Nacionaliniai projektai

Projekto pavadinimas: Dalyvauti užsienyje vykstančioje tarptautinėje mokslinėje konferencijoje "28th European Conference on Operational Research (EURO 2018)"

Paraiškos kodas: Nr. 09.3.3-LMT-K-712-06-0023

Projekto dalyvis: doc. dr. Ernestas Filatovas

Santrauka. Šio projekto tikslas - kompetencijos kėlimas dalyvaujant tarptautinėje mokslinėje konferencijoje “29th European Conference on Operational Research (EURO 2018)“ (http://euro2018valencia.com). Tai yra svarbiausia ir didžiausia metų konferencija operacijų tyrimų tematikoje turinti nuolatinį tęstinumą, ir kurioje dalyvauja ir dalinasi naujausiais pasiekimais Europos ir viso pasaulio mokslininkai. Konferencijos metu pristatomos ir aptariamos problemos ir tendencijos optimizavimo srityje. Ši konferencija tiesiogiai atitinka pagrindinę E. Filatovo mokslininko tyrimų kryptį – daugiakriteris optimizavimas. Konferencijoje E. Filatovas skaitys mokslinį pranešimą „Pirmenybe grįstas evoliucinis daugiakriteris optimizavimas su valdomu aproksimacijos tikslumu“, kuriame pristatys naują pirmenybe grįstą evoliucinį daugiakriterio optimizavimo algoritmą. Pranešimo metu bus parodytas siūlomo algoritmo efektyvumas, įvertintas sprendžiant įvairaus sudėtingumo daugiakriterio optimizavimo uždavinius. Konferencijos metu E. Filatovas išklausys didelį skaičių mokslinių pranešimų iš optimizavimo srities (tame tarpe ir daugiakriterio), dalyvaus diskusijose ir betarpiškai bendraus su skirtingų optimizavimo sričių mokslininkais. Dalyvauti tokio lygio konferencijoje yra svarbu siekiant sužinoti naujausius mokslinius pasiekimus skirtingose optimizavimo srityse, betarpiškai susijusiose su vykdoma moksline veikla, taip pat pristatyti Europos mokslo bendruomenei savo mokslinių tyrimų rezultatus.

Finansavimo šaltinis - Projektas finansuojamas iš Europos socialinio fondo lėšų pagal priemonę Nr. 09.3.3-LMT-K-712 „Mokslininkų, kitų tyrėjų, studentų mokslinės kompetencijos ugdymas per praktinę mokslinę veiklą“.

Projekto pavadinimas: Mokslinė stažuotė Almerijos universitete siekiant kelti kvalifikaciją lygiagrečių skaičiavimų ir daugiakriterio optimizavimo srityse

Paraiškos kodas: Nr. 09.3.3-LMT-K-712-07-0010

Projekto dalyvis: doc. dr. Ernestas Filatovas

Santrauka. Šio projekto tikslas kompetencijos kėlimas dalyvaujant mokslinėje stažuotėje Almerijos universiteto „Supercomputacion: Algoritmos“ skyriuje. Šio skyriaus mokslininkai turi sukaupę didelę patirtį ir vadovaujami prof. Ester M. Garzón garsėja savo pasiekimais sprendžiant sudėtingus optimizavimo uždavinius bei kuriant algoritmų lygiagrečias versijas. Almerijos universitetas turi skaičiavimo centrą, kuriame yra keli modernus CPU ir GPU klasteriai su skirtingomis platformomis, tame tarpe ir energija tausojančiomis įterptinėmis sistemomis. Svarbu paminėti, kad Almerijos universiteto įranga yra nuolat atnaujinama ir išlieka aktuali, todėl yra labai svarbi kuriant ir testuojant modernius efektyvius lygiagrečius optimizavimo algoritmus bei parenkant efektyviausias sudėtingų uždavinių sprendimo strategijas. Stažuotės metu bus: 1) aptarta ir išnagrinėta daugiakriterio optimizavimo lygiagrečių algoritmų kūrimo problematika su „Supercomputacion: Algoritmos“ skyriaus mokslininkais, 2) kuriamos pirmenybe grįsto evoliucinio daugiakriterio optimizavimo algoritmo lygiagrečios versijos vykdant mokslinių idėjų mainus, 3) eksperimentiškai ištirti sukurti algoritmai Almerijos universiteto skaičiavimo centre naudojant skirtingas platformas (CPU ir GPU), 4) bendradarbiaujant su Almerijos universiteto mokslininkais sukurti lygiagretus algoritmai taikomi didelio mąsto sudėtingiems daugiakriteriams uždaviniams spręsti, tame tarpe ir vėžiu sergančių pacientų radioterapijos gydymo plano sudarymo uždaviniams. Mokslinė stažuotė tiesiogiai atitinka pagrindinę E. Filatovo mokslinių tyrimų kryptį. Jis turi didelę patirtį kuriant ir taikant daugiakriterinio optimizavimo metodus, kuriant jų lygiagrečias versijas. Almerijos universitetas ir jo turima įranga bei mokslinis potencialas atitinka visus poreikius sėkmingai įvykdyti mokslinę stažuotę ir pasiekti užsibrėžtą tikslą. Stažuotės metu gauti rezultatai turės ne tik akademinę, bet ir praktinę naudą.

Finansavimo šaltinis - Projektas finansuojamas iš Europos socialinio fondo lėšų pagal priemonę Nr. 09.3.3-LMT-K-712 „Mokslininkų, kitų tyrėjų, studentų mokslinės kompetencijos ugdymas per praktinę mokslinę veiklą“.

Projekto pavadinimas Optimalios nelygybės koncentracijos funkcijai, entropijai ir atsitiktinių polinomų šaknų skaičiui

Projekto kodas Nr. 09.3.3-LMT-K-712-02-0151

Podoktorantūros stažuotės vadovas prof. dr. Kęstutis Kubilius

Podoktorantūros stažuotojas dr. Tomas Juškevičius

Projekto įgyvendinimo laikotarpis 2017-12-04 – 2019-12-03, su pratęsimu iki 2020-05

Finansavimo šaltinis - Projektas finansuojamas iš Europos socialinio fondo lėšų pagal priemonės Nr. 09.3.3-LMT-K-712 „Mokslininkų, kitų tyrėjų, studentų mokslinės kompetencijos ugdymas per praktinę mokslinę veiklą“ veiklą “Stažuočių po doktorantūros studijų skatinimas”.

Projekto pavadinimas Šnekos tyrimas esant triukšmo trukdžiams, naudojant signalų apdorojimo ir mašininio mokymosi metodus

Projekto kodas Nr. 09.3.3-LMT-K-712-23-0028

Podoktorantūros stažuotės vadovas doc. dr. Povilas Treigys

Podoktorantūros stažuotoja dr. Gražina Korvel

Projekto įgyvendinimo laikotarpis 2021-07-05 – 2023-07-04

Projekto tikslas - sukurti naują metodą, leidžiantį stebėti ir pagerinti šnekos suprantamumą bei kokybę esant triukšmui, pagrįstą triukšmo trikdžių profiliavimu ir giliuoju mokymusi.

Projekto santrauka – Ilgus dešimtmečius pasaulio mokslininkai ir inžinieriai bando automatizuoti šnekos atpažinimą ir sintezę, nors tenka pripažinti, kad pasiekta pažanga yra mažesnė nei lūkesčiai. Pažangai, be kita ko, trukdo ir šnekos triukšmingoje aplinkoje generavimo ir suvokimo problemos. Šnekos signalo tyrimas triukšmingoje aplinkoje yra svarbus aspektas gilinant žinias, kurių vis dar trūksta.

Projekto tyrimo tikslas yra sukurti naują metodą, leidžiantį stebėti ir pagerinti šnekos suprantamumą bei kokybę esant triukšmui, pagrįstą triukšmo trikdžių profiliavimu ir giliuoju mokymusi.

Šio projekto tyrimo objektas yra Lombardo šneka. Lombardo šneka - tai efektas, kurį 1909 m. atrado prancūzų otolaringologas Etienne Lombardas (Lombard 1911). Šis efektas pasireiškia tuo metu, kai kalbantysis, būdamas triukšmingoje aplinkoje, nesąmoningai keičia tam tikras ištartos šnekos akustines savybes.

Nors pastaraisiais metais padaryta didelė pažanga Lombardo šnekos apdorojimo ir sintezės srityse, vis dar reikia tobulinti šnekos modelius, kad jie būtų labiau patikimi esant įvairioms signalo ir triukšmo sąlygomis. Pagrindinė priežastis yra ta, kad Lombardo šnekos charakteristikos kinta priklausomai nuo triukšmo lygio. Šiame projekte bus atlikta išsami Lombardo šnekos analizė, siekiant suprasti, kokią įtaką laiko ir dažnio charakteristikos daro šnekos suprantamumui ir kokybei triukšmingoje aplinkoje. Šios analizės rezultatų pagrindu bus sukurtas metodas, leidžiantis automatiškai stebėti ir pagerinti šnekos rodiklius esant triukšmui. Analizuojant Lombardo efekto poveikį šnekos signalui, bus praplėsta ir teorija: sukurtos naujos šnekos apdorojimo ir mašininio mokymosi žinios.

Vykdant tyrimą daug dėmesio bus skiriama tarpdisciplininiams šnekos apdorojimo aspektams, be kita ko, ir giliajam mokymuisi. Projekto metu bus sukurti modeliai, kurie kintant triukšmo lygiui, išlaiko Lombardo efektą. Šie modeliai gali būti pritaikyti daugybei uždavinių spręsti, pavyzdžiui, klausos aparatų algoritmuose, šnekos signalo sustiprinimui, komunikavimui mobiliuoju ryšiu.

Finansavimo šaltinis - Projektas bendrai finansuotas iš Europos socialinio fondo lėšų (projekto Nr. 09.3.3-LMT-K-712-23-0028) pagal dotacijos sutartį su Lietuvos mokslo taryba (LMTLT).

Projekto pavadinimas Propagandos ir dezinformacijos tyrimai: automatinis atpažinimas mašininio mokymo metodais, poveikis ir visuomenės atsparumas

Projekto finansavimo sutartis 2023-06-30 Nr. S-VIS-23-8

Projekto finansavimo programa 2023–2026 m. prioritetinių mokslinių tyrimų programa „Visuomenės atsparumo stiprinimas ir krizių valdymas šiuolaikinių geopolitinių įvykių kontekste“

Projekto vadovas prof. dr. Darius Plikynas

Projekto įgyvendinimo laikotarpis 2023-09-01 – 2026-06-30

Projekto suma 195607 Eur

Partneriai: University of Arkansas, UAB Delfi, University of Cyprus, Lietuvos kariuomenės Strateginės komunikacijos departamentas, VŠĮ Lietuvos nacionalinis radijas ir televizija

Projekto tikslas - mašininio mokymo metodų pagalba sukurti rekomendacinį sprendimų paramos įrankį propagandos ir dezinformacijos automatiniam aptikimui medijų naujienų portaluose bei socialinių tinklų pranešimuose.

Projekto santrauka – Visuomenės nuotaikų ir elgesio manipuliavimui masiškai ir sistemingai naudojami medijų naujienų portalai bei socialiniai tinklai. Tyrimai rodo, kad kryptingi propagandos ir dezinformacijos (PD) srautai formuoja informacinius burbulus, kurie indoktrinuoja, skaldo ir radikalizuoja politine, vertybine bei pilietinio elgesio prasme. Lietuvoje taip pat būtina vystyti šiuolaikines propagandos ir dezinformacijos atpažinimo bei suvaldymo priemones. Tam tikslui reikalingos mašininio mokymo algoritmais automatizuotos priemonės, kurios gali padėti efektyviai atpažinti didžiąją dalį propagandos ir dezinformacijos požymių ir patalkinti kaip sprendimų paramos sistemos valstybinėms institucijoms, masinio informavimo bendrovėms, žurnalistams, socialinių tinklų ir medijų portalams bei tiesiog naujienas stebintiems žmonėms.

Šiame daugiadisciplininiame tyrime siekiama mašininio mokymo metodais ištirti PD ir jos šaltinių automatinio aptikimo galimybes medijų naujienų portaluose bei socialinių tinklų pranešimuose, sukuriant rekomendacinį sprendimų paramos įrankį. Tam tikslui, atliekama ekspertinė pranešimų turinio analizė, sudaromas PD tekstynas, skirtas hibridinių gilių neuroninių tinklų apmokymui ir testavimui. Siekiama tekstuose aptikti PD technikas ir įvertinti pranešimų patikimumo lygį. Tekstų analizei panaudojami mašininio mokymo, natūralios kalbos apdorojimo, kompiuterinės lingvistikos, semantinės bei sentimentų analizės ir kiti metodai.

Finansavimą skyrė Lietuvos mokslo taryba (LMTLT), sutarties Nr. S-VIS-23-8.