Powrót
Profil jednostki
Instytut Automatyki i Informatyki Stosowanej
Menu jednostki
Profil
Instytut Automatyki i Informatyki Stosowanej został utworzony w roku 1955 jako Katedra Automatyki i Telemechaniki pod kierunkiem profesora Władysława Findeisena. W roku 1970 przyjął postać Instytutu Automatyki. Szybki rozwój technologii mikroprocesorowej i jej wpływ na dziedzinę automatyki rozszerzył obszary badawcze Instytutu w stronę algorytmicznych i obliczeniowych aspektów sterowania i wspomagania decyzji. Doprowadziło to w roku 1994 do zmiany nazwy Instytutu na obecna. Tematyka współcześnie prowadzonych badań może być podzielona na obszary odpowiadające siedmiu Zespołom badawczym Instytutu.
Zespół Biometrii i Uczenia Maszynowego koncentruje zainteresowania na zagadnieniach sterowania i informatyki inspirowanych biologią, w tym biometrii, uczeniu maszynowym, modelowaniu niepewności. Badania w zakresie biometrii dotyczą identyfikacji tęczówki, podpisu odręcznego, kształtu i linii dłoni, a także bezpieczeństwa przechowywania i przesyłania danych biometrycznych i biometrycznych kart inteligentnych. Badania w dziedzinie uczenia maszynowego dotyczą uczenia ze wzmacnianiem, a w szczególności algorytmów uczenia, sterowania adaptacyjnego i systemów wieloagentowych.
Główną przestrzenią zainteresowań Zespołu Złożonych Systemów jest rozwijanie teorii i metodologii opartej na modelu predykcyjnym w sterowaniu i hierarchicznych strukturach sterowania w systemach nieliniowych z niepewnością, rozwijanie metod rozwiązywania ciągłych i dyskretnych w czasie problemów optymalizacji, oraz tworzenie oprogramowania dla komputerowo wspomaganych analiz i projektowania złożonych systemów sterowania. Szczególna uwaga jest poświęcana zagadnieniom obliczeń rozproszonych i równoległych, synchronicznych i asynchronicznych.
Zespół Programowania Robotów i Systemów Rozpoznających skupia swoje badania na sterowaniu robotów i analizie algorytmów sterowania, językach programowania robotów oraz na analizie dynamiki manipulatorów. Podczas badań zaproponowano i przetestowano nowe algorytmy sterowania ruchem robotów, w szczególności dotyczące systemów składających się ze współpracujących ze sobą robotów. Szczególną uwagę poświęca się niedawno zaimplementowanym adaptacyjnym algorytmom sterowania przeznaczonym dla robotów z czujnikami.
Badania Zespołu Technik Sterowania dotyczą struktur i algorytmów regulacji zaawansowanej oraz nadrzędnego sterowania i optymalizacji bieżącej obiektów typu przemysłowego, ze szczególnym uwzględnieniem algorytmów predykcyjnych, sterowania rozmytego, optymalizacji w strukturze warstwowej oraz modelowania obiektów dla potrzeb sterowania. Przedmiotem rozważań są algorytmy oparte zarówno na modelach liniowych jak i nieliniowych. Rozwijane są również inteligentne metody obliczeń dla celów projektowania i strojenia układów regulacji i sterowania.
W Zespole Inżynierii Oprogramowania przedmiotem badań są metody wytwarzania oprogramowania oraz oceny jego jakości. Zakres badań obejmuje procesy projektowe, metody analizy, projektowania i oceny jakości oprogramowania oraz metody prowadzenia audytu informatycznego. Oprócz teoretycznych prac badawczych zespół funkcjonuje w rynkowym sektorze IT, świadcząc usługi doradcze przy realizacji i ocenie dużych projektów informatycznych.
Zespół Badań Operacyjnych i Systemów Zarządzania zajmuje się modelami optymalizacyjnymi dla różnorodnych klas problemów decyzyjnych oraz algorytmami i metody wspomagania procesów zarządzania. Modele optymalizacyjne, algorytmy harmonogramowania i planowania dotyczą zarówno scentralizowanych struktur systemów zarządzania jak i rozproszonych, funkcjonujących w warunkach rynkowej konkurencji. Opracowywane są modele i mechanizmy aukcyjne dla konkurencyjnych rynków wielotowarowych działających w warunkach ograniczeń, w tym dla rynków energii elektrycznej.
Badania Zespołu Optymalizacji i Wspomagania Decyzji obejmują teorię i algorytmy dla optymalizacji liniowej, nieliniowej oraz dyskretnej, a także metody ekstrakcji danych i inżynierię wiedzy. Istotny kierunek badań dotyczy rozwoju technik optymalizacji wielokryterialnej i decyzji w warunkach niepewności dla systemów wspomagania decyzji. Badane są nowe modele i algorytmy dla zagadnień wyboru w warunkach ryzyka oparte na modelach wielokryterialnych. Rozwijane są interaktywne algorytmy optymalizacji wielokryterialnej.
- Jednolity identyfikator zasobu
- http://wizzar.ii.pw.edu.pl/RepoTest//info/affiliation/WEITI-b6be739d-6118-45c0-8c0b-f804f6a0c86a/