- Přehledy IS
- APS (20)
- BPM - procesní řízení (23)
- Cloud computing (IaaS) (10)
- Cloud computing (SaaS) (32)
- CRM (52)
- DMS/ECM - správa dokumentů (20)
- EAM (17)
- Ekonomické systémy (68)
- ERP (76)
- HRM (28)
- ITSM (6)
- MES (34)
- Řízení výroby (36)
- WMS (29)
- Dodavatelé IT služeb a řešení
- Datová centra (25)
- Dodavatelé CAD/CAM/PLM/BIM... (41)
- Dodavatelé CRM (38)
- Dodavatelé DW-BI (50)
- Dodavatelé ERP (68)
- Informační bezpečnost (50)
- IT řešení pro logistiku (45)
- IT řešení pro stavebnictví (26)
- Řešení pro veřejný a státní sektor (27)


















![]() | Přihlaste se k odběru zpravodaje SystemNEWS na LinkedIn, který každý týden přináší výběr článků z oblasti podnikové informatiky | |
![]() | ||
Experti na umělou inteligenci z ČVUT zvítězili v soutěži o nejpřesnější předpověď počasí
Odborníci na umělou inteligenci z Fakulty informačních technologií ČVUT v Praze (FIT ČVUT) získali dvě vítězství v soutěžích v rámci prestižní mezinárodní konference NeurIPS 2022 (Neural Information Processing Systems) zaměřené na strojové učení. Vyhráli nejen soutěž na modelaci atmosféry exoplanet, ale také soutěž o nejpřesnější předpověď počasí. Konkurence přitom nebyla malá. Mezinárodní konference NeurIPS 2022 v New Orleans se totiž zúčastnilo 10 tisíc odborníků na umělou inteligenci z celého světa.


Vítězstvím v soutěži Weather4cast fakultní tým zúročil spolupráci na společném výzkumu s firmou Meteopress v oblasti zlepšování AI algoritmů pro předpověď počasí. Vítězný tým výzkumníků z Laboratoře datových věd ve složení Bc. Jiří Pihrt, Bc. Rudolf Raevskiy, Mgr. Petr Šimánek a Ing. Matej Choma měl v soutěžní výzvě co nejpřesněji předpovědět srážky na základě satelitních dat ze 7 různých regionů za časové období 2 let. Jejich vítězný algoritmus kombinuje několik neuronových sítí, které propojují poznatky z oblastí predikce snímků oblačnosti, transformace satelitních snímků na snímky radarové, predikce srážek a převodu radarových snímků do vyššího rozlišení. Jedinečnost jejich vítězného projektu v soutěži Weather4cast spočívá v tom, že může velmi realisticky simulovat předpověď extrémních srážek v místech, kde nejsou k dispozici meteorologické radary, například v rozvojových zemích.
„Některé neuronové sítě mají speciální architekturu, která pomáhá generovat fyzikálně věrnější simulace. Díky tomu jsou předpovědi nejen přesnější, ale také realističtější,“ říká k vítěznému projektu doc. Pavel Kordík, proděkan pro spolupráci s průmyslem na FIT ČVUT, a dodává: „Díky propojení znalostí vědců a studentů z fakulty s firmou Meteopress již nyní dokážeme velmi přesně předpovídat počasí na několik desítek minut dopředu. Je to jeden z názorných příkladů, jak efektivně propojit teoretický výzkum s praxí.“
Druhým velkým úspěchem na konferenci NeurIPS 2022 je vítězství Ing. Ondřeje Podsztavka v soutěži Ariel Machine Learning Data Challenge zaměřené na modelování atmosfér planet, které se nacházejí mimo naší sluneční soustavu (tzv. exoplanet). Ondřej pro vyřešení výzvy využil zkušenosti z dlouhodobé výzkumné spolupráce s RNDr. Petrem Škodou, CSc. z Astronomického ústavu AV ČR a FIT ČVUT a prof. Ing. Pavlem Tvrdíkem, CSc. z Katedry počítačových systémů FIT ČVUT.
„Cílem projektu bylo navrhnout co nejefektivnější metodu pro rozpoznání teploty atmosfér exoplanet a množství plynů v nich. Navrhl jsem proto takzvaný ‘deep ensemble’ algoritmus, který tvoří dvacet konvolučních neuronových sítí upravených pro zpracování spekter, které vznikají rozložením světla procházejícího atmosférami exoplanet,“ vysvětluje Ondřej Podsztavek podstatu své práce, a dodává: „Výzkum exoplanet nám pomáhá pochopit výjimečnost naší planety Země.“
Formulář pro přidání akce