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!
Tēmas
Īpaši precīza notikumu laika mērīšana
- Superaugstas precizitātes (dažas pikosekundes) laika, laika-amplitūdas, laika sinhronizācijas u.c. mērīšanas sistēmas.
Tālizpēte un kosmosa datu apstrāde
- Hiperspektrālo attēlu apstrāde ar pielietojumiem objektu klasifikācijai, piemēram, mežu klasifikācija.
- Informācijas teorijas izmantošana hiperspektrālu attēlu objektu klasifikācijai.
Mašīnuztvere un mašīnmācīšānās
- Datorredzes un dziļās apmācības (mākslīgie neironu tīkli) pielietojums objektu atklāšanai, lokalizēšanai un segmentēšanai attēlos un video (1D, 2D, 3D).
- Nemarķētu datu klāsterizācija ar mākslīgajiem neironu tīkliem jeb Dziļo Apmācību.
- Apmācības datu paplašināšana ar 3D datorgrafikas un simulācijas programmatūru un ģenerējošiem mākslīgajiem neironu tīkliem.
- Interpretējošā mākslīga intelekta sistēmu metodes, mākslīgā intelekta sistēmu (”melnā kaste”) lēmumu pieņemšanas izskaidrošana, izskaidrojošā mākslīgā intelekta lietojumprogrammatūra un metodes (funkcionālās, lokālās, strukturālās, perturbācijas, modulārās), interpretācijas un izskaidrošanas novērtējums.
- Datu kompresija ar mākslīgajiem neironu tīkliem jeb Dziļo Apmācību.
- Reāllaika RGB/IR datu sapludināšana.
- Drona iekštelpu lokalizācijas algoritmu iegulta realizācija.
- Medicīnas attēlu klasificēšana ar dziļajiem neironu tīkliem.
- Federētās mašīn-mācīšanās algoritmi efektīvai sistēmu un komponentu modeļu veidošanai.
- Neironu tīklu implementācija vairākās ierīcēs ar ierobežotiem resursiem.
- Daļiņu sistēmas gāzu un šķidrumu fizikālajai simulācijai.
- Mašīnmācīšanās ar diferencējamās fizikas palīdzību.
- Dziļā mašīnmācīšanās programmu koda ģenerēšanai.
- Kombinatoriālā optimizācija ar grafu neironu tīkliem.
- Ģenerējošā mākslīgā intelekta lietojumi apmācības datu sintēzē.
- Neironu tīklu interpretējamība ar diskretizēšanas paņēmienu.
- Neironu tīklu pielietojums lēmumu pieņemšanai un optimizācijai enerģijas pārvades tīklos.
- Vai neironu tīkli spēj iemācīties algoritmiskus uzdevumus?
Robotika
- Datorredzes un industriālā robota pielietojumi dažāda veida industrijas u.c. procesu vadībā, cilvēka sekošanas sistēmas izveide, izmantojot industriālo robotu un kameru.
- Stimulētās mācīšanās pielietojumi industriālo un mobilo robotu vadībā.
- Mīkstu objektu manipulēšana ar robotu palīdzību.
- Gāzu un šķidrumu fizikālās simulācijas izmantošana robotikā.
- Pašbraucošo automobiļu sistēmu projektēšana un izstrāde – braukšanas un stūrēšanas kontroliera uzlabošana, dažādu autonomu manevru realizācija, apkārtnes 3D point-cloud kartes efektīva izveidošana no Lidar, GPS un videokameras datiem.
- Robota rokas satvēriena plānošana un izpilde.
- Robotizātas rokas satvēriena spēka atgriezeniskās saites novērtēšana.
- Robotizētas robotrokas teleoperācija, izmantojot cilvēka cimda saskarni.
- Vairāku sensoru (multimodālā) datu sapludināšana uzlabotai objektu manipulācijai ar robotrokām.
- Mobilā manipulatora pieejas pozas novērtēšana.
- Autonoma objektu satveršana dinamiskās atskaites sistēmās.
- Autonoma objektu satveršana no dažāda veida konteineriem.
- Robotprasmes konteineru manipulācijai.
- Robotprasmes fiksēto uzglabāšanas vienību apkalpošanai.
- Spēka-regulēta robotizēta montāža.
- Nezināmu objektu manipulācija / Atvērta kopuma objektu manipulācija.
Signālu apstrāde un iegultais intelekts
- 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.
- Dažādu avotu (radiolokācijas, medicīnas, sporta, sociālo u.c.) signālu apstrāde, izmantojot Karhunen-Loeve metodi.
- Impulsu ģenerēšana ar amplitūdu no volta daļām līdz tūkstoš voltiem un fronti no simts pikosekundēm līdz vairākām nanosekundēm.
- Cilvēka ķermenis kā datu pārraides vide: eksperimentāli mērījumi par elektriskā lauka un magnētiskā lauka izplatīšanos pa cilvēka ķermeni.
- Pielietojum-specifiska integrēta procesora izstrāde attēlu apstrādes uzdevumiem.
- Nulles-zināšanu protokolu pielietojumi.
- Magnētiskā lauka kvantu sensora pielietojums lokalizācijai.
- Mākslīgos neironu tīklus izmantošana, lai atpazītu muskuļu sastāvu no ultraskaņas testēšanas datiem.
- Mākslīgos neironu tīklus izmantošana, lai noteiktu kaulu porainību no ultraskaņas testēšanas datiem.
Viedie sensori un lietu internets
- Bezvadu sensoru tīklu un IoT attīstība dzīves kvalitātes uzlabošana (t.sk. cilvēkiem ar īpašām vajadzībām), viedā māja, viedā klase, viedā laboratorija, dzīves vides uzlabojumi un/vai industriālo iekārtu veiktspējas uzlabošanai (Industry 4.0).
- Protokoli (BLE, IEEE 802.15.4, LoRa u.c.) zemas jaudas bezvadu tīkliem ar lielu mezglu skaitu un blīvu izvietojumu.
- Cilvēku aktivitāšu noteikšana/monitorēšana, izmantojot valkājamās ierīces, kas aprīkotas ar akselerometru un citiem sensoriem.
- Valkājami sensori veselības aprūpē. Pētīt valkājamo sensoru pielietošanu vitālo parametru (sirds ritma, asinsspiediena, skābekļa piesātinājuma) monitorēšanai un salīdzināt tos ar tradicionālajām medicīniskajām ierīcēm.
- Valkājami sensori sportā. Apskatīt valkājamu sensoru pielietošanu atlētiskās veiktspējas novērtēšanai (ātrums, attālums, slodze, nogurums). Pētīt, kā šie sensori var tikt izmantoti, lai izvairītos no traumām vai lai optimizētu treniņu plānus.
- Valkājami sensori cilvēka-datora saskarnēs. Pētīt, kā valkājami sensori var tikt izmantoti, lai noteiktu lietotāja žestus, sejas izteiksmes un citas neverbālas vadības norādes.
- Cilvēka-mašīnas saskarne, kas balstīta uz komunikāciju caur cilvēka ķermeni (body-coupled communication).
- Bezvadu raidītāju noteikšana un identifikācija, balstoties uz radio frekvenču signāliem.
- Programmvadāmais radio (Software-Defined Radio) kā vārteja IoT mezgliem.
- Radio frekvenču kanalizatora realizācija uz GPU un CPU: salīdzinājums.
Enerģētika
- Matemātiskās modelēšanas rīku pielietošana enerģētikas un transporta sektora ilgtermiņa scenāriju modelēšanai.
- Jaunu tehnoloģiju ietekmes un SEG emisiju samazināšanas stratēģiju analīze ar matemātiskiem modeļiem.
- Energoefektivitātes, atjaunīgo enerģijas resursu un klimata politikas un to ieviešanas analīze un ietekmes novērtēšanas rīki.
- Atjaunīgās enerģijas kopienu attīstības Latvijā sociālie, tehniskie un ekonomiskie aspekti;
- Elektroenerģijas pieprasījuma elastības ieviešanas pasākumu tehnoloģiskais izpildījums energokopienās.
- Sociāli akceptējama enerģētikas sistēmas pārveidošana Latvijā.
- Grafu neironu tīklu pielietošana elektroenerģijas pārvades tīklu nestabilitātes agrīnai noteikšanai.
Sensori
- Platjoslas ultraskaņas pārveidotāju izpēte kilohercu frekvenču diapazonā.
- Ultraskaņas pārveidotāju starojuma spektra izpēte atkarībā no ierosmes signāla.
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.
