Научната работна програма на ЦВП УНИТе е насочена към следните основни теми:
- Иновативни математически методи и модели в подкрепа на цифровата трансформация
Основното предизвикателство е разработването, оценката и внедряването на надеждни методи за откриване и оценка на данни, сигурно съхранение на данни, ефективна обработка на данни, статистически анализ на данни и многовариантна визуализация на данни, които могат да бъдат интегрирани в един работен процес и по този начин да бъдат приложими при създаването на интелигентни софтуерни инструменти, подпомагащи информираното вземане на решения в различни области от обществено значение. Важна цел е разработването на генерични софтуерни инструменти и решения за широк спектър от математически проблеми с приложения в естествените науки, хуманитарните науки, образованието, технологиите и индустрията.
Основни задачи:
- Усъвършенствани методи, осигуряващи качество на данните
- Усъвършенствани решения в кодирането и сигурността на данни
- Нови статистически методи за анализ на данни, приложими в биологията, изследванията на рака, демографията
- Нови алгоритми за моделиране и визуализация на геометрични обекти
- Разработване на генеричен математически софтуер
- Приложения на изкуствен интелект, ориентирани към данните
Основната цел е да се изследват и решават предизвикателства в областта на дълбокото обучение (Deep Learning – DL), ограниченията на големите езикови модели (LLM), причините за генериране на неподходящо или вредно съдържание, механизмите зад прогнозите на изкуствения интелект и необходимостта от значителни ресурси за обучение, актуализация и използване.
Основни задачи:
- Разработване на нови и експериментиране със съществуващи подходи за интегриране на дълбокото обучение с класически символно-базирани подходи за подобряване на производителността и обяснимостта на моделите;
- Разработване и внедряване на персонализирани модели за управление на ресурсните ограничения и енергийната ефективност на моделите;
- Разработване на специфични персонализирани архитектури с изкуствен интелект, които могат да се справят с мултимодална информация.
- Разработване на практически решения, базирани на изкуствен интелект, за социално значими проблеми, като например: как да се справим с дезинформацията; практически методи за анализ на текст, изображения и данни за подобрено здравеопазване и/или дигитализация на медицински и културни ресурси; прилагане на подходи с изкуствен интелект за решаване на нововъзникващи инженерни проблеми, като например развитие на зелени и устойчиви технологии.
- Разработване на унифицирани архитектури и рамки с изкуствен интелект, включително различни методи, модели и инструменти, и пилотно приложение в Националната библиотека, гр. Пловдив (обработка на текст), Българското национално радио (обработка на звук), Историческия музей в Троян (обработка на изображения).
- Иновативни методи, технологии и инструменти за модерно технологично-подпомагано обучение (TEL)
Основната цел в този пакет е да се изследва как адаптивните и персонализирани обучителни системи могат да се настройват според темпото, стила и напредъка на учащите, осигурявайки индивидуализирано обучение, а също и как технологии като VR и AR могат ефективно да се интегрират в TEL за създаване на интерактивна и ангажираща учебна среда.
Основни задачи:
- Експериментално разработване на технологична рамка за образователни видеоигри с подобрена обучаемост и играемост
- Нов модел, сценарии и инструменти за интерактивни и геймифицирани учебни дейности за повишена ангажираност и мотивация на учащите и сътрудничество между ученици и преподаватели
- Проектиране и технологично валидиране на две адаптивни и персонализирани образователни видеоигри, използващи технологичната рамка
- Практическо валидиране на интерактивна учебна среда чрез интегриране на VR, AR и образователни видеоигри, с анализи на обучението на персонализирани стратегии за обучение и непрекъснато усъвършенстване в TEL
- Валидиране на иновативен модел, методи и инструменти за повишаване на сигурността в TEL
- Пилотни технологични демонстрации в образователни институции – училища и университети
- Биоинформатика – обработка на големи масиви данни, секвениране, паралелна обработка, прототипиране
Основната цел е разработването на ефективни и ефикасни методи и инструменти за обработка на големи обеми данни, генерирани от секвенатори, използващи мощни изчислителни ресурси и ефикасни алгоритми за обработка на големи данни. Специален акцент е върху интегрирането на геномни последователности, експериментални резултати, класификации на протеини и други видове данни, използвани в биоинформатичните анализи, в практически и полезни медицински приложения. Друга група предизвикателства е свързана с разработването на достатъчно точни, бързи и оптимални математически модели на реални процеси, както и за управление на кризи при природни бедствия и контрол на околната среда.
Основни задачи:
- Тестване на различни подходи за обработка на големи обеми данни, генерирани от секвенатори, и намиране на начини за тяхното измерване и съхранение
- Оптимизиране и подобряване на съществуващите подходи за интегриране на различни видове данни, използвани в биоинформатичните анализи, като геномни последователности, експериментални резултати, класификации на протеини, идентифициране на мутации и други
- Разработване или подобряване на приложения на методи за анализ на геномни вариации, откриване на техните функции и структурни вариации за подобряване на разбирането на генетичните основи на различни заболявания и явления
- Разработване и усъвършенстване на подходи, методи и алгоритми за създаване на интелигентни модели за анализ на реални процеси
- Създаване на методи, алгоритми, модели и прототипи за описание и анализ на механизми за управление на кризи за природни бедствия и контрол на околната среда
- Създаване на методи за моделиране и прогнозиране на честотата на възникване на опасни и аномални температури и възникването на опасни природни бедствия
- 3D технологии за иновативно и устойчиво бъдеще
3D технологиите са изправени пред много предизвикателства. По-голямата част от настоящите технологии за дигитализация са способни да създават само 3D модели на статични обекти, което възпрепятства дигитализацията на процеси и движения, като национални танци (нематериално наследство), спортни движения и др. 3D заснемането на движения в реално време има огромно приложение и в медицинския сектор, където може да се използва за наблюдение на напредъка на различни лечения за двигателни заболявания.
Основни задачи:
- Аналитично и експериментално моделиране и оценка на различни 3D технологии и процеси;
- Бизнес моделиране в областта на 3D технологиите;
- Проучвания и експерименти върху приложенията на 3D технологиите в материалознанието и производствените процеси;
- Разработване, валидиране и практическа демонстрация на подходи, методи и решения за дигитализация и визуализация на културното наследство;
- Разработване на иновативни методи и подобряване на съществуващите решения за приложение на 3D технологии в творческите и рекреативните индустрии, както и в медицинския и здравния сектор;
- Разработване на методи и подходи за използване на 3D технологии за геодезически цели и в криминалистиката.
- Умни и устойчиви системи
Научната дейност е насочена към развитие на научни изследвания и иновации в сферата на кибер-физичните системи, цифровите двойници и устойчивите технологии, с основен фокус върху тяхното приложение в индустрията, управлението на енергията и умните градове.
Основни задачи:
- Оптимизация на производствените процеси – методи за трансфер на данни и информация, позволяващи автоматизация и интеграция на корпоративните процеси с цел постигане на най-добри практики в управлението на процесите.
- Цифров близнак за интелигентно производство – създаване на виртуална симулация на физическа система и процес за идентифициране на потенциални проблеми и възможности за подобрение.
- Цифров близнак за интелигентни и устойчиви градове – проектиране на нови подходи, които поддържат цифров близнак в интелигентните градове, базирани на процеса на управление на жизнения цикъл на данните и използвани за откриване на евентуални проблеми в града.
- Оперативна съвместимост на данните за интелигентни и устойчиви системи – обмен на контекстуализирана информация за по-добри оперативни решения и прогнозни резултати.
- Киберсигурност и нови методи за превенция и защита от кибератаки
Дейността е фокусирана върху разработването на модерни решения за защита на цифрови системи, мрежи и инфраструктура от нарастващите киберзаплахи, като основният акцент е поставен върху интелигентни методи, които използват изкуствен интелект, машинно самообучение и Интернет на нещата (IoT) за откриване, превенция и реагиране при атаки.
Основни задачи:
- Оценка на заплахите и рисковете, контролиране на достъпа според нуждите на крайните потребители;
- Анализ на кибератаки с голямо поражение върху комуникационните и информационните системи и предлагане на технически мерки за осигуряване на киберсигурност;
- Откриване на уязвимости на софтуерни продукти и мрежови структури;
- Определяне на експлойти и разработване на алгоритъм за предотвратяване и борба с кибератаки;
- Защита на критична инфраструктура, повишаване на автономността, разработване на модел за автономност при кибератаки.