Konference Excel@FIT i letos propojila studenty FIT VUT s odbornou veřejností a zástupci více než dvou desítek partnerských firem, čímž spoluutváří tolik potřebný most mezi akademickým výzkumem a jeho aplikací v průmyslové praxi. „Studenti mají na konferenci možnost pochlubit se špičkovými výsledky, které vytvořili. A potom je to samozřejmě jedna z akcí s jejíž pomocí se snažíme o hlubší propojení naší fakulty s firmami a s praxí, protože jsme fakulta technologická a vazba na praxi je pro nás důležitá,“ poznamenal v úvodním proslovu děkan FIT VUT Petr Hanáček. Letošní program odstartovala úvodní panelová diskuse na téma „Co mi dalo studium na VŠ a kde jsem dnes?“, do které se zapojili přítomní zástupci technologických firem, často sami absolventi FIT VUT. Diskutující zdůraznili fakt, že vysokoškolský diplom není na dnešním trhu práce samospásný. Počítají se také jazykové znalosti, rozhled daný např. zahraničními stážemi a vybrané soft skills – včetně schopnosti sebeprezentace, kterou u studentů ověřila právě konaná konference.

Tvůrci soutěžních projektů prezentují své výsledky formou posterů doprovázených osobním výkladem. Rekordní počet letošních příspěvků se tematicky rozdělil do několika oblastí odrážejících aktuální trendy ve světě IT i výzkumné zaměření fakulty. Výrazně zastoupena byla umělá inteligence a strojové učení, a to nejen ve formě výzkumných přístupů, ale i konkrétních aplikací ve zdravotnictví, průmyslu, veřejné správě nebo bezpečnosti.

Silnou skupinu tvořily projekty zaměřené na zpracování obrazu, zvuku a videa – zejména v kombinaci s datovou analýzou a monitoringem v reálném čase. Nechyběla ani témata kyberbezpečnosti (např. detekce deepfake videí nebo porovnání nástrojů pro ochranu soukromí ve webových prohlížečích), správy digitální identity, vizualizace veřejných dat, vývoje vzdělávacích systémů nebo využití technologií blockchainu v kritických aplikacích.

Vítězové hlasování odborné veřejnosti; zprava: Matej Olexa, Dominik Honza, Jan Seibert, Pavel Štarha a Jakub Jeřábek. Zcela vlevo docent Milan Češka

Mezi projekty zaujal například nástroj pro automatickou detekci závad na fotovoltaických panelech pomocí dronů a termokamery. „Účelem projektu je urychlení inspekce solárních elektráren. V současné době musí každý snímek pořízený pomocí dronu a termokamery procházet expert, který hledá vadné panely. Já jsem implementoval systém, který proces realizuje automaticky, a to za využití ortofotomapy a klasifikačního natrénovaného modelu,“ konstatoval tvůrce projektu Matěj Gotzman. V oblasti medicíny se představila Eva Mičánková s nástrojem pro automatickou segmentaci polypů při kolonoskopii, což je projekt pracující s velkým množstvím vstupních dat, jež je nutno připravit pro strojové učení, a dosti specifickým tématem, jak připomněla sama autorka. Jiří Soukup trénoval modely pro analýzu CT snímků plic za účelem detekce nádorových změn.

Výrazně prakticky orientované projekty zahrnovaly dále například nástroj pro detekci textů generovaných umělou inteligencí (Matej Koreň), jehož význam spočívá boji proti plagiátorství i v kontrole výstupů jazykových modelů. Do oblasti vzdělávání a digitální kreativity spadala webová platforma pro procvičování matematiky s hlasovým ovládáním (Dominik Horut) a aplikace pro tvorbu dětských pohádek, kde jazykový model generuje příběh a hlasový modul jej převádí do řeči. Autorka projektu Barbora Šmondrková shrnula účel své práce: „Chtěla jsem se zaměřit na spojení dětí s umělou inteligencí. Bude to v budoucnosti důležité téma a toto je jednoduchý způsob, jak dětem ukázat, co AI dokáže a co může být reálným výstupem velkých jazykových modelů.“

Koncepčně náročná témata zastupoval např. projekt Šimona Šmídy, který se zabýval interpretovatelností tzv. black-box modelů strojového učení a hledal cesty, jak zvýšit transparentnost a důvěryhodnost jejich rozhodování. Výrazný společenský přesah měl projekt Tomáše Švondry soustředící se na decentralizovanou aplikaci elektronického hlasování v celonárodních volbách vystavěnou na prvcích blockchainové architektury.

Sportovní oblast zastoupil Maksim Samusevich s projektem automatizované analýzy fotbalových videí využívající metody počítačového vidění ke sledování a analýze hráčů, rozhodčích i míče. Všechny soutěžní příspěvky jsou dostupné v online sborníku konference.

Nadějná budoucnost pro fakultu i firmy

Při vyhlašování výsledků opakovaně zazněla chvála na adresu úrovně studentských prací a přesvědčení o výborné aplikovatelnosti konceptů. Projekty byly již tradičně hodnoceny s ohledem na svůj výzkumný přínos, technické řešení i komerční potenciál, a to ve třech kategoriích – ocenění udělované odborným panelem, firemními partnery a odbornou veřejností. Odborné panely vybraly 18 výjimečných prací, jejichž tvůrci byli odměněni také stipendiem. Několik projektů bylo vybráno mezi nejlepší ve vícero kategoriích. Pavlu Štarhovi se s jeho projektem edukativní šachovnice pro moderní výuku klasické hry podařilo uspět dokonce ve všech kategoriích. Pětici prezentací, které v hlasování odborné veřejnosti (Cena Jiřího Kunovského) získaly nejvíce bodů, tvoří společně se Štarhovou prací projekty Mateje Olexy (monitoring zařízení využívajících technologii Bluetooth Low Energy), Dominika Honzy (aplikace s interaktivní mapou rybářských revírů v České republice), Jana Seiberta (herní simulace fungování jaderné elektrárny) a Jakuba Jeřábka (open-source platforma pro veřejnou analýzu blockchainu Tron).

Excel@FIT 2025 znovu potvrdil, že odborný studentský výzkum může být nejen technologicky a vědecky precizní, ale současně i společensky relevantní a má praktickou využitelnost. Pro řadu studentů šlo o cennou první veřejnou konfrontaci jejich práce a současně o příležitost, jak získat důležitou zpětnou vazbu průmyslových partnerů a zkušenost s komunikací vlastního výzkumu.

Text. FIT VUT

Foto: Václav Koníček