video dat.
Economic parameters: Výsledkem je knihovna softwarových modulů schopných detekovat náhlé události a detekovat přechody mezi různými režimy studovaného systému. Klíčovou funkcionalitou je detekce zásadních změn v systému zvolené kritické infrastruktury. Tato schopnost umožňuje operátorům efektivně detekovat extrémní události a stavové přechody. LICENCE: Modul V2.1: GNU Affero General Public License v3.0. Modul V2.2: bez licence, avšak všechna práva vyhrazena. Modul V2.3: Modul pro analýzu videodat je dostupný účastníkům projektu v neveřejném repozitáři, ostatním zájemcům bude nabízen pod komerční licencí.
R&D Projects: GA TA ČR(CZ) TN01000024
Institutional support: RVO:67985807 ; RVO:61388998
Keywords : anomaly detection * non-destructive testing * video analysis * crowd dynamics
OECD category: Computer sciences, information science, bioinformathics (hardware development to be 2.2, social aspect to be 5.8); Audio engineering, reliability analysis (UT-L)
https://www.ciirc.cvut.cz/research-education/projects/nck-kui/sub13/v2/
Permanent Link: https://hdl.handle.net/11104/0339865 - 3.0565500 - ÚI 2023 RIV CZ eng L4 - Software
Coufal, David - Hakl, František - Vidnerová, Petra
General-purpose Library of ML/AI Methods for CUDA Cores.
Internal code: TN01000024/03-V009 ; 2022
Technical parameters: Refaktorovaný kód je poskytnut ve formě MATLAB MEX souborů. Ke spuštění vyžaduje MATLAB. Použití se řídí příslušnými licenčními podmínkami Akademické licence MATLABu.
Economic parameters: Refaktorizace Python + TensorFlow kódu do nativního CUDA kódu pomocí MATLAB GPU Coderu. Urychlení inference implementace neuronových sítí.
R&D Projects: GA TA ČR(CZ) TN01000024
Institutional support: RVO:67985807
Keywords : deep neural networks * generative adverisal networks * conditional generation * generative algorithms * MATLAB GPU Coder * CUDA cores * hluboké neuronové sítě * generativní adversiální sítě * generativní algoritmy
OECD category: Computer sciences, information science, bioinformathics (hardware development to be 2.2, social aspect to be 5.8)
https://github.com/PetraVidnerova/nck_matlab
Permanent Link: https://hdl.handle.net/11104/0337034
Research data: Github.com - 4.0565499 - ÚI 2023 RIV CZ eng L4 - Software
Coufal, David - Hakl, František - Vidnerová, Petra
General-purpose Library of ML/AI Methods.
Internal code: TN01000024/03-V005 ; 2022
Technical parameters: Kolekce programů a skriptů spustitelných z příkazové řádky, vyžaduje Python a běžně dostupné výpočetní knihovny. Zadání se definuje v textovém souboru, typicky ve formátu YAML. Vzhledem k výpočetní náročnosti doporučeno využití GPU nebo výpočetního clusteru s více CPU.
Economic parameters: Knihovna obsahuje dvě části. Skripty věnované rozšiřování datové základny pro učení navigace robota (GANs) a část zabývající se hledáním optimální architektury neuronových sítí (AnANAS). Rozšiřování datové základny je prováděno pomocí generativních neuronových sítí. Jsou implementovány architektury DCGAN a LSGAN v nepodmíněné i podmíněné verzi. Kvalita učení je monitorována pomocí FID skóre. AnANAS část je určena pro experimenty s hledáním optimální architektury hluboké neuronové sítě, jak s plně propojenými vrstvami tak sítě konvoluční. Umožňuje více-kriteriální optimalizaci, nabízí tři verze více-kriteriální optimalizace (NSGA, NSGA-II, NSGA-III) a implementaci základního standardního genetického algoritmu. Umožňuje paralelní výpočet na GPU nebo s využitím několika CPU.
R&D Projects: GA TA ČR(CZ) TN01000024
Institutional support: RVO:67985807
Keywords : deep neural networks * generative adverisal networks * conditional generation * generative algorithms * neural architecture search * model selection * evolutionary algorithms * multiobjective optimisation * hluboké neuronové sítě * generativní adversiální sítě * generativní algoritmy * hledání architektury neuronové sítě * evoluční algoritmy * vícekriteriální optimalizace
OECD category: Computer sciences, information science, bioinformathics (hardware development to be 2.2, social aspect to be 5.8)
https://github.com/PetraVidnerova/nck_python
Permanent Link: https://hdl.handle.net/11104/0337029
Research data: Github.com - 5.0556201 - ÚT 2022 RIV CZ cze L4 - Software
Klepač, Vilém - Parma, Slavomír - Gabriel, Dušan
Library of codes for plasticity models implementation (TN01000024/08-V008).
[Knihovna procedur pro implementaci modelu plasticity (TN01000024/08-V008).]
Internal code: INV21-062 ; 2021
Technical parameters: Softwarová knihovna byla vyvinuta pro modelování nelineární odezvy elastoplastického chování kovových materiálu vyrábených aditivními technologiemi, resp. 3D tiskem. Softwarová knihovna je registrována v knihovně ÚT AV ČR s interním číslem INV21-062 a je přístupná všem spoluřešitelům dílčího projektu: Automation and production system optimization, případně i dalším zájemcům konsorcia NCK KUI prostřednictvím stránek https://www.it.cas.cz/d4/l041/. Součástí je i stručná uživatelská příručka s návodem použití vyvinuté UMAT v SW Abaqus. Pro podrobnosti kontaktujte: Ing. Dušan Gabriel, Ph.D., Ústav termomechaniky AV ČR,v. v. i., email: gabriel@it.cas.cz, tel: 266 052 026
Economic parameters: Softwarová knihovna bude využita pro simulaci nelineárního elastoplastickéhjo chování 3D tištěných kovových materiálů s cílem optimalizace jejich mechanických vlastností s ohledem na různé parametry výrobního procesu a vývoj zkušebních postupů. Aplikace simulačního software přispěje k časové úspoře při návrhu nových materiálů a struktur vyrobených technologií 3D tisku kovů.
R&D Projects: GA TA ČR(CZ) TN01000024
Institutional support: RVO:61388998
Keywords : FEM * plasticity models * 3D printed metal structures
OECD category: Applied mechanics
https://www.it.cas.cz/d4/l041/
Permanent Link: http://hdl.handle.net/11104/0330659 - 6.0541487 - ÚTIA 2022 RIV CZ cze L4 - Software
Přeučil, L. - Žalud, L. - Horák, K. - Bouchner, P. - Zitová, Barbara
System Software Stack.
[System Software Stack.]
Internal code: TN01000024/10-V1 ; 2020
Technical parameters: Dílčí projekt NCK KUI T2.b je zaměřen na využití metod umělé inteligence v oblasti dopravních systémů, zejména v simulačních systémech, automatické navigaci a souvisejících pomocných nástrojích. Vytvořený software system stack nabízí softwarovou podporu pro komplexní úlohy svázané s návrhem efektivních transportních/dopravních systémů, s jejich koordinací, volbou správných dílčích řešení a evaluací výkonu vozidel a jejich řidičů. Popis jednotlivých modulů následuje, jednotlivé podúlohy jsou definované takto: T2.b1 - Optimalizace výkonu autonomních transportních systémů. T2.b2 - Generování map pro autonomní dopravní systémy. T2.b3 - Umělá inteligence v autonomních dopravních systémech. T2.b4 - Nástroje pro testování výkonu mobilních vozidel. T2.b5 – Optimalizace výkonu řidiče.
Economic parameters: Dílčí projekt NCK KUI T2.b je zaměřen na využití metod umělé inteligence v oblasti dopravních systémů, zejména v simulačních systémech, automatické navigaci a souvisejících pomocných nástrojích. Vytvořený software system stack nabízí softwarovou podporu pro komplexní úlohy svázané s návrhem efektivních transportních/dopravních systémů, s jejich koordinací, volbou správných dílčích řešení a evaluací výkonu vozidel a jejich řidičů.
R&D Projects: GA TA ČR(CZ) TN01000024
Institutional support: RVO:67985556
Keywords : Artificial intelligence * autonomous cars * cooperative transport systems * assistive driving
OECD category: Computer sciences, information science, bioinformathics (hardware development to be 2.2, social aspect to be 5.8)
http://nckkui.utia.cas.cz/
Permanent Link: http://hdl.handle.net/11104/0320777 - 7.0540999 - ÚT 2021 RIV CZ cze L4 - Software
Gabriel, Dušan - Masák, Jan - Parma, Slavomír - Marek, René - Pařík, Petr - Plešek, Jiří
Knihovna procedur pro implementaci modelů plasticity a creepu (TN01000024/08-V005).
[Library of codes for plasticity and creep models implementation (TN01000024/08-V005).]
Internal code: INV20-061 ; 2020
Technical parameters: Softwarová knihovna pokročilých materiálových modelů umožní zpřesnění predikce stávajících simulačních nástrojů na bázi metody konečných prvků (MKP) pro modelování elastoplastické a creepové odezvy 3D tištěných kovových materiálů. Softwarová knihovna je registrována v knihovně ÚT AV ČR s interním číslem INV20-061 a je přístupná všem spoluřešitelům dílčího projektu: Automation and production system optimization, případně i dalším zájemcům konsorcia NCK KUI prostřednictvím stránek http://www.pmd-fem.com/ MKP systému PMD. Součástí je i stručná uživatelská příručka umožňující seznámení s ovládáním programu a zadáváním vstupních dat. Pro podrobnosti kontaktujte: Ing. Dušan Gabriel, Ph.D., Ústav termomechaniky AV ČR,v. v. i., email: gabriel@it.cas.cz, tel: 266 052 026
Economic parameters: Softwarová knihovna bude využita při simulaci chování 3D tištěných kovových materiálů s cílem optimalizace jejich mechanických vlastností s ohledem na různé parametry výrobního procesu a vývoj zkušebních postupů. Aplikace navrženého simulačního software přispěje k úspoře při designu nových materiálů a struktur vyrobených technologií 3D tisku kovů
R&D Projects: GA TA ČR(CZ) TN01000024
Institutional support: RVO:61388998
Keywords : FEM * plasticity and creep models * metal 3D-printed structures
OECD category: Applied mechanics
http://www.pmd-fem.com/
Permanent Link: http://hdl.handle.net/11104/0318587 - 8.0540787 - ÚI 2021 RIV CZ eng L4 - Software
Svítek, M. - Přibyl, O. - Vorel, J. - Garlík, B. - Resler, Jaroslav - Kozhevnikov, S. - Krč, Pavel - Geletič, Jan - Daniel, Milan - Dostál, R. - Myška, V. - Aralkina, O. - Pereira, A. M.
City Simulation Software (CSS) for modeling, planning, and strategic assessment of territorial city units.
Internal code: TN01000024/9-V1 ; 2020
Technical parameters: Web application, internet access required, multi-model integration into smart city platform, statistical data processing, synthetic population creation, modeling and simulation in different disciplines, key performance parameters (KPI) assigned to different selected scenarios, the graphical interface of modeling and simulation results.
Economic parameters: Increasing the quality of life thanks to the identification of specific parts of the urban area in a given time interval, where there is an increase in traffic congestion, pollution, etc. City simulation software for modeling, planning, and strategic assessment of territorial city units allows comparing several variants of solutions with respect to these parameters.
R&D Projects: GA TA ČR(CZ) TN01000024
Institutional support: RVO:67985807
Keywords : Smart city * City simulation * Energy resource-demand modelling * Environmental modelling * Synthetic population * Transport modelling
OECD category: Computer sciences, information science, bioinformathics (hardware development to be 2.2, social aspect to be 5.8)
http://95.216.78.44:8004/Home/ExternalSystems
Permanent Link: http://hdl.handle.net/11104/0318509File Download Size Commentary Version Access vyzk.zprava-CSS.pdf 2 4.3 MB Výzk.zpráva o softwaru Other open-access - 9.0536757 - ÚI 2021 RIV CZ eng L4 - Software
Hlinka, Jaroslav - Jajcay, Lucia - Bučková, Barbora - Jiříček, Stanislav - Kořenek, Jakub - Pidnebesna, Anna - Tomeček, David
Library of Software Modules for Modelling and Analysis of Complex Systems.
Internal code: Cocoabox ; 2020
Technical parameters: Knihovna funkcí pro modelování a analýzu složitých systémů, psaná v jazyce MATLAB (doporučená verze pro spuštění: 2020b). Analýzu lze provádět v uživatelském rozhraní aplikace Cocoabox nebo využitím pouze vybraných, relevantních funkcí ve vlastních analýzách. Uživatelské rozhraní momentálně umožňuje předzpracování a redukci dimenze dat, výpočet konektivních matic, statistickou inferenci, grafovou analýzu a vizualizaci výsledků jednotlivých analýz, vše s možností volby různých metod a parametrů. Detailnější návod k aplikaci je dostupný na její úložišti, v README.md. Licencováno GNU Affero General Public License v3.0.
Economic parameters: Mnoho oblastí průmyslu závisí na extrakci užitečných informací z datasetů získaných pozorováním vysoce komplexních systémů - od internetu po energetické sítě. Analytická softwarová knihovna Cocoabox je efektivní nástroj pro datovou analýzu takových složitých systémů. Kombinuje pokročilou analýzu časových řad, včetně odhadu vzorců závislosti a kauzality, s aplikací teorie informace pro kvantifikaci informačních toků a komplexní síťovou analýzu struktury systémů. Většinu z těchto úkolů lze provádět samostatně pomocí obecných nástrojů. Cocoabox však umožňuje jejich provádění za použití jednoho, víceúčelového, uživatelsky přívětivého softwarového nástroje a usnadňuje tak analýzu kombinující zmiňované přístupy. Další výhodou tohoto nástroje je jeho modulárnost. Přidáním nových - nebo parametrizací stávajících - modulů ho lze jednoduše přizpůsobit pro potřeby řady konkrétních úloh, což může představovat významnou přidanou hodnotou pro potenciální průmyslové partnery.
R&D Projects: GA TA ČR(CZ) TN01000024
Institutional support: RVO:67985807
Keywords : complex systems * connectivity * graph theory * statistical testing * machine learning
OECD category: Computer sciences, information science, bioinformathics (hardware development to be 2.2, social aspect to be 5.8)
https://github.com/cobragroup/cocoabox
Permanent Link: http://hdl.handle.net/11104/0314474 - 10.0535816 - ÚI 2021 RIV CZ eng L4 - Software
Coufal, David - Hakl, František - Vidnerová, Petra
General-purpose algorithms for machine learning.
Internal code: TN01000024/03-V001 ; 2020
Technical parameters: Program spustitelný z příkazové řádky, vyžaduje Python a běžné dostupné výpočetní knihovny. Úlohu lze definovat v textovém souboru ve formátu YAML. Vzhledem k výpočetní náročnosti doporučeno využití GPU nebo výpočetního clusteru s více CPU.
Economic parameters: Knihovna obsahuje dvě části. Skripty věnované rozšiřování datové základny pro učení navigace robota (GANs) a část zabývající se hledáním optimální architektury neuronových sítí (AnANAS). Rozšiřování datové základny je prováděno pomocí generativních neuronových sítí. Jsou implementovány architektury DCGAN a LSGAN v nepodmíněné i podmíněné verzi. Kvalita učení je monitorována pomocí FID skóre. AnANAS část je určena pro experimenty s hledáním optimální architektury hluboké neuronové sítě, jak s plně propojenými vrstvami tak sítě konvoluční. Umožňuje více-kriteriální optimalizaci, nabízí tři verze více-kriteriální optimalizace (NSGA, NSGA-II, NSGA-III) a implementaci základního standardního genetického algoritmu. Umožňuje paralelní výpočet na GPU nebo s využitím několika CPU.
R&D Projects: GA TA ČR(CZ) TN01000024
Institutional support: RVO:67985807
Keywords : deep neural networks * generative adverisal networks * conditional generation * generative algorithms * neural architecture search * model selection * evolutionary algorithms * multiobjective optimisation * hluboké neuronové sítě * generativní adversiální sítě * generativní algoritmy * hledání architektury neuronové sítě * evoluční algoritmy * vícekriteriální optimalizace
OECD category: Computer sciences, information science, bioinformathics (hardware development to be 2.2, social aspect to be 5.8)
https://github.com/PetraVidnerova/NCK_interim
Permanent Link: http://hdl.handle.net/11104/0313744