Elektronikas un datorzinātņu institūts aicina RTU, LU un citu augstskolu studentus izstrādāt savus maģistra un bakalaura darbus izmantojot institūta resursus un zinātnisko vadību.

Interesentiem lūgums rakstīt uz info@edi.lv vai zvanīt 67554500.

Maģistra un bakalaura darbu izpilde notiek atbilstošu zinātnisko darbinieku vadībā, tiek nodrošinātas iespējas teorētisko pētījumu un eksperimentālo izstrāžu veikšanai. Maģistra un bakalaura darbu veikšanu iespējams savienot ar strādāšanu institūtā!

Sīkāka informācija par noslēguma darbu izstrādi, praksi un darba uzsākšanu EDI.

Tēmas

Īpaši precīza notikumu laika mērīšana

  1. Superaugstas precizitātes (dažas pikosekundes) laika mērīšanas sistēmas:
    1. laika signālu apstrādes algoritmu realizācija virtuālos instrumentos;
    2. fāzes trokšņu un “drebuļa” aprakstīšana un analīze;
    3. impulsu kalibrēšanas ģeneratora izstrādāšana augstas precizitātes laika mērīšanas ierīcēm;
    4. impulsu veidošanas shēmu-tehniskie risinājumi ar augstu laika stabilitāti.

Tālizpēte un kosmosa datu apstrāde

  1. Hiperspektrālo attēlu apstrāde ar pielietojumiem objektu klasifikācijai.
  2. Informācijas teorijas izmantošana hiperspektrālu attēlu objektu klasifikācijai.
  3. LiDAR datu apstrāde mežu izpētei.
  4. Datorredzes un dziļās apmācības (mākslīgie neironu tīkli) pielietojums objektu atklāšanai, lokalizēšanai un segmentēšanai attēlos un video. No teorijas šeit būs jāsaskaras ar attēlu apstrādi, mašīnmācīšanos, konvolūcijas neironu tīkliem, rekurentiem neironu tīkliem. Praksē tā būs neironu tīklu definēšana un trenēšana uz EDI skaitļošanas servera, kā arī treniņa datu kopas gatavošana un ģenerēšana. Darbs ar Python valodu, lietojot OpenCV bibliotēku un TensorFlow ietvaru.
  5. Nemarķētu datu klāsterizācija ar mākslīgajiem neironu tīkliem jeb Dziļo Apmācību.

Robotika un mašīnuztvere

  1. 3D rekonstrukcijas algoritmu izpēte un uz mākslīgajiem neironu tīkliem balstīta stereo-redzes sistēmas izveide.
  2. Datorredzes pielietojumi dažāda veida procesu vadībā.
  3. Datorredzes algoritmu izveide nejaušā kārtībā izvietotu, deformētu objektu satveršanas pozīcijas noteikšanai un to pacelšanai ar industriālo robotu.
  4. Industriālā robota kustību trajektorijas izveide dažādu objektu mešanai.
  5. Cilvēka sekošanas sistēmas izveide, izmantojot industriālo robotu un kameru.
  6. Datu kompresija ar mākslīgajiem neironu tīkliem jeb Dziļo Apmācību.

Signālu apstrāde un iegultais intelekts

  1. Modernās signālu ciparapstrādes metodes (nestacionāru, strukturētas informācijas u.c. signālu efektīvai apstrādei) – notikumu vadīti analogs-ciparu pārveidojumi, signālatkarīgas transformācijas, laika-frekvenču analīze, Compressive Sensing, u.c. (teorija, modelēšana MATLAB, SIMULINK, LabVIEW u.c. vidēs, eksperimenti).
  2. Multimodāla biometrija: signālu (plaukstas asinsvadu tīklojums u.c.) reģistrācija, apstrādes metodes un sistēmu realizācija (orientēta uz mikroprocesoru risinājumiem).
  3. Loģisko struktūru implementēšana FPGA.
  4. Konvolūcijas neironu tīklu implementācija heterogēnā iegultā sistēmā (FPGA + ARM), realizējot apmācības iespējas.
  5. Izkliedētas aprēķinu sistēmas arhitektūras izveide un realizācija. (Atslēgas vārdi: Linux, FPGA, ARM, Edge computing, ZMQ). Var piedāvāt sevi interesējošu aprēķinu uzdevumu vai arī koncentrēties uz vienu (vai vairākus) no sekojošiem: mākslīgie neironu tīkli, 3D rekonstrukcija no attēlu mozaīkas, datu kompresija, u.c. Darba izpildei nepieciešams attīstīt daudzas dažādas prasmes, līdz ar to ieteicams vērsties pēc iespējas agrāk, kā arī ir iespēja sistēmu izstrādāt komandai, tādā gadījumā lielākā daļa uzdevumu tiks sadalīta starp komandas biedriem. Darba saturs varētu ietvert: a) apskatu par pieejamajām tehnoloģijām, b) aprakstu par veicamo uzdevumu, c) sistēmas arhitektūru, d) sistēmas realizāciju, d) komunikācijas un veiktspējas novērtējumu, e) paātrinātāju projektēšanu (ja ir interese), f) Linux dziņu izveidi (ja ir intere), u.c.
  6. Ultra-platjoslas (UWB) signālu ģenerēšanas, reģistrēšanas, apstrādes metodes un shēmtehniskie risinājumi tuvdarbības UWB radara (“Through-wall imaging”, zemgarozas kartogrāfija, bezkontakta diagnostika, mazu objektu kustības detektēšana, antenas izvēle ultraplatjoslas signāla izstarošanai ar triecienimpulsa metodi u.c.) u.c. pielietojumiem.
  7. Impulsu ģenerēšana ar amplitūdu no volta daļām līdz tūkstots voltiem un fronti no simts pikosekundēm līdz vairākām nanosekundēm.

Viedie sensori un lietu internets

  1. Bezvadu sensoru tīklu attīstība:
    1. dzīves kvalitātes uzlabošana (t.sk. cilvēkiem ar īpašām vajadzībām), viedā māja, viedā klase, viedā laboratorija, dzīves vides uzlabojumi;
    2. virtuāla pele – sensori uz pirkstiem, kas ļauj kustināt un klikšķināt virtuālu peli, neatejot ar rokām no klaviatūras;
    3. uz bezvadu sensoru tīkla balstītas sistēmas izveide industriālo iekārtu veiktspējas uzlabošanai (Industry 4.0).
  2. Inerciālo sensoru moduļa izstrāde objekta orientācijas noteikšanai.
  3. Cilvēku aktivitāšu noteikšana, izmantojot valkājamās ierīces, kas aprīkotas ar akselerometru un citiem sensoriem.
  4. Cilvēku aktivitāšu noteikšana, izmantojot infrastruktūras sensorus, piemēram, stacionāras WiFi vai IEEE 802.15.4 ierīces.
  5. IEEE 802.15.4 TSCH protokols zemas jaudas bezvadu tīkliem – plānošana (scheduling) un citi aspekti.
  6. Bluetooth Low Energy (BLE) protokols zemas jaudas bezvadu tīkliem – eksperimentāls izvērtējums, noturība pret interferenci un citi aspekti.
  7. Pašbraucošo automobiļu projektēšana un izstrāde, piemēram:
    1. LoRa fiziskā līmeņa radio protokola izpēte un pielietojums savienota transporta jomā;
    2. pašbraucoša automobiļa MPC (Model Predictive Control) kontroliera izstrāde;
    3. domēnspecifiskas pašbraucoša auto manevru aprakstīšanas valodas realizācija.
  8. Apkārtnes 3D point-cloud kartes efektīva izveidošana no Lidar, GPS un videokameras datiem.
  9. Kvadrokoptera orientācijas telpā noteikšana, izmantojot optisko sensoru.

Citas tēmas

  1. Daudzdimensiju datu efektīva atrašana datubāzē, izmantojot kd-tree indeksu.
  2. Virtuālās mašīnas komandu sistēmas realizācija.
  3. Daudzprocesu programmatūras procesu struktūras vizualizācija.
  4. Analītisks pētījums par servisa kvalitātes nodrošināšanas efektivitāti tīklā ar integrētu trafiku.
  5. Bezvadu tīklu arhitektūras (MESH Networks) pētīšana.
  6. Laika jūtīga (time-sensitive) trafika pārraides efektivitātes analīze.
  7. Ar kriptovalūtām un citām Distributed Ledger Technologies saistīta pētniecība – piemēram, to pielietošanas iespējas lietu internetā, esošo implementāciju eksperimentāls novērtējums.
  8. SS7 ievainojamību ekspluatēšanas izmaksu analīze un praktiskā iespējamība.
  9. Sociālās inženierijas uzbrukumi e-Paraksta lietotājiem un rekomendācijas to mazināšanai.
  10. Mājas/biroja signalizāciju noturība pret fiziskiem uzbrukumiem.

Elektronikas un datorzinātņu institūts ir valsts zinātniska institūcija, kas nodarbojas ar pētniecisku darbu elektronikas, signālu apstrādes, telekomunikāciju un datorzinātnes jomās, veic zinātņietilpīgu elektronisko iekārtu un programmnodrošinājuma izstrādi pielietojot mūsdienīgas tehnoloģijas un risinājumus. Atbilstoši noslēgtiem sadarbības līgumiem ar RTU, LU un VeA, institūts ir šo augstskolu pētniecības bāze, un tā darbiniekiem ir līdzvērtīgas tiesības un pienākumi akadēmisko darbu vadīšanā. Institūta darbība balstās uz dažādu Latvijas, Eiropas Komisijas, Eiropas struktūrfondu u.c. avotu finansētu projektu izpildi, kuros izvirzītiem uzdevumiem tiek rasti oriģināli risinājumi.