vítěz IT Spy 2019 Jan Bayer

Autonómny robot záchranár sa stal podľa českých a slovenských akademikov najlepšou IT diplomovou prácou roka

16. 12. 2019

Schopnosť pohybovať sa autonómne v neznámom stiesnenom prostredí a vytvoriť jeho podrobnú mapu – to je úloha šesťnohého robota záchranára, ktorého „mozog“ navrhol a otestoval diplomant Jan Bayer z pražskej Fakulty elektrotechnickej ČVUT. Za precízne spracovaný diplomový projekt s veľkým celospoločenským potenciálom si odniesol 1. miesto v prestížnej súťaži IT SPY, ktorá každý rok vyhlasuje najlepšie IT diplomové práce z českých a slovenských univerzít. Druhé miesto mieri na Slovensko za Michalom Huckom z Fakulty informatiky a informačných technológií bratislavskej STU, ktorého algoritmus pomáha internetovým vývojárom v reálnom čase identifikovať stratených a zmätených webových používateľov. Treťou najlepšou prácou je projekt Dušana Drevického z Fakulty informačných technológií VUT v Brne, zameriavajúci sa na neistotu v modeloch strojového učenia. Pomáha počítaču označiť röntgenové snímky, u ktorých si počítač nie je istý, či ich vyhodnotil správne. 17 akademikov z českých a slovenských IT fakúlt tento rok vyberalo zo skoro 1 600 diplomových prác.

vítěz IT Spy 2019 Jan Bayer

Víťazný projekt Jana Bayera z pražskej ČVUT svoje prvé miesto získal takmer jednohlasne. Okrem prvého miesta si zároveň odniesol aj cenu spoločnosti Valeo, ktorá je hlavným partnerom súťaže. Diplomová práca rieši zásadný problém, ktorým je prieskum neznámeho prostredia pri záchranných misiách počas prírodných katastrof, pri priemyselných nešťastiach, banských závaloch alebo hľadaní osôb v jaskynných systémoch. Bayerom navrhnutý program, ktorý robota riadi, dokáže vďaka získaným informáciám sám navrhnúť cestu, aby dokázal vytýčené územie čo najlepšie zmapovať a určiť priechodnosť terénom. To môže pomôcť záchranárom v rozhodovaní, či je oblasť bezpečná pre vstup.

„Systém bol vyvíjaný pre šesťnohého chodiaceho robota, ktorý bol nasadený v rôznych scenároch vo vnútornom aj vonkajšom prostredí. Zároveň sa podarilo navrhnuté riešenie nasadiť v rámci americkej elitnej DARPA Subterranean Challenge na kolesovom aj pásovom robote s rôznou senzorickou výbavou, ktorý slúži na testovanie riešení laboratórií NASA GPL, MIT alebo CMU. Výsledky som pochopiteľne zahrnul do diplomovej práce,“ hovorí Jan Bayer. „Systém budeme teraz nasadzovať napríklad v scenári prieskumu mestského podzemia v rámci simulovanej záchrannej misie.“

„Práca nás zaujala predovšetkým tým, že študent prezentoval komplexné riešenie, ktoré dokázalo obstáť v teste využívanom aj vývojovými oddeleniami americkej civilnej obrany či armádou. Celospoločenský prínos a profesionalitu takéhoto riešenia uznali aj kolegovia z poroty,“ hovorí profesorka Mária Bieliková z FIIT STU v Bratislave, tohtoročná akademická garantka súťaže.

Na druhom mieste sa umiestnil Michal Hucko z bratislavskej STU. Jeho algoritmus, ktorý je možné využiť pri personalizácii webových stránok a aplikácií, môže zásadným spôsobom zlepšiť ergonómiu a user experience projektov. Z užívateľského správania je schopný v reálnom čase vyhodnotiť moment, kedy sa používateľ na stránke alebo v aplikácii pravdepodobne stratil, a dať podnet na vyvolanie nadväzujúcej akcie – napríklad ponúknuť okno s nápoveďou či prepojiť používateľa s online podporou. Vývojárom zároveň poskytne spätnú väzbu a identifikuje kritické miesta v navigácii.

„Hľadal som riešenie, ktoré by sa vyrovnalo technológii eye-tracking. Tá je pomerne presná, no veľmi drahá a vyžaduje špeciálne komponenty, ktoré znemožňujú kontrolu v rámci bežného styku s používateľom. Náš prístup je v podobný biometrickej autentifikácii a jednoduchým sledovaním pohybu kurzora dosiahneme rovnako presné výsledky ako nákladný eye-tracking,“ vysvetľuje Michal Hucko. „Riešenie je už pripravené na komerčné nasadenie a má za sebou prvé ostré využitie.“

„S ohľadom na vyspelosť českej a slovenskej e-commerce považujem riešený problém za veľmi zaujímavý nápad, pre ktorý existuje medzi vývojármi reálny dopyt. Môže pomôcť efektívne riešiť problémy napríklad pri digitálnom onboardingu v bankách a ďalších službách. Autor práce má zároveň jasnú víziu, ako sa svojím projektom ďalej nakladať, a už teraz má riešenie integrované do funkčného produktu,“ tvrdí Tomáš Krátký zo spoločnosti Profinit, ktorá je odborným garantom a spoluorganizátorom súťaže za korporátnu sféru.

Tretie miesto putuje za Dušanom Drevickým z brnianskeho VUT. Jeho diplomová práca reaguje na čoraz väčší význam neurónových sietí a mechanizmov strojového učenia. Tie sa často musia rozhodnúť a samy dospieť k záveru, s ktorým ďalej pracujú, pričom niekedy môžu svoj chybný výrok mylne označiť za správny. Drevický preto vytvoril a otestoval algoritmus, ktorý pri skúmaní röntgenových snímok zubov dokáže sám určiť, nakoľko si je svojimi závermi istý. Výrazným spôsobom tak zrýchľuje plánovanie zákrokov a eliminuje prípadné riziko chyby, vyplývajúce z počítačovej analýzy snímok.

„Väčšiemu rozšíreniu modelov strojového učenia v medicíne dnes stále bráni nedostatok informácií o tom, či sú závery, ktoré algoritmus vyvodí, správne. Omyly v medicíne sú však drahé a závažné a modely strojového učenia začínajú byť v mnohých prípadoch nevyhnutnosťou, nakoľko bývajú lepšie a presnejšie než lekári. Tým zároveň šetria prácu a dovoľujú im sústrediť sa viac na úkony, ktoré vyžadujú expertné rozhodovanie,“ vysvetľuje Dušan Drevický. „Moja práca tento problém rieši a, ako bolo preukázané, výrazne zvyšuje efektivitu lekára a jeho istotu pri využívaní umelej inteligencie v medicínskej praxi. U zubárov, ktorých je nedostatok, to má z tohto hľadiska zmysel.“

„Dôležitosť automatického učenia a počítačovej asistencie rastie s každým rokom. Čím ďalej tým viac je jasné, že spolu s učiacimi mechanizmami musia vznikať aj mechanizmy korekčné. Práca si dala za úlohu implementovať ich v prostredí, kde nie je priestor na chyby – teda v medicíne – a priniesla veľmi presvedčivé výsledky,“ zakončuje Bieliková.

Cenu verejnosti si tento rok odniesol Matúš Mrázik z Fakulty riadenia a informatiky Žilinskej univerzity s programom, ktorý pri učení sám dokáže zo série podkladov vyradiť tie, ktoré sa zdajú byť chybné. Do svojich učiacich mechanizmov tak nezanesie chyby vyplývajúce zo zle predložených vzorov.

Akademici sa zhodujú, že kvalita študentov IT fakúlt nijako nezaostáva za svetom. Ich projekty prihliadajú na najdôležitejšie svetové trendy a väčšina z nich má šancu preraziť vo svetovej konkurencii.

„V tomto roku sme posudzovali rekordný počet prác využívajúcich metódy umelej inteligencie, teda jedného zo zásadných prvkov budúceho technologického rozvoja. Potešujúca je aj rastúca medzinárodná odozva na diplomové projekty študentov – napríklad formou možnosti prezentovať ich na zahraničných vedeckých konferenciách,“ zakončuje Bieliková.

Podobne to vidí aj Leoš Dvořák, generálny riaditeľ vývojového centra spoločnosti Valeo. Podľa neho majú súčasní českí a slovenskí diplomanti šancu spolupracovať na projektoch, ktoré zmenia tvár celého radu odvetví – napríklad pre Česko i Slovensko dôležitého automotive priemyslu.

„Z pozície svetového lídra v automobilovom vývoji môžeme konštatovať, že česká a slovenská stopa vo vývoji napríklad autonómnych vozidiel je už dnes veľmi hlboká. Koniec koncov, práve víťazná práca, ktorá predstavila algoritmus autonómne ovládaného robota v neznámom prostredí, je dôkazom značnej vyspelosti diplomantov v tejto oblasti.“

Že je spolupráca firiem a diplomantov vysoko žiaduca si myslí aj Tomáš Krátký zo spoločnosti Profinit. Tá každoročne súťaž IT SPY spoluorganizuje a s univerzitami úzko spolupracuje.

„V Profinite sme si napríklad vytvorili vlastný systém interného vzdelávania, ktorý je určený pre nových kolegov a nenásilne nadväzuje na vysokú školu. Dokážeme tak skvele pokračovať v dobrej práci, ktorú začali slovenské a české univerzity, a maximálne tak zhodnotiť schopnosti bývalých študentov. Aj vďaka tomu sa celý rad kvalitných diplomových projektov dostane do sveta.“

Súťaže IT SPY sa tohto roku konala už po desiatykrát. Zúčastnilo sa jej 1 579 absolventov akademického roka 2018/19 zo 17 IT fakúlt v rámci Českej a Slovenskej republiky. Víťaz okrem akademického uznania získal aj 1 000 eur na ďalší rozvoj projektu.

Na všetky projekty sa môžete pozrieť na webe http://www.itspy.cz/cz/galerie-nejlepsich/.

 

Celkové výsledky súťaže:

Absolútny víťaz

Jan Bayer, Fakulta elektrotechnická, České vysoké učení technické v Prahe, Fakulta elektrotechnická

Autonómna explorácia nerovného terénu šesťnohým chodiacim robotom

Víťazná práca sa zaoberá mapovaním neznámeho alebo zmeneného terénu a je zásadná pri záchranných misiách počas prírodných katastrof či banských závaloch. Slúži nielen na zmapovanie danej lokality, ale aj na určenie jej priechodnosti alebo zistenie bezpečnosti pre vstup záchranárov. V tom pomáha novo vyvinutý systém nasadený do robota, ktorý vďaka získaným informáciám dokáže sám navrhnúť ďalšiu trasu tak, aby dokázal vytýčené územie čo najlepšie zmapovať. Systém bol tiež otestovaný na šesťnohom kolesovom pásovom robotovi, a to ako v budove, tak aj vo vonkajšom nerovnom teréne. Navrhnuté riešenie bolo ďalej použité v niekoľkých ďalších experimentálnych scenároch zahŕňajúcich vnútorné priestory a banské chodby, ktoré boli úspešne preskúmané v rámci DARPA Subterranean Challenge.

 

Druhé miesto súťaže

Michal Hucko, Fakulta informatiky a informačných technológií, Slovenská technická univerzita v Bratislave

Identifikácia zmätenia používateľa vo webovej aplikácii

Táto práca sa zaoberá optimalizáciou webových stránok a aplikácií tak, aby umelá inteligencia dokázala sama určiť, kedy je používateľ stratený a nevie kam ďalej. Model sleduje pohyb myši, na základe ktorého sa naučí rozpoznať zmätenie používateľa a môže mu ponúknuť okno s nápoveďou na základe jeho predošlej aktivity. Môže teda odhadnúť, či má používateľ na webe problém nájsť nejakú informáciu, a odporučiť mu dostupné riešenia jeho problému. Na druhej strane slúži aj vývojárom a majiteľom webových stránok, ktorým sledovanie zmätenia používateľa môže pomôcť web lepšie rozvrhnúť optimalizovať. Toto riešenie bolo odskúšané na portáli cestovnej kancelárie FiroTour a je integrované do portálu YesElf.

 

Tretie miesto súťaže

Dušan Drevický, Fakulta informačných technológií, Vysoké učení technické v Brne

Neistota modelov hlbokého učenia pri analýze lekárskych obrazových dát

Dušan Drevický aplikoval neurónové siete na automatickú lokalizáciu kľúčových bodov v röntgenových snímkach lebky. Vďaka tomuto vylepšeniu dokáže neurónová sieť sama vyhodnotiť, či si je svojimi závermi istá, alebo nie. Na základe toho potom lekár vie, či musí snímku spracovať manuálne. Táto inovácia prináša podstatné zrýchlenie plánovania zubárskych zákrokov. Práca vznikla v spolupráci s firmou TESCAN 3DIM a bude zakomponovaná do nimi vyvíjaného medicínskeho diagnostického softvéru.

 

4. – 8. miesto súťaže (v abecednom poradí)

Šimon Lomič, Fakulta informačných technológií, České vysoké učení technické v Prahe

Kombinatorické hry typu Taking and Breaking

Táto práca pristupuje k riešeniu hier metódou kombinatorickej teórie hier. Práca predstavila analytické riešenia pre nové aj už skúmané varianty týchto hier a tiež dokázala, že niektoré varianty takmer určite jednoduché riešenie nemajú.

 

Matúš Mrázik, Fakulta riadenia a informatiky, Žilinská univerzita

Reverzibilná extrakcia príznakov

Táto práca predstavuje posun v strojovom učení, kedy vytvorený program dokáže sám vyhodnotiť, čo do prednastaveného vzoru nepatrí, a môže tak uľahčiť a urýchliť spätnú kontrolu vzorov, ktorá prebieha manuálne človekom.

 

Vojtěch Polášek, Fakulta informatiky, Masarykova univerzita v Brne

Bezpečnosť Argon2 vzhľadom na využitie na šifrovanie diskov pomocou hesla

Táto práca sa zaoberá kyberbezpečnosťou a overuje skutočnú efektivitu šifrovacieho kľúča Argon2.

 

Jakub Strmeň, Fakulta prírodných vied, Univerzita Mateja Bela v Banskej Bystrici

Výpočtový systém pre štrukturálnu analýzu grafov s podporou paralelizmu

Práca prezentuje dôležité zistenia o vlastnostiach grafov, tzv. snarkov, ktoré môžu prispieť k riešeniu problémov farbenia grafov, a tým aj k optimalizácii výrobných procesov a sieťovej komunikácie.

 

Martin Süss, Provozně ekonomická fakulta, Mendelova univerzita Brno

Rozpoznanie pomenovaných entít v texte

Práca vylepšuje strojové čítanie a automatické rozpoznávanie významu textu.

 

Cena spoločnosti VALEO za najlepšiu diplomovú prácu v oblasti počítačového videnia a spracovania senzorických dát

Cena udelená partnerom súťaže, spoločnosťou Valeo, pre projekt, ktorý ponúka najväčší možný prínos v oblasti podnikových systémov.

 

Jan Bayer, Fakulta elektrotechnická, České vysoké učení technické v Prahe, Fakulta elektrotechnická

Autonómna explorácia nerovného terénu šesťnohým chodiacim robotom

 

Cena verejnosti

Cena udeľovaná na základe online hlasovania verejnosti

Matúš Mrázik, Fakulta riadenia a informatiky, Žilinská univerzita

Reverzibilná extrakcia príznakov