|
|
EASIMEN - Sandbox pro umělé bytosti v simulovaném prostředí
Hencz, Attila ; Neruda, Roman (vedoucí práce) ; Pilát, Martin (oponent)
Název práce: EASIMEN - Sandbox pro umělé bytosti v simulovaném prostředí Autor: Attila Hencz Katedra / Ústav: Katedra teoretické informatiky a matematické logiky Vedoucí bakalářské práce: Mgr. Roman Neruda, CSc., Ústav infor- matiky AV ČR,1 v.v.i.2 e-mail adresa vedoucího: Roman.Neruda@mff.cuni.cz Abstrakt: Předložená práce se zabývá vytvořením přizpůsobitelného skoro-univerzálního simulačního prostředí pro ztelesněné umělé inteligence (umělé bytosti), kde simulace probíhají i v reálném čase. Dále je také zkoumána problematika běhu takového systému a metody použité při těchto simulacích. Stávající implementace simulačního prostředí (EASIMEN) je zjednodušené a složí k demonstraci návrhu. Přitom je k dispozici pár jednoduchých ukážkových modulu specifických implementací pre potužitou architektúru umělej inteligence navržené autorem (BIAR), které jenom znázorňují jednotlivé aspekty této problematiky a sloužia jako šablóny pro vytvoření sofistikovanějších modulu v budoucnu. Klíčová slova: umělá inteligence, real-time simulace, 3D grafika, fyz- icky simulované virtuální prostředí, umělá bytost, kombinování příztupů k problematice umělé inteligence, návrh uměle inteligence založené na bi- ologii,...
|
|
|
Reducing Complexity of AI in Open-World Games by Combining Search-based and Reactive Techniques
Černý, Martin ; Brom, Cyril (vedoucí práce) ; Dignum, Frank (oponent) ; Pilát, Martin (oponent)
Hry s otevřeným světem jsou žánrem počítačových her, který hráčům nabízí vysokou míru volnosti pro ovlivňování herního světa. Tato volnost znatelně komplikuje tvorbu umělé inteligence pro tento druh her. V této práci představujeme tři nové techniky, které umožňuji omezit různé druhy komplexity, které vyvstávají při implementaci umělé inteligence pro hry s otevřeným světem. Vyvinuli jsme tzv. behaviorální objekty ("behavior objects") jako nadstavbu nad často používanými chytrými objekty ("smart objects") objekty, navrhli jsme a implementovali metodu pro specifikaci chování z globálního pohledu založenou na splňování omezujících podmínek a ukázali jsme, že techniky prohledávání s protivníkem mohou nahradit složité reaktivní rozhodování v případech, kde je potřeba vzít v úvahu velké množství parametrů. Tyto obecné techniky byly implementovány a vyhodnoceny v prostředí kompletní hry Kingdom Come:Deliverance. Powered by TCPDF (www.tcpdf.org)
|
|
|
Získávání a správa údajů o konferencích a workshopech
Pilát, Martin ; Žemlička, Michal (vedoucí práce) ; Eckhardt, Alan (oponent)
Cílem této práce je vytvořit aplikaci, která pomůže svým uživatelům vyznat se v záplavě informací o konaných konferencích, workshopech, kongresech a symposiích. Počet zobrazovaných událostí lze omezit pomocí pokročilého systému uživatelsky definovaných filtrů. Aplikace obsahuje propracovaný systém uživatelských práv a umožňuje vytváření osobních a skupinových kalendářů konferncí. Důležitou součástí je také modul pro automatické dolování informací o konaných akcích příchozích zpráv. Tento modul používá jednoduché vyhledávání klíčových slov z ručně vytvořeného slovníku, k nalezení termínů, témat, názvu a dalších důležitých údajů týkajících se dané konference. Úspěšnost tohoto modulu je okolo 80% pro dolování termínů a okolo 70% při získávání dalších informací.
|
|
|
Evolutionary Algorithms for Multiobjective Optimization
Pilát, Martin ; Neruda, Roman (vedoucí práce) ; Schoenauer, Marc (oponent) ; Pošík, Petr (oponent)
Vícekriteriální evoluční algoritmy se v posledních letech těší velké pozornosti. Dokázaly, že patří mezi nejlepší vícekriterální optimali- zátory a byly použity v mnoha průmyslových aplikacích. Jejich po- užitelnost je ale omezována tím, že vyžadují velké množství vyhod- nocení jednolivých účelových funkcí. Tyto mohou být v případě re- álných problémů složité a jejich vyhodnocení může být drahé. Pro snížení počtu vyhodnocení jednotlivých účelových funkcí se použí- vají tzv. náhradní modely. Ty jsou jednoduchou a rychlou aproximací skutečných účelových funkcí. V této práci představujeme výsledky výzkumu prováděného mezi lety 2009 a 2013. Představujeme vícekriteriální evoluční algoritmus s agregovaným náhradním modelem a jeho verze, které použivají další náhradní model pro předvýběr jedinců. V další části se zabýváme pro- blémem výběru vhodného typu náhradního modelu. Diskutujeme o tom, které charakteristiky modelu jsou důležité a žádané, a navrhu- jeme propojení náhradního modelování s meta-učením. V poslední části se potom zabýváme využitím vícekriteriální optimalizace pro ladění parametrů klasifikátorů a ukazujeme, že přidání dalších účelo- vých funkcí může urychlit nalezení vhodného nastavení. 1
|
|
|
Anomaly Detection Using Generative Adversarial Networks
Měkota, Ondřej ; Fink, Jiří (vedoucí práce) ; Pilát, Martin (oponent)
Generativní adversariální sítě (GAN) jsou schopny naučit se distribuci svých vstupů. Používají se pro naučení se distribuce normálních dat a pak je lze využít pro detekci i velmi vzácných anomálií, např. Schlegl a spol. (2017) navrhl metodu pro detekci anomálií - AnoGAN. Problémem metody GAN je ovšem nestabilita během tréninku. Proto Arjovsky a spol. (2017) navrhl novou verzi nazvanou Wasserstein GAN (WGAN). Cílem této práce je navrhnout model používající WGAN pro detekci podvodných transakcí kreditními kartami. Vyvinuli jsme novou metodu, nazvanou AnoWGAN+e, částečně založenou na AnoGANu a porovnáváme ji s One Class Support Vector Machi- nes (OC-SVM) (Schölkopf a spol. (2001)), k-Means ensemble (Porwal a spol. (2018)) a dalšími metodami. Kvalita studovaných metod je měřena pomocí plochy pod křivkou přesnosti a výtežnosti (AUPRC) a pomocí přesnosti v různých úrovních výtěžnosti na kolekci dat obsahující transakce kreditních karet (Pozzolo (2015)). AnoWGAN+e dosáhl nejvyšší hodnoty AUPRC, o 12% více než druhá nejlepší metoda OC-SVM. Náš model má přesnost 20% při 80 % výtěžnosti ve srovnání s 8% u OC-SVM; a 89% přesnost při 10 % výtěžnosti, oproti 79% u k-Means ensemblu. 1
|
|
|
Evoluční algoritmy pro vytváření optimálních nářezových plánů
Balcar, Štěpán ; Pilát, Martin (vedoucí práce) ; Mareš, Martin (oponent)
Tvorba nářezových plánů velkoplošného materiálu pro kotoučovou pilu je praktický problém z mnoha oblastí průmyslu. Pro tento problém byl navržen speciální a specifický algoritmus. Všechny objekty, jak materiál, tak vzniklé podobjekty, jsou pravoúhlé a mají obdélníkový půdorys. Vzniklý algoritmus vytváří, kromě kotoučovou pilou rozřezatelného nářezového plánu, optimalizovaný seznam řezů a nářezů. Tato data mohou sloužit jako vstup pro bezobslužnou, plně automatickou kotoučovou pilu. Nový algoritmus přináší úsporu v množství potřebného materiálu k vyřezání požadovaných objektů, ale i další úspory v množství potřebné pracovní síly.
|
|
|
DyBaNeM: Bayesian Model of Episodic Memory
Kadlec, Rudolf ; Brom, Cyril (vedoucí práce) ; Lim, Mei Yii (oponent) ; Pilát, Martin (oponent)
Název práce: DyBaNeM: Bayesovský model epizodické paměti Autor: Mgr. Rudolf Kadlec E-mail: rudolf.kadlec@gmail.com Katedra: Kabinet software a výuky informatiky Vedoucí disertační práce: Mgr. Cyril Brom, Ph.D. Kabinet software a výuky informatiky Abstrakt: Umělí agenti vybavení epizodickou (nebo autobiografickou) pamětí mají schop- nost zapamatovat si a následně si i vybavit, co se jim stalo v minulosti. Stávající modely epizodické paměti (EP) fungují jako pouhé logy s indexy: umožňují záznam, vyhledávání a mazání vzpomínek, ale jen zřídka uchovávají agentovu aktivitu v hierarchické podobě, natož aby umožňovaly automaticky abstraho- vat pozorovanou aktivitu do obecnějších epizod. V důsledku toho nejzajímavější rysy lidské EP, jako jsou rekonstrukce vzpomínek, vznik falešných vzpomínek, postupné zapomínání a předpovídání překvapivých situací, zůstávají mimo jejich dosah. V této práci představíme výpočetní model epizodické paměti pojmenovaný DyBaNeM. DyBaNeM propojuje modelování EP s algoritmy pro rozpoznávání aktivit v jednom výpočetním modelu. DyBaNeM staví na principech Bayesovské statistiky a na takzvané Fuzzy-Trace teorii vycházející z oblasti výzkumu falešných vzpomínek. V práci bude představeno několik...
|
|
|
Predikce časových řad
Boková, Kateřina ; Pilát, Martin (vedoucí práce) ; Koubková, Alena (oponent)
V předložené práci podáváme přehled metod pro modelování a predikci časových řad. Popisujeme jak dekompoziční metody a metody založené na Boxově-Jenkinsově metodologii, tak metody využívající postupů z oblasti výpočetní inteligence, především neuronové sítě. Popis metod je veden především z algoritmického hlediska -jsou uvedeny a odvozeny způsoby, jak nastavovat jejich parametry. Součástí práce je software, který umožňuje jednotlivé metody aplikovat na časové řady, experimentovat s nimi a porovnávat je.
|
|
|
Domain Specific Languages in Functional Programming
Rapavá, Jana ; Hric, Jan (vedoucí práce) ; Pilát, Martin (oponent)
V umělé inteligenci, obzvláště v programování s omezujícími podmínkami, je populární navrhovat rozličné modelovací jazyky, které umožňují řešit problémy na úrovni domény a prostřednictvím doménových abstrakcí. Při tom je často užitečné používat techniky známé z oblasti doménově specifických jazyků. Funkcionální programovací jazyky poskytují nové prostředky pro návrh těchto jazyků, obzvláště v případě vnořených doménově specifických jazyků. Tato práce zkoumá výhody a nevýhody využití technik funkcionálního programování při návrhu a implementaci vnořeného doménově specifického jazyka pro problémy prohledávání stavových prostorů.
|
|
|
Strojové učení pro monitorování počítačových clusterů
Adam, Martin ; Pilát, Martin (vedoucí práce) ; Balcar, Štěpán (oponent)
Vzrůstající počet požadavků na zpracovávání neustále rostoucích objemů dat dalo vzniknout novému způsobu správy počítačových systémů. V novém paradigmatu vzkvé- tají dynamicky vytvářené virtualizované servery, na kterých béží distribuované aplikace, každá zabírající mnoho samostatných strojů. Pro hladký a stabilní běh těchto aplikací je rozhodující efektivita detekce a opravy případných chybových stavů, do kterých se servery dostávají. Standardní monitorovací metody s nadstavbovými metodami na chy- bovou signalizaci nedávají při použití v tomto prostředí uspokojívé výsledky. V této práci popisujeme vytvoření systému k nasbírání datasetu tvořeného výkonostními metrikami klastru serverů, na kterých běží distribuovaná aplikace. Na těchto datech jsme následně ozkoušeli několik různých modelů. Navrhujeme pak systém na detekci anomálií, který by upozorňoval na chybné stavy využívající nejlepší z těchto modelů. 1
|
host ::
RSS.