- Úvod
- Ústav
- Lidé
- Výzkum
- Aplikace
- Semináře a akce
- Knihovna
- Doktorské studium
- Kariéra
CZ.02.1.01/0.0/0.0/18_046/0015954 2020 - 2022
Navrhovaný projekt navazuje na OPVVV projekt CZ.02.1.01/0.0/0.0/16_013/0001787 podobného jména a zkratky. Obsahem je pokračování v rekondici a navyšování výpočetních a úložných kapacit pro zpracování dat experimentů ve Fermilab. Cílem je vylepšování infrastruktury pro získání nových vědeckých poznatků na spolupracujících experimentech ve Fermilab.
20-02080J 2020 - 2022
V informatice, zejména v oblasti data science a umělé inteligence, se za zaujetí (angl. bias) typicky považuje neúmyslné zkreslení dat nebo chování programu. Primárním cílem projektu je studium tzv. algoritmických zaujetí (algorithmic biases), které postihují řadu aplikací umělé inteligence. Tato zaujetí mají například za následek diskriminaci nebo zhoršenou kvalitu modelů. Naším cílem je studium zaujetí ve znalostních grafech, což je reprezentace poskytující strojově čitelnou sémantiku nastupující generaci aplikací v AI. Protože v některých případech zaujetí může představovat “užitečný signál”, k odstraňování zaujetí chceme přistoupit skrze identifikaci faktorů určujících, zda zaujetí má za následek zlepšení resp. zhoršení znalostního grafu nebo modelu strojového učení. Pro nalezení projevů zaujetí a cest, kterými vstupují do znalostních grafů, bude projekt stavět také na psychologickém výzkumu kognitivních zaujetí. Pro odstranění zaujetí ze znalostních grafů budou navrženy metody na bázi aktivního učení a crowdsourcingu.
20-27757Y 2020 - 2022
Projekt je zaměřen na problémy na pomezí diskrétní matematiky a teorie pravděpodobnosti. Uvažujeme jednoduché diskrétní struktury: grafy, orientované grafy, stromy a uniformní hypergrafy, které jsou vyžívány v aplikovaných disciplínách jako abstraktní modely pro sítě, populační dynamiku, atd. Budeme studovat náhodně generované diskrétní struktury z teoretické perspektivy. Budeme se zaměřovat na náhodné veličiny počítající výskyt určitých podstruktur (např. kopií daného grafu) a hledat odpovědi na následující otázky: jaké jsou jejich asymptotické distribuce, jak pravděpodobné je, že tyto náhodné veličiny budou mít velkou odchylku od střední hodnoty. Mezi cíli projektu je výzkum podobnosti mezi náhodným regulárním grafem a náhodným binomickým Erdős-Rényiho grafem vyřešením Sendvičové domněnky Kima a Vu; odhad horního chvostu pravděpodobnosti pro počty malých podgrafů v řídkých náhodných grafech; určení limitní distribuce počtu neomezených struktur (např. párování, dominující množiny) v náhodných grafech a Galton-Watsonových stromech.
CZ.02.2.69/0.0/0.0/19_074/0016209 2019 - 2021
Konsolidace paměti, jako prominentní příklad vyšších kognitivních procesů, se spoléhá na dva důležité neurální jevy: spánek s pomalými vlnami s množstvím odlišných rytmů a mezi-frekvenční jevy mezi těmito rytmy. Žádný z těchto procesů není dodnes plně pochopen. Podle tzv. dvoustupňového modelu konsolidace paměti se však zdá, že souhra mezi pomalými oscilacemi a spánkovými “spindles" pomocí fázové-amplitudové vazby, stejně jako souhra mezi spánkovými “spindles" a hippocampální “ripples" s ostrými vlnami, podporuje nervovou plasticitu a zahájit kortikálně-hippocampální dialog, který vede k opakování, přehrávání a nakonec k migraci nově zakódovaných vzpomínek do dlouhodobějšího úložiště (mozková kůra). Celkovým cílem tohoto projektu je objasnit souhru pomalé oscilace se spánkovýmí “spindles" pomocí biologicky realistického modelu neuronové hmoty (neural mass model) a navíc reprodukovat mezi-frekvenční jevy pozorované v reálných datech.
GJ19-06792Y [Registrované výsledky] 2019 - 2021
Předkládaný výzkumný projekt se zabývá dvěma populárními tématy v Kombinatorické a výpočtové geometrii: viditelností a Voroného diagramy. První konkrétní téma je viditelnost v terénu za přítomnosti několika pozorovatelů. Tato varianta, které se dostalo méně pozornosti než případu s jedním pozorovatelem, poskytuje velké množství aplikací. Pro daný terén a množinu pozorovatelů je nejzákladnějším problémem schopnost určit, které části terénu jsou viditelné pro alespoň jednoho pozorovatele; pokusíme se zlepšit současný nejrychlejší algoritmus na řešení tohoto problému. Zároveň budeme studovat aproximační verze viditelnosti map, a reální nastavení, kde pozorovatelé nebo terén splňují některé přirozené předpoklady. Druhé téma se zabývá Voroného diagramem nejvzdálenější barvy, který nebyl dosud studován tolik jako jiné typy Voroného diagramů. Chceme získat nový vhled na strukturu tohoto diagramu, a prozkoumat jeho algoritmické důsledky.
TN01000024 [Registrované výsledky] 2019 - 2020
Projekt NCK KUI cílí na vznik nové platformy pro kybernetiku a umělou inteligenci, které synergicky propojuje excelentní výzkumná a aplikačně orientovaná centra v oblasti robotiky a kybernetiky pro Průmysl 4.0, “Smart cities”, inteligentních dopravních systémů a kybernetické bezpečnosti. Propojením stávajících inovačních lídrů (výzk. center a prům. partnerů) dojde ke zvýšení potenciálu a efektivity aplikovaného výzkumu pro klíčová národní odvětví, jako jsou vyspělé technologie pro globálně konkurenceschopný průmysl (Průmysl 4.0), rozvoj komunikačních a informačních technologií či transportní systémy 21. století. NCK KUI je úzce spjato s aplikačním sektorem a umožní tak vzájemnou mezioborovou spolupráci, vznik inovací a transfer technologií.
GA19-08740S [Registrované výsledky] 2019 - 2021
Grafy patří mezi nejjednodušší matematické struktury. Jsou základem velké části informatiky a jejich význam značně rostl s rozvoji počítačových sítí. V tomto projektu se soustředíme jak na centrální problémy v extremální teorie grafů, stejně tak nové příbuzné oblasti limit grafů. Budeme užívat klasické metody z extremální teorie grafů a také pravděpodobnostní a analytické metody. Naše hlavní témata jsou vnořovací problémy, pakovací problémy a studium limitů grafů pomocí slabé* topologie.
GA19-05704S [Registrované výsledky] 2019 - 2021
Výpočetní paradigma se v poslední době posouvá směrem k inteligentnímu zpracování informací, což lze prokázat obrovským úspěchem (hlubokých) neuronových sítí (NS), které v umělé inteligenci dosahují nejlepších výsledků. Většina technik používaných v NS má heuristickou povahu, a proto je jen částečně teoreticky zdůvodněná. FoNeCo je projektem základního výzkumu, jehož ambicí je přispět k rozvoji analytických základů vybraných praktických modelů neurovýpočtů. Jeho cílem je zejména charakterizovat výpočetní sílu subrekurzivních NS mezi celočíselnými a racionálními váhami s využitím kvazi-periodicity a biologicky inspirovaných NS založených na synfire rings, zkoumat aproximační vlastnosti (např. modelovou složitost) a robustní aproximace různých regresních NS a analyzovat složitost ládování hlubokých NS. Analýza příslušných modelů NS bude základem nových architektur a účinnějších, spolehlivějších a teoreticky více podložených učících algoritmů, které budou implementovány jako otevřený software a experimentálně testovány na referenčních problémech.
GA19-19463S [Registrované výsledky] 2019 - 2021
Jde o projekt základního výzkumu, v němž plánujeme pracovat na problémech z oblasti kompilace znalostí. Uvažujeme speciální případ kompilace znalostí, kde znalostní báze je reprezentovaná booleovskou funkcí, obvykle reprezentovanou formulí v konjunktivní normální formě (KNF). Plánujeme studium takové kompilace, kde je formule upravována do jiné KNF formule, jež je úplná vzhledem k jednotkové propagaci. Přesněji, budeme uvažovat situaci, kde cílovým jazykem kompilace je jazyk formulí úplných vzhledem k zamítání pomocí jednotkové propagace (unit refutation complete, URC) a jazyk formulí úplných vzhledem k odvozování literálů pomocí jednotkové propagace (propagation complete, PC). Cílem projektu je řešení teoretických otázek souvisejících s kompilací do URC nebo PC reprezentace či kódování a vývoj kompilátoru pro tuto úlohu. Za tím účelem budeme navrhovat a testovat algoritmy a heuristiky pro automatickou kompilaci. Výstupy projektu budou publikovány formou článků ve vědeckých časopisech a konferenčních sbornících.
GA19-11753S [Registrované výsledky] 2019 - 2021
Cílem projektu je popis dynamiky mozkových procesů při vizuálním zpracování prostorové scény v dorzální a ventrální zrakové dráze. Zatímco dorzální dráha, vedoucí z vizuální kůry do temenního laloku, zpracovává především prostorové uspořádání, zpracování vizuální informace ve ventrální dráze vedoucí do spánkového laloku je zaměřené na rozpoznání objektů. Tato představa je podporována řadou výsledků, není ale zřejmá míra oddělení těchto dvou proudů ani předávání informace mezi nimi. Oba proudy se setkávají ve spánkovém laloku, což umožňuje vytvoření reprezentace prostředí obsahující orientační body, ale přesná lokalizace a dynamika tohoto propojení není popsána. Projekt ověří několik modelů o spolupráci těchto dvou vizuálních proudů a toku informace mezi týlním, temenním a spánkovým lalokem a retrospleniální kůrou. Pomocí zanořených elektrod u pacientů s refrakterní epilepsií určíme fáze aktivace těchto mozkových oblastí a jejich synchronizace s vysokým časovým rozlišením. Projekt přinese výsledky týkající se dynamiky mozkových procesů zásadní pro teorie zpracování prostorové scény.
GA19-16066S [Registrované výsledky] 2019 - 2021
Teorie synchronizace nelineárních dynamických systémů a teorie informace pomáhají pochopit projevy kooperativního chování ve složitých systémech. Avšak známé metody detekce kauzálních informačních toků v experimentálních časových řadách neřeší problémy multiškálové dynamiky a rozdělení pravděpodobnosti s těžkými konci. V navrhovaném projektu použijeme a dále rozvineme metody teorie informace a superstatistiky v detekci a kvantifikaci interní dynamiky a informačních toků ve skutečných složitých systémech s extrémními událostmi. Zaměříme se zejména na přenos informace v mnohorozměrných multiškálových časových řadách měřený pomocí entropií Shannona a Rényiho a rozvinutí metod superstatistiky ve studiu složité dynamiky s negaussovskými fluktuacemi. Primární aplikační oblastí bude analýza mnohorozměrných meteorologických časových řad, odrážejících měnící se pozemské klima a jeho variabilitu v mnoha časových a prostorových měřítkách.
QK1910281 [Registrované výsledky] 2019 - 2022
Projekt směřuje k zavedení cílené ochrany proti vybraným škůdcům obilnin v podmínkách precizního zemědělství. Základem projektu jsou dlouhodobé řady pozorování početnosti škůdců obilnin (mšice, kohoutci a další druhy) a jejich přirozených nepřátel a existence předběžných modelů prognózy maximální abundance škůdců v závislosti na kvalitě porostu. Budou vytvořeny statistické modely předpovědi maximální abundance vybraných druhů škůdců v závislosti na kvalitě porostu a početnosti přirozených nepřátel. Založeny budou na semiparametrickém regresním přístupu a formalizované selekci mezi vysvětlujícími proměnnými a faktory. V závislosti na těchto faktorech budou doporučeny postupy cílené ochrany a ověřeny v podmínkách precizního zemědělství.
EF17_050/0008361 [Registrované výsledky] 2018 - 2020
Teoretická informatika používá matematických metod k objasnění základních informatických pojmů a je tak klíčovou součástí informatického výzkumu jako takového. Jednou z centrálních součástí teoretické informatiky je logika, jež se soustředí na modelování souborů informací a usuzování s nimi. Ke klasické výrokové a predikátové logice existuje množství alternativ, tzv. neklasických logik, které mají za cíl lépe popisovat různé aspekty souborů informací a usuzování s nimi (vágnost, neúplnost, spornost, omezení usuzujících lidí nebo strojů atd.) V rámci tohoto projektu Ústav informatiky hostí mobility tří zahraničních vědců rozvíjejících neklasické logiky a aplikujících je na specifické problémy v teoretické informatice. Cílem je zkoumat (i) neklasické logiky pro verifikaci programů, (ii) aplikace neklasických logik při zkoumání tzv. vážených (weighted) struktur (především jde o tzv. Valued Constraint Satisfaction Problem, VCSP) a (iii) neklasické logiky s tzv. zobecněnými kvantifikátory se zřetelem na jejich výpočetní vlastnosti. Tento projekt je financován z Evropských strukturálních a investičních fondů v rámci Operačního programu Výzkum, vývoj, vzdělávání.
TL01000238 [Registrované výsledky] 2018 - 2022
Cílem navrhovaného multidisciplinárního projektu je zpracování analýz zranitelnosti a tvorba metodiky integrovaného hodnocení zranitelnosti města a jeho obyvatel vůči teplotním extrémům s využitím klasifikace městských povrchů (termín dosažení 02/2022), která bude sloužit jako nástroj podpory adaptací a plánování adaptačních opatření ve městech. Pro pilotní města (Praha, Brno, Ostrava) bude zpracováno podrobné prostorové hodnocení zranitelnosti na základě klimatických analýz teplotních extrémů, s využitím participativních přístupů a projekcí budoucího vývoje (budoucího klimatu, změny land cover a předpokládaného socio-demografického vývoje měst), dalším výstupem budou specializované mapy s odborným obsahem. Cílem integrovaného hodnocení je přispět k udržitelnému plánování ve městech ČR.
GA18-23827S [Registrované výsledky] 2018 - 2020
Cílem projektu je přispět k vývoji neuropočítání kombinací teoretického a experimentálního výzkumu zkoumajícího schopnosti a omezení mělkých a hlubokých umělých neuronových sítí z hlediska jejich modelové složitosti a robustnosti jejich učení.
UH0383 [Registrované výsledky] 2018 - 2020
Projekt Urbi Pragensi se zabývá zpřesněním předpovědi počasí, zavedením předpovědi kvality ovzduší a zpřesněním vyhodnocení důsledků klimatické změny pro území hl. m. Prahy s použitím moderních metod založených na zahrnutí parametrizace procesů na úrovni městských struktur do modelů s vysokým rozlišením. Mikroměřítkové simulace pak detailně ukáží situaci ve vybraných oblastech s výraznou zátěží tepelného ostrova města i zvýšenou koncentrací škodlivin, což přispěje k odhadům zdravotních rizik a opatřením proti nim. ÚI je zapojen do řešení konceptů KK1 (meteorologická předpověď), KK2 (předpověď znečištění ovzduší) a je hlavním koordinátorem konceptu KK4 (mikroměřítkové simulace). Hlavním řešitelem projektu je Univerzita Karlova, dalším spoluřešitelem je Český hydrometeorologický ústav. Při řešení projektu úzce spolupracujeme s partnerskými vědeckými institucemi v ČR a v zahraničí (Německo, Finsko) i s partnery, kteří budou výsledky využívat (např. Magistrát hl. města Prahy, Institut plánování a rozvoje hl. m. Prahy, Operátor ICT a další).
GA18-00113S [Registrované výsledky] 2018 - 2020
The goal of the grant is to create logical framework to model reasoning with graded predicates. We distinguish several types of such predicates, discuss their ubiquity in rational interaction and the logical challenges they may pose. We plan to utilize mathematical fuzzy logic as a set of logical tools that allow to model reasoning with graded predicates and concentrate on a philosophical account of the vagueness problem that makes use of these tools. Other aim is to generalize this approach to other kinds of graded predicates a lay foundation for a general research program towards a logic-based account of reasoning with graded predicates.
GA18-18080S [Registrované výsledky] 2018 - 2020
Navrhovaný projekt základního výzkumu v oblasti vytěžování multimediálních dat se pokouší přispět k dalšímu rozvoji metod pro objevování znalostí ve videodatech o aktivitách člověka. Soustřeďuje se na jedné straně na kombinování znalostí o detekovaných lidských tělech, jejich částech a jejich pohybu s dalšími znalostmi získatelnými z dat, která jsou k dispozici, jako je znalost o scéně, kontextu nebo interakci osob a objektů, na druhé straně na výzkum různých způsobů fúze více klasifikátorů a regresních modelů, včetně fúze založené na umělých neuronových sítích. Tyto cíle jsou podporovány experimentálním vybavením a složením projektového týmu. Na Fakultě informačních technologií ČVUT byla nedávno uvedena do provozu moderní Laboratoř zpracování obrazu, a tým zahrnuje kromě vedoucího laboratoře a několika doktorandů, kteří v ní provádí svůj výzkum, také dva mezinárodně uznávané výzkumníky v oblasti vytěžování dat.
GJ18-19162Y [Registrované výsledky] 2018 - 2020
Usuzování o změnách informací dostupných kognitivním agentům (o informační dynamice) je klíčovou součástí mnoha každodenních aktivit. Lepší pochopení mechanizmů takového usuzování je důležité z praktického hlediska, i v epistemologickém kontextu. Projekt zkoumá logické modely informační dynamiky založené na neklasických logikách. Tyto modely jsou adekvátnější než standardní model založený na klasické logice. Jejich výhodou je zejména to, že lépe zachycují změny jež jsou výsledkem usuzování kognitivně nedokonalých agentů, že můžou lépe zachytit míru akceptace informací a také to, že popisují dynamiku otázek v kontextu logicky nedokonalých agentů. Projekt přinese ucelený obraz o některých takových modelech. Přineseme nové poznatky o jejich klíčových vlastnostech a prozkoumáme jejich aplikace v epistemologii. Projekt tak poslouží jako technicky propracovaný základ budoucího výzkumu na pomezí formální epistemologie a filozofické logiky.
EF16_013/0001787 [Registrované výsledky] 2017 - 2020
Předmětem projektu za pracoviště Ústav informatiky je vylepšení metod pro zpracování dat z experimentů ve Fermilab a návrh nových postupů pro zpracování těchto dat založených na algoritmech strojového učení a umělé inteligence. Cílem je neustálé vylepšování možností získání nových vědeckých poznatků na spolupracujících experimentech ve Fermilab, vývoj nových inovativních metod zpracování dat ve fyzice vysokých energií, a vylepšení výpočetních infrastruktur účastnických institucí experimentů ve Fermilab. Cílovou skupinou výsledků projektu jsou výzkumní pracovníci vysokých škol a obecně pracovníci výzkumných organizací. Z výstupů projektu profitují pracovníci výzkumných organizací účastnících se projektu za Českou republiku a dále pracovníci všech spolupracujících zahraničních výzkumných institucí z experimentů ve Fermilab.
NV17-28427A [Registrované výsledky] 2017 - 2021
Kognitivní deficit a epilepsie jsou jedny z nejčastějších následků ischemické cévní mozkové příhody, které vedou k dramatickému snížení kvality života pacientů, snižují účinnost rehabilitace a začlenění pacienta do běžného života. Vážné poruchy pozornosti, post-ischeická demence a epilepsie představují příklady komorbidit, jejich vznik není možné vysvětlit jako přímý následek lokální ischemické léze. Moderní poznatky naznačují, že pochopení těchto komorbidit vyžaduje aplikaci moderních paradigmat, které vychází z konceptu, že hlavním organizačním principem funkce mozku je globální konektivita. Cílem projektu je studium dopadu mozkové ischémie na strukturu a funkce globálních cerebrálních sítí a především na význam poškození oblastí, které jsou charakterizované vysokou úrovní propojení a vysokým přenosem informace, tzv. hubs. Poznatky získané s pomocí těchto inovativních konceptů mají předpoklad postatně přispět k pochopení následků ischémie na globální funkce mozku a k rozvoji časných léčebných intervencí k prevenci a léčbě těchto závažných komorbidit.
NV17-29622A [Registrované výsledky] 2017 - 2021
Retrospektivní analýza dat z konsekutivní řady prenatálně diagnostikovaných případů vrozených vad (VV) a narozených dětí s VV z celé ČR za období (1994 - 2015), na kterých bude provedena: 1. analýza incidencí prenatálně diagnostikovaných VV v ČR. 2. analýza incidencí postnatálně diagnostikovaných VV v ČR (incidence VV u narozených). 3. stanovení efektivity prenatální diagnostiky pro jednotlivé diagnózy vrozených vad. 4. analýza mrtvorozenosti, perinatální, neonatální a kojenecké úmrtnosti u dětí narozených s vrozenou vadou.
GA17-01251S [Registrované výsledky] 2017 - 2019
Jedním z klíčových směrů dobývání znalostí z dat, zvláště důležitým v situaci, kdy má být srozumitelné člověku, je extrakce pravidel z dat. Projekt je zaměřený na pravidla s konsekventy odpovídajícími numerickým proměnným. Přes všudypřítomnost takových proměnných pro ně získávání pravidel ještě nedospělo tak daleko jako pro klasifikační a asociační pravidla. Hlavním cílem projektu je vývoj rámce, který by umožnil ohodnocování různých algoritmů pro extrakci pravidel s numerickými konsekventy z dané množiny dat. Tradiční algoritmy přistupují k proměnným z konsekventu jako k závisle proměnným a k proměnným z antecedentu jako k regresorům regresních modelů. Doplňují je nově se objevující algoritmy z výpočtové topologie. Rámec bude založený na metaučení, tj. učení z metadat o předchozím chování algoritmů na množinách dat s podobnými hodnotami metapříznaků. Metaučení se několik desetiletí úspěšně užívá v klasifikaci a některých dalších oblastech dobývání znalostí, ale jeho použití k extrakci tohoto druhu pravidel je nové. Cíle projektu: vývoj rámce pro metaučení extrakce pravidel s numerickými konsekventy, hledání nejvhodnějších metapříznaků ve dvou vybraných aplikačních oblastech, výzkum robustního metaučení, validace vyvinutého rámce pro metaučení na metadatech z obou aplikačních oblastí.
GA17-04630S [Registrované výsledky] 2017 - 2019
Klasická matematická logika, založená na konceptuálně jednoduchém jádru výrokové Booleovy logiky, hraje v moderní informatice zásadní roli. Aplikační potenciál klasické logiky je omezen bivalencí pravdivostních hodnot, která umožňuje modelovat pouze výroky, které jsou buď pravdivé, nebo nepravdivé. Výrokové logiky škálovaných pojmů (jako je např. vysoký či bohatá) byly v uplynulých dvou desetiletích důkladně studovány, ale jejich predikátové extenze (zahrnující mj. modality nebo kvantifikátory) jsou stále pouze částečně prozkoumané a jen zřídka aplikované na konkrétní informatické problémy. Hlavním cílem navrženého projektu je rozvinout teorii a aplikace predikátových škálovaných logik. Vybudujeme obecný matematický rámec pro studium těchto logik a budeme aplikovat dosažené výsledky v následujících informatických problémech obsahujících škálované pojmy: v reprezentaci vágních a neurčitých znalostí, problémech splňování s ohodnocenými omezujícími podmínkami a modelování koaličních her. Plánujeme vytvořit matematické základy predikátových škálovaných logik a aplikovat dosažené výsledky v následujících informatických problémech obsahujících škálované pojmy: v reprezentaci neurčitých znalostí, problémech splňování s ohodnocenými omezujícími podmínkami a modelování koaličních her.
GA17-12925S [Registrované výsledky] 2017 - 2019
Tvárné nebo křehké chování trhlin patří ke klíčovým faktorům ovlivňujícím statickou a dynamickou pevnost strojních konstrukcí z materiálů na bázi alfa-Fe, např. feritických ocelí. Predikce kontinua o křehce-tvárném chování centrální trhliny pod biaxiálním tahovým zatížením ukazují, že se změnou hodnot tzv. T-napětí může dojít ke změně tvárného chování trhliny na křehké porušování. Využijeme 3D atomární simulace metodou molekulární dynamiky (MD) v alfa-Fe při různých teplotách k ověření predikcí kontinua o tomto tvárně-křehkém přechodu pod vlivem T-napětí a to jak u centrální trhliny pod tahovým bi-axiálním zatížením, tak i u vzorků s okrajovými trhlinami pod jednoosým tahem, dostupných pro lomové experimenty. Téma je důležité pro reaktorové tlakové nádoby z feritických ocelí a interpretaci lomových experimentů. Dalším cílem je propojení s výpočty z prvních principů kvantové mechaniky na modelových clusterech omezené velikosti, zaměřenými na kohezní energii, tahovou a smykovou pevnost, atomární konfigurace a síly v okolí defektů, které určí parametry meziatomárních potenciálů pro MD. Cílem projektu je zjistit vliv T-napětí při různých teplotách na tvárně-křehké chování trhlin v 3D krystalech alfa-Fe prostřednictvím atomárních a více-škálových (s ab-initio propojených) výpočtů a porovnání s experimenty.
LM2015068 [Registrované výsledky] 2016 - 2019
Výzkumná infrastruktura (RI) slouží pro český příspěvek k výzkumu fyziky částic na experimentech ve Fermilab. Skládá se z experimentů ve Fermilab, na kterých je spoluprace prováděna a z infrastruktur českých spolupracujících laboratoří. Ve Fermilabu členové infrastruktury pracují na experimentech NOvA, D0 a během dvou let plánují začít spolupráci na návrhu a výstavbě nového experimentu. V ČR je součástí infrastruktury výpočetní farma RCCPP a fyzikální laboratoř ve FZÚ, cluster pro algoritmy umělé inteligence a neuronové sítě v ICS a numerický a statistický výpočetní cluster na CTU. Celá infrastruktura slouží pro experimenty fyziky částic a pro vědce po mnoho let. RI jako světové vrcholné vědecké prostředí slouží též pro výchovu magisterských a post graduálních studentů.