Na FIT VUT byli jmenováni dva noví docenti. Gratulujeme Vojtěchu Mrázkovi a Martinu Trnečkovi!

Na Fakultě informačních technologií VUT byli jmenováni dva noví docenti. Jmenovací dekrety převzali ve středu 20. května v rektorátní aule VUT. Vojtěch Mrázek a Martin Trnečka ve svých habilitačních pracích a dlouhodobě ve svém výzkumu rozvíjejí témata, která patří k výrazným oblastem současné informatiky: energeticky úsporné výpočty neuronových sítí na jedné straně a pokročilou analýzu dat prostřednictvím booleovské faktorizace matic na straně druhé.

Vojtěch Mrázek přednesl svou veřejnou habilitační přednášku na půdě naší fakulty již koncem února. Navázal v ní na téma své habilitační práce „Evolutionary Optimization of Neural Network Accelerators“, která dobře vystihuje hlavní směr posledních let jeho výzkumu. Mrázek se nezabývá samotným návrhem neuronových sítí, ale otázkou, jak je co nejefektivněji realizovat v konkrétním hardwaru – zejména tam, kde jsou výpočetní výkon i energetické zdroje omezené. Neuronové sítě dnes neběží jen ve velkých datových centrech, ale také v telefonech, chytrých hodinkách, senzorech, termostatech, resp. dalších zařízeních internetu věcí. Od těchto systémů obvykle očekáváme spolehlivé řešení úzce vymezených úloh (rozpoznání hlasového pokynu, detekci aktivity atd.). Ovšem i takové úlohy mají své energetické nároky a vyžadují promyšlené hardwarové řešení. Vojtěch Mrázek se odborně věnuje akcelerátorům neuronových sítí a hledá způsoby, jak je navrhovat jejich parametry tak, aby dokázaly nabídnout co nejlepší poměr mezi výkonem, spotřebou a přesností výpočtu. Klíčovou roli v jeho práci hrají evoluční algoritmy. Ty využívá při hledání vhodných parametrů hardwarových akcelerátorů, například organizace paměti, struktury výpočetních jednotek nebo způsobu samotného výpočtu. Cílem je přitom najít prakticky použitelný kompromis. Jak sám Mrázek shrnuje, výsledkem má být kombinace neuronové sítě a hardwaru, která je dostatečně výkonná, ale zároveň energeticky úsporná. Mrázkův výzkum stojí na pomezí softwaru a hardwaru. Sám tuto oblast vymezuje jako spadají do Electronic Design Automation, tedy pomyslného prostoru mezi návrhem softwarové architektury čipů a samotnou technologií jejich výroby. Výsledky popsané v habilitační práci ukazují, že jeho metody mohou přinášet významné energetické úspory napříč různými architekturami – od složitějších akcelerátorů až po tištěnou elektroniku. Na svůj dosavadní výzkum aktuálně navazuje také prestižním grantem GA ČR Junior Star, který mu umožňuje budovat na naší fakultě nový výzkumný tým.

Druhým docentem jmenovaným na FIT VUT je Martin Trnečka. Svou habilitační přednášku „Boolean matrix factorization“ přednesl na fakultě v březnu. Odborně se dlouhodobě věnuje analýze dat, především právě booleovské faktorizaci matic. Doktorský titul obhájil v roce 2017 na Přírodovědecké fakultě Univerzity Palackého v Olomouci, kde nadále působí na Katedře informatiky. Během kariéry se zapojil do desítek projektů a absolvoval zahraniční výzkumné pobyty například ve francouzské INRIA v Nancy nebo na University of Texas v El Pasu. Booleovská faktorizace matic je metodou, která pomáhá nacházet skryté struktury v datech vyjádřených hodnotami 0/1, tedy např. pravda/nepravda nebo ano/ne. Podobná data vznikají všude tam, kde sledujeme, zda určitý objekt má, nebo nemá definovanou vlastnost. Typickým příkladem mohou být záznamy o pacientech a jejich symptomech: jednotlivé příznaky samy o sobě ještě nemusí mnoho napovídat, ale jejich kombinace může ukazovat na hlubší vzorec. Smyslem metody faktorizace je nahradit rozsáhlou a obtížně přehlednou matici menším počtem srozumitelnějších faktorů. Trnečkova habilitační práce se konkrétně zaměřuje na vývoj algoritmů, které faktorizaci provádějí kvalitněji a efektivněji než dosavadní postupy. K výsledkům Trnečkovy práce patří nové nebo výrazně upravené algoritmy, které v experimentech dosahovaly lepší kvality rozkladu nebo vyšší rychlosti výpočtu, včetně využití paralelizace. Důležitou součástí Trnečkovy práce je také interpretovatelnost. Trnečka proto zkoumá, jak zvýhodňovat takové faktory, které nejsou jen výpočetně vhodné, ale také uživatelsky uchopitelné. To je zásadní zejména v případech, kdy má analýza pomáhat odborníkům lépe porozumět sledovanému jevu. Možnosti využití booleovské faktorizace matic jsou široké. Uplatnění nachází při získávání znalostí z rozsáhlých datových sad, při redukci počtu proměnných před dalším strojovým učením, v bioinformatice, psychologii, didaktice nebo obecně v data miningu.

Oběma novým docentům srdečně gratulujeme a přejeme mnoho dalších úspěchů ve výzkumu, výuce i při rozvoji nových odborných týmů.

Dodejme, že na slavnostní odpoledne na Rektorátu VUT zahrnovalo také doktorské promoce. Doktorský slib složilo celkem 53 nových doktorek a doktorů. Hned sedm z nich pochází z naší fakulty. Jmenovitě gratulujeme:

• doktoru Jánu Čegiňovi,
• doktoru Antonu Fircovi,
• doktoru Martinu Hurtovi,
• doktoru Davidu Kozákovi,
• doktoru Ladislavu Mošnerovi,
• doktoru Ondřeji Olšákovi,
• a doktoru Františkovi Vídeňskému.

Další informace a fotografie naleznete zde.