3D rekonstrukce a porovnání metod pro hledání korespondencí mezi obrazy (feature matching)

Výzva: 30. Veřejná grantová soutěž; OPEN-30-13

Hlavní řešitelka: Assia Benbihi

Instituce: České vysoké učení technické v Praze

Oblast: aplikovaná matematika

3D rekonstrukce neboli 3D mapování je úloha počítačového vidění, která vytváří digitální 3D modely scény. 3D modely mohou mít různou podobu, nejčastěji se jedná o 3D mračna bodů a sítě. Umožňují inteligentním systémům vnímat fyzický prostor, což je předpokladem pro to, aby se systém lokalizoval v prostředí, pochopil, co ho obklopuje, a následně zvolil vhodný postup. 3D mapování je klíčovou technologií pro mnoho aplikací, včetně autonomní navigace, aplikací virtuální a rozšířené reality, tvorby 3D obsahu pro filmy a hry, plánování měst a životního prostředí a dokumentace kulturního dědictví

 

Při mapování se nejprve scéna naskenuje různými senzory (kamerami nebo laserovými skenery) a následně se získaná data integrují v rámci optimalizačního procesu tak, aby vznikla 3D mapa, která věrně kopíruje reálný svět. Přirozeně zde vyvstává otázka: jak změřit věrnost 3D mapy. Jinými slovy, jak změřit kvalitu mapování?

Evaluační benchmarky odpovídají na tuto otázku tím, že využívají přesné 3D modely scén, které fungují jako „pseudo ground truth“ digitální dvojčata. Jakoukoli metodu 3D mapování pak lze hodnotit podle toho, jak věrně odpovídá tomuto digitálnímu dvojčeti. Takové hodnocení je spolehlivým měřítkem, ale generování pseudo ground truth map klade příliš velké nároky na výpočty, což ztěžuje tvorbu 3D mapovacích benchmarků.

V tomto projektu je navržen nový 3D mapovací benchmark zaměřený na rozsáhlé městské scény, které zahrnují známé pražské památky, jako je Staroměstské náměstí nebo Pražský hrad. Přístup k superpočítačům usnadňuje tento výpočetně náročný projekt, jehož složitost spočívá v intenzivní optimalizaci, která generuje pseudo ground truth mapy, ve vyhodnocení nejmodernějších metod, které jsou založeny na pokročilých grafických kartách, a ve velikosti benchmarku.

Část zveřejněných dat, především geolokační snímky, jsou výsledkem předchozího projektu Karolina OPEN-28-60 "The Prague Visual Localisation Benchmark" a výsledný benchmark bude nástrojem pro výzkum v oblasti 3D mapování.

Tento projekt je součástí projektu GAČR EXPRO s názvem " Sjednocená reprezentace 3D map" (23-07973X), jímž je také financován a jehož jedním z výstupů je metoda 3D mapování 'Tetra-NeRF', která je prezentována na videu a která vznikla za přispění projektu Karolina OPEN-24-6.

Vliv vývoje dvojhvězdných systémů na výsledek vývoje společné obálky u masivních hvězd

Výzva: 30. Veřejná grantová soutěž; OPEN-30-50

Hlavní řešitelka: Camille Landri

Instituce: Univerzita Karlova

Oblast: astrofyzika

 

Hvězdy v těsných dvojhvězdných systémech se vyvíjejí jinak než izolované osamocené hvězdy. Procházejí různými typy interakcí, které významně ovlivňují jejich strukturu a vývoj. Například je běžné, že jedna z hvězd předá část své hmoty druhé hvězdě. Tyto fáze přenosu hmoty se později mohou stát nestabilními, což vede k tomu, že se hvězdný společník ponoří do nitra dárcovské hvězdy a zahájí fázi takzvaného "vývoje společné obálky". Když se společník spirálovitě vnoří do vnitřní vrstvy dárce, může dojít k vyvržení těchto vrstev a dvojhvězdný systém přežije na velmi krátké dráze a často se stane zdrojem jasných astrofyzikálních jevů a/nebo gravitačních vln. Vývoj společné obálky je tedy důležitým procesem, který byl podrobně studován, ale vliv předchozích fází vývoje dvojhvězdy na vývoj společné obálky ještě nebyl řádně prozkoumán.

Vývoj hvězd, jak těch osamocených, tak těch ve dvojhvězdných systémech, probíhá v řádu miliard let, a proto se při vymezování těchto procesů musíme spoléhat na simulace. V tomto projektu kombinujeme nejmodernější 1D a 3D hydrodynamické simulace k modelování celkového vývoje těsných dvojhvězdných systémů. Díky simulacím prováděným na superpočítačích v IT4Innovations lze přesně charakterizovat, jak předchozí fáze vývoje dvojhvězd ovlivňují závěrečné fáze života dvojhvězdných systémů, což je nesmírně důležité pro výzkum vývoje společných obálek, splynutí hvězd a vzniku dvojhvězd s krátkými periodami.

Tento výzkum je financován z programu Horizont 2020, ERC Starting Grant "Cat-In-hAT" (grantová dohoda č. 803158).

Zjišťování ekonomických názorů a příčinných souvislostí z textových dat

Výzva: 30. Veřejná grantová soutěž; OPEN-30-3

Hlavní řešitelka: Jennifer Za Nzambi

Instituce: České vysoké učení technické v Praze

Oblast: informatika

Sociální sítě jsou cosi jako dosud nevyužitá zlatonosná žíla, která skrývá rezervoár názorů, postojů a nálad veřejnosti, a pokud by byly využity, mohly by způsobit převrat ve způsobu, jakým se shromažďují a interpretují názory veřejnosti.

V tomto projektu je představena nová metoda získávání názorů na ekonomické ukazatele a faktory ovlivňující společnost z příspěvků na sociálních sítích pomocí vyladění rozsáhlých jazykových modelů na souborech dat obsahujících příspěvky na sociálních sítích, komentáře a další. Díky vyladění mohou jazykové modely získat schopnost porozumět ekonomickému vyjadřování v příspěvcích zveřejněných na sociálních sítích a napodobit je. Hodnota tohoto projektu je trojí. Předně spojuje pečlivě sestavené datové soubory, díky nimž se model může efektivně učit doménovým specifikům a ekonomickému porozumění na pokročilé úrovni. Dále vytváří metriky založené na porovnávání perplexity protichůdných výroků, které ověřují porozumění ekonomických textů modelem, čímž měří soulad modelu s datovými sadami, na nichž byl vyladěn, a nakonec aplikuje zmíněné modely na datové sady, přičemž získává výsledky naznačující, že přístup založený na modelu může soupeřit a v některých případech překonat předpovědi založené na průzkumech a odborné prognózy trendů ekonomických ukazatelů.

Nad rámec této studie by předložené metody a zjištění mohly připravit půdu pro další aplikace vylaďování jazykových modelů jako doplňku nebo potenciální alternativy k tradičním metodám založeným na průzkumech.

Tento výzkum je financován Evropskou radou pro výzkum (ERC) v rámci programu Evropské unie pro výzkum a inovace Horizont 2020 (grantová dohoda č. 101002898).

Cesta k robustnímu systému koncové diarizace mluvčích a separaci audio záznamů

Výzva: 30. Veřejná grantová soutěž; OPEN-30-22

Hlavní řešitelka: Mireia Diez Sánchez

Instituce: Vysoké učení technické v Brně

Oblast: informatika

Diarizace mluvčího (Speaker diarization, SD) je úloha automatického určování střídání mluvčích v audiozáznamu obecně známá jako úloha, která přináší odpověď na otázku "kdo kdy mluvil?". SD má několik praktických aplikací: mimo jiné indexování audiovizuálních záznamů s označením mluvčího (například obarvení titulků v závislosti na mluvčím), umožnění strukturovaného vyhledávání a přístupu ke zdrojům, indexování záznamů ze schůzí.

Kromě toho se používá jako technika předzpracování pro jiné úlohy zpracování řeči, například k umožnění adaptace na mluvčího pro systémy automatického rozpoznávání řeči (ASR), známé také jako systémy převodu řeči na text. Navzdory velkému pokroku s rozsáhlými předtrénovanými modely, jako je populární ChatGPT na zpracování textu, je zpracování audiozáznamů pro metody strojového učení stále mimořádně náročnou úlohou.

Nejnovější vývoj systémů koncové neuronové diarizace (EEND) podnítil výzkum v této oblasti a posunul paradigma, jak zpracovávat lidskou řeč. Stejně jako většina systémů založených na neuronových sítích jsou však i systémy EEND náročné na data a obtížně se trénují. Záměrem tohoto projektu je posunout tuto oblast kupředu nalezením metod optimalizace tréninkových strategií, a to spojením výhod osvědčených generativních modelů s výkonnými end-to-end přístupy a využitím synergií souvisejících úloh zpracování řeči ke zvýšení výkonnosti SD.

Tento výzkum úzce souvisí s několika běžícími projekty výzkumné skupiny Speech@FIT na Fakultě informačních technologií na Vysokém učení technickém v Brně: NTT corporation, ROZKAZ, od Ministerstva vnitra ČR, a Eloquence, financovaný z programu Horizont Evropa.

Optické a magnetické vlastnosti MXenových kvantových teček

Výzva: 30. Veřejná grantová soutěž; OPEN-30-18

Hlavní řešitelka: Barbora Vénosová

Instituce: Ostravská univerzita

Oblast: materiálové vědy

MXeny vzbudily ve světě 2D materiálů velký zájem díky svým jedinečným vlastnostem.  MXeny se skládají z atomů přechodných kovů (M = Ti, V, Sc, Mo nebo Nb), atomů uhlíku nebo dusíku (X) a terminálních povrchových skupin (T = -O, -OH, -F, -Cl a další) a mají obecný vzorec M_n+1X_nT_x. Vzhledem k rozmanitosti prvků M a X a rozdílům v povrchových a okrajových zakončeních lze připravit tisíce různých MXenových struktur s jedinečnými vlastnostmi.  Z tohoto důvodu se MXeny staly rychle se rozšiřující rodinou 2D materiálů. MXeny s charakteristickou planární strukturou vykazují výjimečnou strukturní stabilitu a dobrou elektrickou vodivost. Jejich povrch je laditelný a mají řadu jedinečných chemických vlastností. Díky těmto vlastnostem jsou všestranné a nacházejí využití v širokém spektru aplikací. Od biosenzorů a baterií po adsorpci a katalýzu, od skladování energie po výzkum životního prostředí. Nedávné studie ukázaly, že zmenšení 2D materiálů na 0D strukturu (kvantová tečka, QD, o velikosti menší než 10 nanometrů) může zlepšit nebo dokonce vytvořit nové vlastnosti. Toho je dosaženo kombinací okrajových efektů, povrchu a kvantového omezení. Cílem našeho projektu je řídit ladění vlastností MXenových kvantových teček (MXQDs) pomocí modelování jejich velkosti a struktury. První výsledky ukazují, že elektronické a magnetické vlastnosti jsou silně závislé na velikosti kvantových teček. Na základě těchto výsledků chceme podrobně prozkoumat optické a magnetické vlastnosti různých typů MXQDs. Nejprve chceme prozkoumat vliv povrchových funkčních skupin na optické vlastnosti pomocí časově závislé teorie funkcionálu hustoty (TD-DFT). Následně systematicky studovat různé možnosti modelování MXQDs (různé kombinace atomů M, X s různými funkčními skupinami) pro vyladění elektronických, optických a magnetických vlastností. To by mohlo poskytnut možnosti pro přípravu nových struktur MXQDs s požadovanými vlastnostmi v mnoha aplikačních oblastech (např. fotonika, optoelektronika a/nebo fotokatalyzátory).

Tento výzkum je financován Evropskou unií v rámci projektu LERCO (číslo CZ.10.03.01/00/22_003/0000003) prostřednictvím Operačního programu Spravedlivá transformace.

 

Dosažení subchemické přesnosti ab initio atomistických simulací entalpií tání u molekulárních krystalů

Výzva: 30. Veřejná grantová soutěž; OPEN-30-57

Hlavní řešitel: Ctirad Červinka

Instituce: Vysoká škola chemicko-technologická v Praze

Oblast: materiálové vědy

Organické molekulární materiály se uplatňují v nejrůznějších technologických aplikacích od léčiv, přes hnojiva, výbušniny
až po polovodiče. Výroba konečných produktů v těchto oblastech často vyžaduje dostatečnou rozpustnost patřičných prekurzorů a následně dostupnost spolehlivého krystalizačního postupu pro získání cílové sloučeniny z roztoku. Pochopení procesů tavení a krystalizace takových materiálů je důležité pro navrhování nových účinných výrobních technik a pro lokalizaci limitů provozních podmínek, např. teplot a tlaků, při kterých si cílový materiál zachovává své požadované vlastnosti.

K tomuto pochopení může významně přispět výpočetní modelování krystalových struktur a jejich tání, vše s úplným rozlišením jednotlivých atomů. Tyto modely jdou ruku v ruce s našimi schopnostmi předpovídat rozpustnost materiálů, tepelnou stabilitu a další důležité vlastnosti. Protože stávající protokoly založené na klasických molekulárně dynamických simulacích nedosahují poptávané chemické přesnosti takových predikcí a navíc nabízejí pouze omezenou prediktivní schopnost. Vývoj přesných a široce přenosných kvantově-chemických modelů parametrů tání molekulárních materiálů tak významně přispěje k materiálovému výzkumu. Současný projekt využívá výpočetní kapacitu infrastruktury IT4Innovations k hledání optimálních způsobů začlenění moderních teoretických modelů k popisu vzájemných interakcí molekul v pevných nebo kapalných materiálech.

Naším cílem je vyvinout efektivní výpočetní metodologii, která bude zároveň dostatečně přesná pro počáteční screening vlastností materiálů. V budoucnu by takový screening měl být prováděn v počáteční fázi materiálového výzkumu pro velké množství kandidátních materiálů, což umožní předem vybrat nejslibnější kandidáty vykazující vlastnosti požadované pro konkrétní aplikaci (např. rozpustnost pro léčiva nebo tepelná stabilita u polovodičů). Teprve potom by mohlo následovat podrobné experimentální zpřesňování a ověřování zúžené pouze na nejslibnější kandidáty, které by zefektivnilo materiálový výzkum odpadnutím mnohé experimentální práce, která může být velmi nákladná a pracná.

Výzkum je financován Grantovou agenturou České republiky (projekt GAČR 23-05476M).