Detail projektu
AI-augmented automation for efficient DevOps, a model-based framework for continuous development At RunTime in cyber-physical systems
Období řešení: 1. 4. 2021 - 30. 9. 2024
Typ projektu: grant
Kód: 8A21015, 101007350
Agentura: ECSEL Joint Undertaking
Program: Společná technologická iniciativa ECSEL
Softwarové inženýrství, operační systémy, počítačové jazyky, umělá inteligence, inteligentní systémy
Projekt se zaměřuje na vývoj modelového rámce pro podporu týmů během automatizovaného nepřetržitého vývoje CPS pomocí integrovaných řešení rozšířených o AI. Celková infrastruktura AIDOaRT bude fungovat s existujícími zdroji dat, včetně tradičního monitorování IT, spolu se softwarovými modely a měřeními. Infrastruktura je určena k provozu v procesu DevOps, kombinujícím vývoj softwaru a operace informačních technologií (IT). Technologické inovace AI musí navíc zajistit, aby systémy byly navrženy odpovědně a přispěly k důvěře v jejich chování.
Hájková Gabriela, Mgr. (Děkanát FIT VUT)
Homoliak Ivan, doc. Ing., Ph.D. (UITS FIT VUT)
Juříček Zdeněk, Jr. (Děkanát FIT VUT)
Kocman Radim, Ing., Ph.D. (DFIT-OIP)
Kolář Martin, Ph.D. (UPGM FIT VUT)
Kula Michal, Ing., Ph.D. (UPGM FIT VUT)
Matýšek Michal, Ing. (UPGM FIT VUT)
Musil Petr, Ing., Ph.D. (UPGM FIT VUT)
Španěl Michal, doc. Ing., Ph.D. (UPGM FIT VUT)
Zemčík Pavel, prof. Dr. Ing. (UPGM FIT VUT)
2024
- CHLUBNA Tomáš, MILET Tomáš a ZEMČÍK Pavel. Automatic 3D-Display-Friendly Scene Extraction from Video Sequences and Optimal Focusing Distance Identification. Multimedia Tools and Applications, roč. 83, č. 7, 2024, s. 1-29. ISSN 1573-7721. Detail
- CHLUBNA Tomáš, ZEMČÍK Pavel a MILET Tomáš. Efficient Random-Access GPU Video Decoding for Light-Field Rendering. Journal of Visual Communication and Image Representation, roč. 2024, č. 102, s. 1-14. ISSN 1047-3203. Detail
- CHLUBNA Tomáš, MILET Tomáš a ZEMČÍK Pavel. How Capturing Camera Trajectory Distortion Affects User Experience on Looking Glass 3D Display. Multimedia Tools and Applications, roč. 2024, č. 83, s. 20265-20287. ISSN 1573-7721. Detail
- CHLUBNA Tomáš, MILET Tomáš a ZEMČÍK Pavel. Lightweight All-Focused Light Field Rendering. Computer Vision and Image Understanding, roč. 244, č. 7, 2024, s. 7-8. ISSN 1077-3142. Detail
2023
- APAROVICH Maksim, KESIRAJU Santosh, DUFKOVÁ Aneta a SMRŽ Pavel. FIT BUT at SemEval-2023 Task 12: Sentiment Without Borders - Multilingual Domain Adaptation for Low-Resource Sentiment Classification. In: Proceedings of the The 17th International Workshop on Semantic Evaluation (SemEval-2023). Toronto (online): Association for Computational Linguistics, 2023, s. 1518-1524. ISBN 978-1-959429-99-9. Detail
- BAMBUŠEK Daniel, MATERNA Zdeněk, KAPINUS Michal, BERAN Vítězslav a SMRŽ Pavel. How Do I Get There? Overcoming Reachability Limitations of Constrained Industrial Environments in Augmented Reality Applications. In: 2023 IEEE Conference on Virtual Reality and 3D User Interfaces (VR). Shanghai: Institute of Electrical and Electronics Engineers, 2023, s. 115-122. ISBN 979-8-3503-4815-6. Detail
- CHLUBNA Tomáš, MILET Tomáš, ZEMČÍK Pavel a KULA Michal. Real-Time Light Field Video Focusing and GPU Accelerated Streaming. Journal of Signal Processing Systems, roč. 95, č. 6, 2023, s. 703-719. ISSN 1939-8115. Detail
2021
- ALI Anas a SMRŽ Pavel. Camera auto-calibration for complex scenes. In: SPIE 11605. Rome: SPIE - the international society for optics and photonics, 2021, s. 1-11. ISBN 978-1-5106-4041-2. Detail