Nasze badania
W katedrze opracowywane są modele matematyczne, które mogą programować zachowanie tzw. agentów racjonalnych na wzór rojów, np. roju pszczół lub mrówek. W teorii gier racjonalnym agentem jest osoba, firma, ale także urządzenia programowe, które ze wszystkich możliwych działań do wykonania danej czynności mogą wybrać optymalny wynik, kontynuując w ten sposób zachowanie poprzedników.
Kontakt: aschumann@wsiz.edu.pl
Zachęcamy do zapoznania się Raportem dot. sztucznej inteligencji w pracy nauczyciela akademickiego
Czasopisma
Projekty naukowo-badawcze finansowane ze źródeł zewnętrznych:
Massive-Parallel Games and Modeling of Information Warfare by Means of Web Mining and Big Data Analysis
Kierownik: dr A. Schumann, prof. WSIiZ aschumann@wsiz.edu.pl
Celem było skonstruowanie modelu opartego na teorii gier do automatycznego monitorowania źródeł internetowych w celu blokowania lub przeprowadzania ataków informacyjnych w wojnie informacyjnej. W ramach tego projektu zaproponowano nowe metody eksploracji danych big data dla operacji informacyjnych chroniących własne interesy narodowe przy podejmowaniu decyzji politycznych w Polsce. Metody te powinny pomóc w uzyskaniu wyższości informacji w gromadzeniu, przetwarzaniu i rozpowszechnianiu informacji w środkach masowego przekazu, raportach zespołów analitycznych itp. Chodzi o to, że potrzebujemy tej wyższości, aby chronić się przed możliwymi działaniami w ramach wojny informacyjnej, aby zaprzeczać, wykorzystywać, korumpować lub niszczyć informacje o polskich interesach narodowych. Przekazywanie informacji w środkach masowego przekazu wygląda jak fale i dla ochrony siebie powinniśmy znać początkowe punkty tych fal (ukrytych graczy, którzy w odpowiednich wiadomościach lub reportażach pobudzają interes publiczny), kierunek fal (po co kształtuje się odpowiednia opinia publiczna). ) i jak długo te fale mogą się utrzymać (jakie wyniki mogą wynikać z tych fal).
Okres realizacji: 3.12.2019-31.05.2020
Finansowanie: Podkarpacki Regionalny Program Operacyjny (Podkarpackie Centrum Innowacji, F3_40)
Physarum Chip: Growing Computers from Slime Mould
Kierownik projektu z ramienia WSIiZ: dr Andrew Schumann, prof. WSIiZ aschumann@wsiz.edu.pl
Projekt naukowo-badawczy realizowany w ramach 7 Programu Ramowego. Celem badań było opracowanie obiektowo zorientowanego języka programowania dla obliczeń realizowanych przy użyciu Physarum Polycephalum.
Physarum polycephalum jest jednokomórkowym organizmem pierwotnym należącym do rzędu Physarales, podklasy Myxogastromycetidae, klasy Myxomycetes, gromady Myxostelida. Właściwości tego organizmu mogą zostać wykorzystane m.in. przy budowie komputera biologicznego. Szczególna uwaga była zwrócona na wybrane podejścia pozwalające modelować w tworzonym w języku programowania zachowanie się Physarum Polycephalum.
Termin realizacji: 03.2013-02.2016
Koordynatorem projektu był: University of the West of England, Bristol (UK)
Projekty naukowo-badawcze finansowane z subwencji Ministerstwa:
Analiza problemu gromadzenia, przetwarzania i tworzenia modelu na podstawie danych rzeczywistych
Kierownik projektu: dr Zofia Matusiewicz
W chwili obecnej zbierane i przetwarzane są dane dotyczące niemal każdej dziedziny życia społecznego. Czas pandemii pokazuje, jak ważna jest rola właściwego gromadzenia, przekazywania oraz przetwarzania danych rzeczywistych. Badanie i analiza zależności pomiędzy zachodzącymi procesami wymaga nie tylko dostępu do tych danych, ale także ich uzyskania w odpowiedniej formie.
Zatem w czasie, gdy szukamy dostępu do różnych danych i informacji musimy posiadać i stosować określone procedury ich gromadzenia oraz przygotowywania do formy przydatnej do późniejszej analizy.
Zazwyczaj te dane rzeczywiste są wcześniej poddane szeregom procesów.
W danych empirycznych często pojawiają się także różne niedokładności, nieścisłości i niekompletności. Jako szczególny problem należy podkreślić możliwość i metody radzenia sobie z takimi danymi na etapie ich gromadzenie, czy wstępnego przetwarzania.
Te problemy mają wpływ nie tylko na możliwość ich wykorzystywania, jakość wyników późniejszych analiz danych jak również na możliwość doboru metod ich analizy.
Następnie – chcielibyśmy rozważać możliwość budowania modelu matematycznego na podstawie danych rzeczywistych.
Bazując na tym, celem projektu jest:
• analiza stosowanych procedur gromadzenia i przetwarzania danych,
• analiza danych na podstawie danych rzeczywistych,
• omówienie możliwości przygotowania określonych procedur wstępnego gromadzenia i przetwarzania danych, dzięki którym późniejsze wyniki różnych analiz będą porównywalne,
• rozważanie wpływ gromadzenia i wstępnego przygotowania danych na podejmowane zagadnienia badawcze oraz analizę problemów naukowych,
• generowanie i analiza modeli na podstawie danych rzeczywistych,
• analiza korelacji badań naukowych dotyczących analizy danych rzeczywistych oraz ich zastosowanie w branżach biznesowych.
Okres realizacji:2021-2023
