Výskumné oblasti na TUKE

Edge computing umožňuje spracovanie údajov bližšie k zdroju údajov, t. j. priamo vo vozidlách alebo na blízkych okrajových serveroch, čím sa znižuje latencia a potreba šírky pásma na odosielanie údajov na vzdialené cloudové servery. Výskum v tejto oblasti sa zameriava na optimalizáciu dátového toku medzi vozidlami a hraničnými výpočtovými uzlami, aby sa zlepšila odozva a spoľahlivosť autonómnych systémov. To zahŕňa vývoj algoritmov na rýchlejšie spracovanie údajov zo snímok a senzorov, zlepšenie modelov strojového učenia pre lepšiu presnosť predpovedí a zabezpečenie bezproblémových komunikačných štandardov, ktoré podporujú masívny prenos údajov potrebný pre sieť prepojených a autonómnych vozidiel. Téma autonómna mobilita v mestách budúcnosti zahŕňa aj výskum v oblasti dronov a bezpilotných lietadiel v rámci mestskej vzdušnej mobility.  

Výskum zameraný na aplikáciu autonómnych a kolaboratívnych robotických systémov do priemyselného prostredia, výsledkom čoho sú nové možnosti vedúce k zvýšeniu produktivity a automatizácii výroby pomocou virtuálnych a simulačných nástrojov, ktoré si vyžadujú hlbokú mieru prispôsobenia základného a aplikovaného výskumu. Excelentnosť aplikácie kolaboratívnych robotických systémov, autonómnych robotov využívajúcich AI, virtuálnu realitu a smart materiály je v plnej implementácii systému Industry 4.0 a príprave na nový systém Industry 5.0, ktorý je orientovaný na plnú spoluprácu medzi robotmi a ľuďmi, a to za podmienok udržateľnosti a odolnosti. 

Riadenie dodávateľského reťazca je integrovaný nástroj, ktorý spája plány, zber a vyhodnocovanie dát z aktuálnych logistických procesov do komplexného celku. V súčasnosti je proces dodávateľského reťazca konfrontovaný s výzvami, ktoré majú obrovský potenciál pre jeho rozvoj s cieľom zvýšiť efektivitu a spoľahlivosť a zmeniť tradičné modely riadenia týkajúce sa digitálnej transformácie. Dodávateľský reťazec preto musí byť schopný implementovať nové digitálne technológie, ktoré budú rozvíjať a podporovať jeho proces digitálnej transformácie. Výskum sa zameriava na veľké dáta a kauzálny výskum riadený AI v oblasti riadenia výdavkov, riadenia dodávok, automatizácie rozhodovania o obstarávaní alebo procesu vyjednávania, riadenia rizík dodávateľského reťazca a dodávateľov riadeného údajmi, riadenia kategórií, prediktívneho obstarávania, nekalých praktík v zásobovaní. reťazec, optimalizácie výkonu obstarávania/dodávateľského reťazca, obstarávania inovácií riadené AI a podobne.  

Implementácia AI a IoT senzorov na predpovedanie porúch zariadení skôr, ako k nim dôjde, čím sa minimalizujú poruchy, ktoré ohrozujú pracovníkov a prevádzky, ako aj sa minimalizuje zníženie kvality výroby, prestoje a náklady na údržbu. Integrácia pokročilých systémov a senzorov na rozpoznávanie objektov a obrázkov s podporou AI na monitorovanie kvality produktu v reálnom čase/online, na identifikáciu defektov a na zlepšenie konzistentnosti výrobných procesov.

Integrácia AI na rozvoj inteligentných a udržateľných konštrukcií a responzívnej architektúry vrátane vývoja nových typov materiálov v kontexte cirkulárnej ekonomiky a environmentálnej dekarbonizácie. Výskum sa v súčasnosti zameriava na dekarbonizačné stratégie sektora stavebníctva vrátane nevyhnutných investícií pre masovú dostupnosť a ekonomickú efektívnosť navrhovaných nízkouhlíkových materiálov a postupov. Cieľom je vývoj nových typov štruktúr a materiálov s nízkymi/nulovými emisiami skleníkových plynov a vysokým skóre cirkularity  znamenajúcom dekarbonizáciu a vytvorenie uhlíkovo neutrálneho prostredia. Zmierňovanie klimatických zmien si vyžaduje viacúrovňové hodnotenie mestských tepelných ostrovov, odolnosti voči zmene klímy a vnímaného komfortu.

Európska komisia navrhla komplexný súbor opatrení na zabezpečenie prístupu EÚ k bezpečným, diverzifikovaným, cenovo dostupným a udržateľným dodávkam kritických surovín. Kritické suroviny sú nevyhnutné pre širokú škálu strategických sektorov vrátane priemyslu pre dosiahnutie klimatickej neutrality, digitalizácie, kozmického priemyslu a obrany. Výskum technologických parametrov spracovania rúd s obsahom kritických kovov je dôležitou oblasťou, ktorá sa zaoberá optimalizáciou procesov získavania kritických kovov zo surovín. Tieto aktivity sa zameriavajú na zlepšenie účinnosti, výťažnosti a environmentálnej udržateľnosti týchto procesov. Procesy ktoré sa zaoberajú kritickými kovmi a ich získavaním sú: ťažba a jej optimalizácia výťažnosti a efektivity, hydrometalurgia – rozpúštanie kovových zložiek rúd formou roztokov, pyrometalurgia – vysokoteplotné roztavenie a rafinácia kovov, recyklácia, separácia a koncentrácia – konkrétne penová flotácia pre zisk kritických kovov. 

Výskum zameraný na nové progresívne materiály, výsledkom čoho sú nové možnosti napríklad pre fotonické technológie (vrátane vysokoenergetických laserov), pre termoelektrické materiály (radioizotopové termoelektrické generátory a termoelektrické materiály nositeľnej elektroniky) s využitím v polovodičových technológiách (schválených aj pre použitie vo vesmíre), pre čisté technológie efektívne využívajúce zdroje (pokročilé metódy využívania vodíka ako alternatívneho energetického zdroja v redukčných procesoch pri výrobe kovov), pre batériové technológie (elektrochemické Li-iónové a Na-iónové články a batérie s vysokou hustotou), pre vodíkové technológie, pre technológie na zachytávanie a ukladanie oxidu uhličitého, pre jadrové technológie (materiály pre jadrovú štiepnu energetiku), pre technológie energetickej efektívnosti súvisiace s energetickým systémom, pre transformačné priemyselné technológie na dekarbonizáciu, pre výrobné a recyklačné technológie, pre čistenie a odsoľovanie vody, pre technológie obehového hospodárstva, pre oblasť nanobiotechnológií. 

Pokročilé výrobné technológie menia výrobné prostredie a umožňujú inteligentnejšie, efektívnejšie a udržateľnejšie výrobné metódy. Integrácia vzájomne prepojených systémov a zariadení naprieč výrobnou úrovňou umožňuje výmenu údajov, spoluprácu a rozhodovanie v reálnom čase. Digitálne dvojčatá ako silný nástroj v oblasti inteligentnej výroby, ktorý uľahčuje integráciu rôznych technológií a procesov v rámci výrobného prostredia. Integrácia technológie digitálneho dvojčaťa s VR/AR/MX realitou do pútavej platformy pre zaujímavú vizualizáciu, interaktívne školenia a spoluprácu medzi človekom a strojom v reálnom čase.

V rámci mobility na elektrický pohon budú aktivity orientované na analýzu a návrh potrebnej nabíjacej infraštruktúry, na dostupné a inovatívne batériové technológie a vplyv elektromobility na elektrickú sieť. Budú sa skúmať stratégie integrácie obnoviteľných zdrojov energie s nabíjacími systémami elektrických vozidiel a analyzovať politiky a normy týkajúce sa elektromobility. Rozvíjané budú praktické aplikácie pri navrhovaní a hodnotení elektrických nabíjacích systémov a ich zdrojov za účelom dosiahnutia stanovených cieľov pre dekarbonizáciu energetiky.

V rámci mobility na vodíkový pohon budú aktivity orientované o.i. na analýzu a návrh unikátnych vodíkových technológií; návrh, výrobu a testovanie nových typov materiálov a ich zavádzaniu do prototypových vodíkových zariadení;  návrh, výrobu a testovanie unikátnych zariadení pre reguláciu, kompresiu a separáciu vodíka; a to implementáciou inovatívnych postupov a metodík, ktoré prispejú k zvýšeniu bezpečnosti prevádzky vodíkových zariadení v praxi.

Umelá inteligencia v medicínskom zobrazovaní sa ukázala ako transformačná sila, ktorá zvyšuje diagnostickú presnosť a efektivitu. Významnou výzvou v tejto oblasti je zovšeobecnenie a prispôsobenie modelov AI naprieč rôznymi súbormi zobrazovacích údajov a klinických prostredí. Cieľom zovšeobecnenia domény je vyvinúť modely AI, ktoré fungujú konzistentne v rôznych podmienkach zobrazovania, zatiaľ čo prispôsobenie domény sa zameriava na jemné doladenie modelov na konkrétne súbory údajov, čím sa zvyšuje ich robustnosť a spoľahlivosť. Prognostické modely riadené AI ďalej rozširujú vplyv lekárskeho zobrazovania predpovedaním progresie ochorenia a výsledkov pacientov, integrovaním zobrazovacích údajov s klinickými informáciami pre personalizovanú medicínu. Keďže AI sa neustále vyvíja, jej integrácia do medicínskeho zobrazovania sľubuje revolúciu v poskytovaní zdravotnej starostlivosti, zlepšenie presnosti diagnostiky a starostlivosti o pacienta.

Cieľom výskumu je vyvinúť pokročilý rámec založený na umelej inteligencii na detekciu hrozieb a reakciu prispôsobený inteligentným prostrediam v súlade so strategickými prioritami Európskej únie. Ciele, ako je vývoj modelov detekcie hrozieb riadených AI, vylepšenie protokolov ochrany osobných údajov a zabezpečenia, automatizácia reakcie na incidenty využívajúca strojové učenie, veľké jazykové modely a techniky hlbokého učenia, vytvárajú modely schopné identifikovať a predpovedať kybernetické hrozby v reálnom čase. Tieto modely budú analyzovať dátové toky zo zariadení s cieľom odhaliť anomálie a potenciálne narušenia bezpečnosti. Riešením výziev v oblasti kybernetickej bezpečnosti môžeme poskytnúť inovatívne riešenia pre bezpečnejší a odolnejší digitálny ekosystém.