Seminaria

Wystąpienie dotyczy problemu identyfikacji zastosowań urządzeń klasy NISQ oraz kolejnych generacji w obszarze kwadratowej, nieograniczonej optymalizacji binarnej. Omówione zostaną wybrane właściwości potencjalnych klas problemów. Jako ilustrację zaprezentowane zostaną doświadczenia z określonymi klasami problemów, wywodzącymi się z teorii kodowania (por. Mathematics 2025, 13(16), 2633), korelacji nieklasycznych oraz zastosowań kolejowych.

Podczas seminarium zostaną zaprezentowane wyniki projektu badawczego dotyczącego generowania realistycznego ruchu sieciowego Zigbee przy użyciu dużego modelu językowego (LLM), a konkretnie GPT-4.1 firmy OpenAI.

W przeciwieństwie do tradycyjnych metod opartych na regułach lub podejściach statystycznych, proponowana metoda polega na ekstrakcji reprezentatywnych próbek pakietów z rzeczywistego ruchu Zigbee.

Uwzględnia ona uczenie na podstawie próbek, sprzężenie zwrotne z udziałem człowieka oraz prompt engineering. Prezentacja obejmie dwa kluczowe eksperymenty:

Podczas seminarium zaprezentowane zostaną wyniki realizacji projektu badawczego, którego celem było opracowanie podsystemu głosowej interakcji człowiek-robot. Zrealizowany system integruje nowoczesne technologie przetwarzania mowy, rozpoznawania i generowania odpowiedzi za pomocą dużych modeli językowych (LLM, np. GPT-4).

Zaprezentowane zostaną wyniki realizacji projektu pt. „Porównawcza analiza podejść analitycznych, numerycznych i symulacyjnych charakterystyk czasowych długości pierwszego przepełnienia bufora w modelu $M^X/G/1/N$ z Multiple Vacation” nr IITIS/BW/01/25 realizowanego w ramach Funduszu Badań Własnych IITiS PAN.

Many of the differences between the quantum and classical worlds are most visible when studying measurements. For example, classical measurements are repeatable and their outcomes are objective, whereas only measurements of quantum systems which exhibit quantum Darwinism have these properties and so support the emergence of classicality.  Another difference is that the outcomes of sets of classical measurements can always be described with joint probability distributions, whereas sets of quantum measurements may require quasiprobabilities.

Indoor localization approaches offer solutions for detecting locations in areas where technologies such as GPS (which are successful in outdoor environments) are inadequate. In this seminar, different approaches used in indoor localization, solutions proposed using the fingerprinting technique, innovations and future trends will be discussed. The main topics to be examined include solutions based on the use of singular and hybrid technologies, the use of filters in the pre-processing stages, design of deep architectures in the classification stage, and dual band WiFi based strategies.

Zadania lokalizacji miejsc wycieków i awarii w sieciach wodociągowych (WDN) wymagają posiadania wiarygodnego modelu WDN.

Duże modele językowe (ang. Large Language Models, LLM) są w ostatnim czasie intensywnym obszarem badań. Ich kompetencje w syntezie, streszczaniu i tłumaczeniu tekstu, są już dobrze znane. Jednak ich zastosowanie w klasycznych zadaniach uczenia maszynowego, takich jak klasyfikacja, pozostaje obszarem nowym i słabo zbadanym.