Ústav informatiky
Akademie věd České republiky
"Jednoduchost je velká ctnost, ale vyžaduje mnoho práce, aby jí bylo dosaženo, a vzdělání, aby byla oceněna. A co je horší: složitost se lépe prodává." - E. W. Dijkstra

Výzkumné oblasti a projekty

Ústav informatiky je v souladu se svou zakládací listinou institucí základního výzkumu. Jeho hlavním cílem je provádět výzkum v oblasti informatiky v souladu s aktuálními trendy v teorii a aplikacích informatiky a tyto trendy také spoluvytvářet a přenášet získané znalosti do společnosti, konkrétně vědecké komunitě, studentům a aplikačním oblastem vědy a výzkumu. Nedílnou součástí výzkumu bude mezinárodní spolupráce, organizování vědeckého ruchu a ve spolupráci s vysokými školami výchova doktorandů a jejich zapojování do výzkumu.

Oblasti výzkumu

Program výzkumné činnosti navazuje na předchozí výzkum a pro roky 2012-2017 se zaměřuje na oblasti výzkumu, které byly zvoleny s ohledem na jejich význam, vztah k aktuálním trendům, kompatibilitu se zaměřením badatelů v ústavu a v neposlední řadě i s ohledem na potenciální aplikační oblasti. V souladu s tím bude profil výzkumné činnosti pracoviště i nadále rozdělen do dvou oblastí převážně základního výzkumu a dvou převážně interdisciplinárních oblastí:

Oblasti základního výzkumu

Matematické a logické základy informatiky

Hlavní podporovaná témata budou zejména výzkum matematických, složitostních a algoritmických aspektů moderních výpočetních paradigmat jako jsou fuzzy systémy, neuronové sítě, specializované a nekonvenční výpočetní modely, evoluční výpočty, multi-agentní systémy a také výzkum jejich aplikací v oblasti strojového učení, dolování znalostí z dat, a sémantického webu.

Výpočetní metody

Výzkum ve vybraných oblastech numerické matematiky, vědeckotechnických výpočtů a matematického modelování, především řešení náročných problémů numerické lineární algebry, teorie matic, intervalové aritmetiky, optimalizace a nelineárního programování, numerického řešení diferenciálních rovnic a verifikace hybridních dynamických systémů s možným využitím v příbuzných matematických disciplínách a praktických aplikacích.

Oblasti mezioborového výzkumu

Modelování komplexních procesů

Výzkum bude orientován na několik hlavních oblastí. První oblastí bude modelování složitých (komplexních) systémů, zejména lidského mozku, atmosféry a klimatického systému Země. Hlavním bodem bude vývoj metod pro odhad směrových vazeb mezi subsystémy, rozvoj a aplikace teorie komplexních sítí a rozvoj metod pro odhalování subsystémů. Dále bude pozornost soustředěna na metody identifikace a redukce neurčitosti v komplexních modelech počasí a kvality ovzduší. V neposlední řadě se bude příslušný výzkum zabývat aplikovanou statistikou s důrazem na analýzu dat, zejména výzkumem nových statistických metod a modelů.

Medicínská informatika

Zde se výzkum soustředí na další rozvoj systému eZdraví (eHealth) v ČR, zejména v oblasti interoperability s využitím standardů pro komunikaci a sdílení dat ve zdravotnictví. Dále bude pokračovat vývoj elektronického zdravotního záznamu, systémů pro podporu rozhodování, formalizaci znalosti, a telemedicíny s využitím nových informačních technologií. Aplikovaný výzkum bude směřovat hlavně do oblasti biomedicínských oborů, především klinických oborů, preventivní medicíny a molekulární genetiky.

Výzkumné projekty

IMAPA

Iterační metody ve výpočetní matematice: Analýza, předpodmínění a aplikace

Krylov

Theory of Krylov subspace methods and its relationship to other mathematical disciplines.

BrainSynch

Large scale interactions in brain networks and their breakdown in brain diseases.

SoSIReČR

Sociální síť informatiků v regionech ČR.

MEDARD

Weather and air pollution forecasts.

BRACCIA

Brain, Respiration And Cardiac Causalities In Anaesthesia.

GAMMA

Energy consumption modelling and forecasting.

SemWeb

Intelligent Models, Algorithms, Methods and Tools for the Semantic Web Realisation.

GUHA

A method of data mining.

UFO

UFO is an interactive system for universal functional optimization that serves for solving both dense medium-size and sparse large-scale optimization problems.

Bolzano

Digitalizace Bolzanových spisů.

NNSU

Separation algorithm of a neural network with switching units.