Projektová činnosť oddelenia teoretických metód

Výber projektov:

Medzinárodné projekty

ANTICIPATE – Predpovede viacerých rizík s dlhým dosahom a včasné varovania
Extended-range multi-hazard predictions and early warnings
Program: COST
Doba trvania: 29.10.2025 – 28.10.2029
Zodpovedný riešiteľ: Ing. Košta Radoslav
MEDUSSE – Sezónna až dekádová predpovedateľnosť klímy v Stredomorí: pochopenie procesov a implementácie
Seasonal-to-decadal climate predictability in the Mediterranean: process understanding and services
Program: COST
Doba trvania: 8.10.2024 – 7.10.2028
Zodpovedný riešiteľ: RNDr. Krakovská Anna, CSc.
Anotácia: Predpovedanie klímy má obrovský potenciálny vplyv v rôznych sociálno-ekonomických sektoroch, ako je poľnohospodárstvo, zdravotníctvo, vodné hospodárstvo a energetika. Uplatniteľné klimatické informácie sú obzvlášť relevantné v sezónnych až dekádových časových mierkach, kde je predvídateľnosť spojená s pomalými výkyvmi systému, ako sú tie v oceáne, morskom ľade a na zemskom povrchu, čím sa premosťujú predpovede počasia/subsezónne predpovede (hlavne sa spoliehajúce na počiatočné podmienky v atmosfére) s budúcimi projekciami (založenými najmä na radiačnom pôsobení atmosféry). Sezónne až dekádové klimatické predpovede zaznamenali v posledných rokoch značný pokrok, ale predikčná schopnosť v oblasti Stredozemia je stále obmedzená. Lepšie pochopenie príčin regionálnych klimatických anomálií, ako aj skúmanie nevyužitých zdrojov predvídateľnosti predstavuje naliehavú problematiku.Klimatická variabilita a zmeny predstavujú pre spoločnosť na celom svete významné výzvy. V dôsledku toho rastie dopyt po vývoji lepších klimatických informačných produktov a výhľadov, ktoré pomôžu pri rozhodovaní a trvalo udržateľnom rozvoji. Toto je obzvlášť dôležité v regióne Stredozemného mora, ktorý je citlivý na prírodné riziká (napr. suchá, záplavy) a citlivý na klimatický stres (t. j. globálne otepľovanie). Takéto zlepšenie je možné dosiahnuť iba koordináciou úsilia výskumných skupín s rôznou odbornou spôsobilosťou a multidisciplinárnym prístupom. V rámci tejto Akcie sa bude riešiť vedecká aj spoločenská výzva vytvorením siete odborníkov na variabilitu klímy, predvídateľnosť, predpovedanie a aplikácie. Akcia poskytne podporu pri zvyšovaní povedomia a spôsobilosti, ako aj usmernenie na premietnutie klimatických znalostí do služieb. Konkrétne ciele zahŕňajú multisdisciplinárne vzdelávanie a spoluprácu, posilnenie národných hydro-meteorologických agentúr a podporu neustálej komunikácie medzi výskumníkmi v oblasti klímy a zainteresovanými stranami.
DYNALIFE – Informácia, kódovanie a biologická funkcia: Dynamika života
Information, Coding, and Biological Function: the Dynamics of Life
Program: COST
Doba trvania: 19.9.2022 – 18.9.2026
Zodpovedný riešiteľ: RNDr. Krakovská Anna, CSc.
Anotácia: V polovici dvadsiateho storočia sa vynorili dve nové vedecké disciplíny: molekulárna biológia a informačno-komunikačná teória. Na začiatku bola ich vzájomná spolupráca taká hlboká, že termín genetický kód bol všeobecne akceptovaný na opis významu trojíc mRNA (kodónov) ako aminokyselín. Dnes však takáto synergia nevyužíva závratné pokroky v oboch disciplínach a prináša viac otázok ako odpovedí. Tieto výzvy majú nielen veľký teoretický význam, ale predstavujú aj nevyhnutné míľniky pre biológiu ďalšej generácie: od personalizovanej genetickej terapie a diagnostiky cez umelý život až po produkciu biologicky aktívnych proteínov. Navyše, táto záležitosť je úzko spojená s potrebou paradigmatickej zmeny v teoretickej biológii, ktorú Európe už začala, a ktorá vyžaduje kombinované príspevky z disciplín ďaleko za hranicami biologického sveta. Použitie informácií ako konceptuálnej metafory je potrebné premeniť na kvantitatívne a prediktívne modely, ktoré môžu byť empiricky testované a integrované do jednotného pohľadu. Úspešné splnenie týchto úloh si vyžaduje široký multidisciplinárny prístup a Európa má jedinečnú pozíciu na vybudovanie poprednej svetovej siete na riešenie takéhoto zámeru.Cieľom tejto Akcie je prepojiť zainteresované výskumné skupiny v celej Európe do silnej siete, ktorá podporuje inovatívny multidisciplinárny výskum s vysokým dosahom, a zároveň vyvinúť aktivitu zameranú na prekonávanie komunikačných bariér medzi disciplínami, na vzdelávanie mladých výskumníkov a na priblíženie tejto oblasti širšej verejnosti.
STOCHASTICA – Stochastické diferenciálne rovnice: Výpočet, indukcia, aplikácie
Stochastic Differential Equations: Computation, Inference, Applications
Program: COST
Doba trvania: 26.9.2025 – 25.9.2029
Zodpovedný riešiteľ: MSc. Krakovská Hana
DONUT – Európska doktorandská sieť pre neurálne protézy a výskum mozgu
European Doctoral Network for Neural Prostheses and Brain Research
Program: Horizont Európa
Doba trvania: 1.1.2024 – 31.12.2027
Zodpovedný riešiteľ: Ing. Mgr. Rosipal Roman, DrSc.
Anotácia: DONUT, Európska doktorandská sieť pre neurónové protézy a výskum mozgu, má za cieľ poskytnúť multidisciplinárnu a medzisektorovú sieť pre mladých talentovaných výskumníkov.Ambíciou projektu je slúžiť ako odrazový mostík pre rozšírenie partnerov EÚ do rýchlo sa rozvíjajúcej technológie rozhraní medzi mozgom a počítačom (BCI) a súvisiacich vedeckých disciplín. Doktorandská sieť využije doplnkové odborné znalosti 7 akademických prospešníkov a 8 pridružených partnerov z 8 krajín EÚ, aby svojich 10 doktorandských kandidátov (DC) nasmerovala k riešeniu zásadných problémov vo výskume mozgu a k vývoju rôznych aplikácií a systémov BCI s využitím najnovších technologických pokrokov.Navrhovaná doktorandská sieť bude integrovať existujúci výskum v systémoch BCI s cieľom spraviť ich užívateľsky prívetivejšími, vhodnými pre rôzne typy potenciálnych koncových užívateľov a pre modernú lekársku diagnostiku. Sieť by tiež poskytla vynikajúce príležitosti pre kariérny rozvoj mladých výskumníkov pod záštitou nemeckej doktorandskej graduate school PK NRW (Graduate School for Applied Research in North Rhine-Westphalia, s viac než 180 zúčastnenými profesormi), ktorá pravidelne ponúka špecializované školenia a kurzy vrátane vedeckého písania, akademických prezentačných zručností a podobne. Raná vedecká nezávislosť je jedným z kľúčových cieľov týchto školiacich programov.Cieľom DONUT je vytvoriť silnú a trvalú sieť nielen medzi doktorandskými kandidátmi, ale aj medzi zúčastnenými prospešníkmi a pridruženými partnermi. Výskumníci DONUTu budú profitovať z hustej siete kontaktov so vedcami nadobudnutých počas sieťových školiacich podujatí, čo im zlepší kariérne vyhliadky v európskom aj svetovom inovačnom sektore a umožní im stať sa vedcami zamestnateľnými v priemyselnom aj akademickom sektore. Účasť 7 priemyselných partnerov vo výskumných a školiacich programoch zaručí rozsiahle medzisektorové skúsenosti pre školených a maximalizuje dosah projektu.Partneri projektu:Rhine-Waal University of Applied Sciences (HSRW), NemeckoRadboud University (RU), HolandskoKatholieke Universiteit Leuven (“KU Leuven”) (KUL), BelgickoUniversidad Miguel Hernández de Elche (UMH), ŠpanielskoAarhus University (AU), DánskoKauno technologijos universitetas (KTU), LitvaInstitute of Measurement Science, Slovak Academy of Sciences (IMSAV), Slovensko
Presná neuromodulácia chronickej bolesti: Integrácia funkčnej magnetickej rezonancie a fokusovaného ultrazvuku pre personalizovanú liečbu, skratka „NeuroPain“
Precision Neuromodulation for Chronic Pain: Integrating Functional MRI and Focused Ultrasound for Personalised Treatment
Program: ERANET
Doba trvania: 1.1.2026 – 31.8.2028
Zodpovedný riešiteľ: Doc. RNDr. Witkovský Viktor, CSc.

Národné projekty

MRCartilage – Automatický softvérový nástroj na výhodnocovanie kvantitatívnych MRI štúdií artikulárných chrupaviek v čase
Automatic data evaluation tool from the longitudinal quantitative MRI studies of articular cartilage
Program: APVV
Doba trvania: 1.7.2022 – 30.6.2026
Zodpovedný riešiteľ: Ing. Dr. Szomolányi Pavol, (PhD.)
Anotácia: Cieľom projektu je navrhnúť komplexný nástroj na automatické vyhodnocovanie dát ľudskej kĺbovej chrupavky z kvantitatívnej MRI. Dáta, ktoré budú získané z databázy „Osteoarthritis Initiative“ a namerané na Ústave Merania SAV a Lekárskej Univerzite vo Viedni, budú nasegmentované pomocou automatického segmentačného nástroja na báze konvolučných neurónových sietí. Anotované dáta budú následne registrované na kvantitatívne MRI dáta, ktoré budú dostupné z databázy (T2 a T1rho mapovanie, gagCEST, sodíková MR) pomocou automatických poprípade semi-automatických nástrojov vyvinutých v rámci tohoto projektu. Získané dáta budú vyhodnotené vo viacerých časových bodoch podľa MR meraní, ktoré budú dostupné. Okrem kvantitatívnych MR dát to budú volumetrické dáta, hrúbka chrupavky a textúrová analýza kvantatívnych máp. Vyhodnotenie pacientov sa bude robiť podľa skupín rizikových faktorov (rozrhnutie priečneho väzu, roztrhnutie menisku a menisektómia). Predpokladaný počet pacientov je cca 4000 rozdelených do jednotlivých skupín v pomere 40/30/30. Výstupom projektu bude kompilovaná verzia automatického nástroja na vyhodnocovanie chrupaviek, ktorá bude dostupná vo verejnom zdroji (napr. webovej stránke Ústavu merania).
Inovatívne prístupy k odhaľovaniu vzťahov a interakcií v rámci multivariátnych časových meraní
Innovative approaches to uncovering relationships and interactions within multivariate time measurements
Program: VEGA
Doba trvania: 1.1.2026 – 31.12.2029
Zodpovedný riešiteľ: RNDr. Krakovská Anna, CSc.
Anotácia: Projekt sa týka vývoja a aplikácií metód na analýzu súvislostí medzi simultánne meranými procesmi. Poskúsenostiach s bivariátnou detekciou príčinných vzťahov sa sústredíme na multivariátne prípady, častochápané ako dynamické siete s uzlami reprezentovanými časovými radmi.Pri autoregresných (AR) modeloch a procesoch skúmame najmä Grangerovu kauzalitu, kým pri prevahedeterministickej dynamiky hľadáme prepojenia v rekonštruovaných stavových priestoroch. Silným zástupcomkauzálnych metód je aj prenosová entropia, pri ktorej navrhneme modifikácie s alternatívnymi entropickýmimierami. Venujeme sa tiež potenciálu metód strojového učenia v kauzálnej analýze.Očakávané výsledky zahŕňajú výpočtové nástroje na spoľahlivejšiu identifikáciu kauzálnych vzťahov asynchronizácie, ako aj efektívnejšie modelovanie, predpovedanie a klasifikáciu skúmaných procesov.Navrhnuté metódy budú overené na simulovaných dátach a aplikované na reálne merania, napríklad v oblastiefektívnych prepojení v mozgu a klimatických meraní.
Inovácie v metóde prenosovej entropie: Implementácia alternatívnych entropických mier pre robustnejšiu kauzálnu inferenciu
Innovations in the Transfer Entropy Method: Implementing Alternative Entropic Measures for More Robust Causal Inference
Program: Návratová projektová schéma
Doba trvania: 1.7.2025 – 30.6.2026
Zodpovedný riešiteľ: Mgr. Mezeiová Kristína, PhD.
Anotácia: Cieľom projektu je preskúmať využitie alternatívnych entropických mier, ako sú Rényiho, Tsallisova a permutačná entropia, do metódy prenosovej entropie s cieľom zlepšiť presnosť, robustnosť a výpočtovú efektivitu kauzálnej analýzy v komplexných systémoch. Projekt sa zameria na softvérovú implementáciu príslušne modifikovaných kauzálnych algoritmov, ich testovanie na syntetických a reálnych dátach a identifikáciu oblastí, kde navrhnuté inovácie prinášajú významné výhody.
cBCI-VR – Pacient-terapeut kolaboratívna BCI-VR neurorehabilitácia po cievnej mozgovej príhode
Collaborative BCI post-stroke neurorehabilitation using a patient-therapist interactive VR environment
Program: Plán obnovy EÚ
Doba trvania: 1.9.2024 – 31.8.2026
Zodpovedný riešiteľ: Ing. Mgr. Rosipal Roman, DrSc.
Anotácia: Rastúci počet dôkazov naznačuje, že integrované technológie rozhrania mozog-počítač (BCI) a prostredia virtuálnej reality (VR) poskytujú flexibilnú platformu pre sériu neurorehabilitačných terapií, vrátane významnej motorického zotavenia a kognitívno-behaviorálnej terapie po mozgovej príhode. Keď sa subjekt ponorí do takéhoto prostredia, jeho percepčná úroveň sociálnej interakcie je často narušená v dôsledku suboptimálnej kvality rozhrania, ktorému chýba sociálny aspekt ľudských interakcií. Projekt navrhuje užívateľsky prívetivý inteligentný BCI systém s vhodným prostredím VR, v ktorom pacient aj terapeut spolupracujú prostredníctvom svojich reprezentácií avatarov špecifických pre osobu. Na jednej strane pacient dobrovoľne a vlastným tempom riadi svoju aktivitu v prostredí a interaguje s terapeutom prostredníctvom procesu mentálnych predstáv riadeného BCI. Na druhej strane neobmedzené motorické a komunikačné schopnosti terapeuta umožňujú plne ovládať prostredie. Prostredie VR teda môže flexibilne upravovať terapeut, čo umožňuje vytvárať a vyberať rôzne scenáre pracovnej terapie podľa potrieb pacienta na zotavenie, duševných stavov a okamžitých reakcií.
TInVR – Dôveryhodná interakcia človek–robot a terapeut–pacient vo virtuálnej realite
Trustworthy human–robot and therapist–patient interaction in virtual reality
Program: APVV
Doba trvania: 1.7.2022 – 30.6.2026
Zodpovedný riešiteľ: Ing. Mgr. Rosipal Roman, DrSc.
Anotácia: Cieľom projektu je študovať špecifické formy sociálnej interakcie s využitím modernej technológie – virtuálnej reality (VR), čo je motivované jej známymi benefitmi. Projekt má dve hlavné časti, interakcia človek–robot (HRI) a interakcia terapeut–pacient (TPI). Interakcie sú umožnené prostredníctvom displejov (VR) umiestnených na hlave a pomocou ovládačov v rukách umožňujúcich človeku konať vo VR. Navrhujeme dve výskumné cesty, ktoré majú v príslušných kontextoch ambíciu posunúť súčasný stav poznania. V HRI navrhneme scenáre, ktoré umožnia humanoidnému robotovi učiť sa, chápať a napodobňovať motorické pohyby človeka pomocou flexibilnej spätnej väzby. Ďalej vytvoríme scenáre na testovanie a overovanie ľudskej dôvery v správanie robotov na základe multimodálnych signálov. Budeme tiež skúmať fyzickú interakciu s humanoidným robotom NICO. V TPI s pacientmi po cievnej mozgovej príhode vyvinieme sériu pracovných terapeutických postupov založených na VR na neurorehabilitáciu s motorickým a kognitívnym poškodením pomocou aktívneho a pasívneho rozhrania mozog–počítač a tieto postupy overíme. Očakávame, že pozorovania z experimentov HRI sa využijú v TPI. Navrhovaný projekt je vysoko multidisciplinárny, kombinuje poznatky a výskumné metódy z psychológie, sociálnej kognície, robotiky, strojového učenia a neurovedy. Očakávame, že s človekom v slučke identifikujeme charakteristiky a mechanizmy vedúce k procesom dôveryhodnej interakcie, ako predpokladu úspešnosti, či pri riešení kolaboratívnej úlohy alebo pri terapii vo VR.
EDABSS – Analýza EEG signálu pomocou metód hľadania skrytých zdrojov
EEG data analysis by blind source separation methods
Program: Plán obnovy EÚ
Doba trvania: 1.9.2024 – 31.8.2026
Zodpovedný riešiteľ: Mgr. Rošťáková Zuzana, PhD.
Anotácia: Metódy hľadania skrytých, priamo nepozorovateľných (latentných) štruktúr (blind source separation methods, BSS) v reálnych dátach patria do skupiny metód strojového učenia bez učiteľa. V nemalej miere sa využívajú pri spracovaní obrazu, medicínskom zobrazovaní alebo v hudbe. Tento projekt sa zameriava najmä na analýzu ľudského elektroencefalogramu (EEG), v ktorom je možné pomocou BSS detegovať úzkopásmové oscilácie reprezentujúce procesy v mozgu, či už u zdravých ľudí alebo pacientov s neurologickými ochoreniami a poškodeniami. Na tento účel sa v praxi často využívajú dvojdimenzionálne BSS, ako je napríklad metóda hlavných alebo nezávislých komponentov, pretože sú ľahko implementovateľné a zrozumiteľné aj pre medicínsku a neurologické komunitu. Vlastnosti získaných latentných komponentov však nie vždy korešpondujú s charakterom reálneho signálu a strácajú tak neurofyziologickú interpretáciu. Metódy tenzorickej dekompozície sú síce komplexnejšie z matematického hľadiska, ale vyznačujú sa vysokou flexibilitou modelu a jeho adaptabilitou na konkrétne reálne dáta. Predkladaný projekt bude skúmať možnosti využitia tenzorickej dekompozície i) pri predspracovaní EEG signálu, detekcií a odstránení artefaktov a nežiadúcich komponentov z EEG, ii) analýze latentnej štruktúry EEG pomocou modelov tenzorickej dekompozície s blokovou štruktúrou umožňujúcou lepšie modelovať vzťahy medzi latentnými komponentami, a iii) analýzu dynamických vlastností EEG latentných komponentov. Nové informácie o latentnej štruktúre EEG ako aj navrhnuté algoritmy prispejú k hlbšiemu pochopeniu procesov prebiehajúcich v mozgu a následne k návrhu procedúr pre liečbu a rehabilitáciu pacientov s neurofyziologickým ochorením alebo poškodením.
Účinky nízkofrekvenčných a pulzných elektromagnetických polí na bunkovej úrovni
Effects of low-frequency and pulsed electromagnetic fields at a cellular level
Program: VEGA
Doba trvania: 1.1.2025 – 31.12.2028
Zodpovedný riešiteľ: Mgr. Teplan Michal, PhD.
Anotácia: Hoci pretrváva záujem o problematiku škodlivých aj prospešných biologických účinkov elektromagnetických polí(EMP), stále chýba jasné a jednoznačné vysvetlenie vplyvu EMP na živé štruktúry. Na skúmanie vplyvunízkofrekvenčných (NF) magnetických polí (MP) zdokonalíme nami už skôr vyvinutú experimentálnu platformu,ktorá poslúži na testovanie možných inhibičných alebo stimulačných účinkov v závislosti na parametrochfrekvencie a hustoty magnetického toku. Ako modelový organizmus bude použitý kvasinkový kmeňSaccharomyces cerevisiae. Jeho reakcia na časovo-harmonické a pulzné MP bude sledovaná pomocouturbidimetrie, impedančnej spektroskopie a mikroskopicky. Overíme tiež interakčný model iónovej parametrickejrezonancie pre biogénne ióny a veľkosť okolitého statického geomagnetického poľa. Význam tejto oblastivýskumu spočíva v skúmaní fyzikálnych metód manipulácie s biologickými štruktúrami, s potenciálnym prínosompre biotechnológie a liečbu.
Testy dobrej zhody založené na charakteristickej funkcii pre neurčité údaje s aplikáciou na analýzu klimatických dát
–
Program: APVV
Doba trvania: 1.1.2026 – 31.8.2028
Zodpovedný riešiteľ: Doc. RNDr. Witkovský Viktor, CSc.
Anotácia: Moderný výskum čelí rastúcej neistote v meraných údajoch spôsobenej chybami merania, chybajúcimi meraniami resp. subjektívnym hodnotením výsledkov merania. Tradičné štatistické metódy, ktoré predpokladajú presné údaje, často v takýchto podmienkach zlyhávajú. Neostré (fuzzy) údaje, ktoré zachytávajú neurčitosť a nepresnosť, ponúkajú prirodzený rámec, avšak robustné štatistické nástroje pre tieto údaje sú stále nedostatočne rozvinuté. Tento interdisciplinárny projekt — spájajúci pravdepodobnosť a matematickú štatistiku, aplikovanú matematiku a vedy o meraní — si kladie za cieľ vyvinúť testy dobrej zhody (goodness-of-fit tests) založené na charakteristických funkciách pre fuzzy a intervalové údaje. Táto nová metodológia rieši teoretické aj aplikačné výzvy, napr. so zameraním na analýzu klimatických dát. Ciele projektu zahŕňajú: (1) Rozvoj teoretických a empirických charakteristických funkcií pre fuzzy údaje, definovanie mier vzdialenosti, formulovanie testu a odvodenie jeho štatistických vlastností. (2) Návrh a implementáciu efektívnych algoritmov v R, MATLABe alebo Pythone. (3) Hodnotenie efektívnosti pomocou simulácií a porovnanie s existujúcimi metódami. (4) Aplikáciu metódy na reálne dáta (napr. teploty, zrážky) na demonštráciu jej relevancie v podmienkach neistoty.
Teoretické vlastnosti a aplikácie špeciálnych tried rozdelení pravdepodobnosti
Theoretical properties and applications of special families of probability distributions
Program: VEGA
Doba trvania: 1.1.2024 – 31.12.2027
Zodpovedný riešiteľ: Doc. RNDr. Witkovský Viktor, CSc.
Anotácia: V projekte budú skúmané problémy týkajúce sa rozdelení pravdepodobnosti a ich využitia pri matematickom modelovaní. Z teoretického uhla pohľadu sa budeme zaoberať niektorými triedami rozdelení (rozdelenia generované parciálnymi sumáciami, Schröterova trieda) a hľadaním vlastností rozdelení patriacichd o týchto tried. Budú riešené problémy týkajúce sa kalibračných regresných modelov. Vyvinuté budú nové metódy na riešenie viacrozmerných štatistických problémov, pričom tieto metódy budú založené na výpočte presných pravdepodobnostných rozdelení pomocou inverznej transformácie charakteristickej funkcie rozdeleniavýstupnej veličiny. Pri detekcii kauzality v časových radoch zohráva dôležitú úlohu entropia, ďalšia vlastnosť rozdelení pravdepodobnosti. Primárnou oblasťou aplikácií je využitie rozdelenia testovacích štatistík pri testovaní hypotéz. Nové poznatky získané počas riešenia projektu budú aplikované aj na matematické modelovanie v metrológii, lingvistike a poistnej matematike.