Matavimų inžinerija

Tyrimų tematikos aprašas.

Tyrimu siekiama sukurti išmaniųjų apskaitos skaitiklių paklaidų padidėjimo aptikimo metodus, paremtus energijos tvermės dėsniu bei įvertinti jų realizavimo galimybes, kai elektros potinklyje veikia atsinaujinantys energijos šaltiniai bei pasiekta tik dalinė išmaniųjų skaitiklių plėtra elektros skirstomajame potinklyje. Mokslo grupė anksčiau tyrė įvykiais grįsto metodo panaudojimą nuotoliniam išmaniųjų skaitiklių paklaidų aptikimui, kai tinkle nebuvo prijungtų paskirstyto generavimo šaltinių. Šiame darbe keliama mokslinė hipotezė, kad pavienio išmanaus energijos skaitiklio paklaidos padidėjimas praktinių poreikių priimtinu tikslumu gali būti pasiektas, lyginant einamuosius matavimo rezultatus su mašininio mokymosi modelio, apmokyto atraminėse sąlygose, prognozuojamais dydžiais atitinkančiais tiesiogiai išmatuotus. Pasiūlytų metodų charakteristikos ir paklaidos įvertinimo neapibrėžtis vertinamos naudojant sintezuotus ekvivalentinių elektros tinklų duomenis bei eksperimentinius duomenis surinktus iš laboratorinių stendų ir realaus elektros tinklo. Laukiami rezultatai – tai išmaniųjų skaitiklių anomalių parodymų aptikimo modeliai, duomenų surinkimo sistemos prototipas, mokslinės publikacijos ir pristatymai konferencijose, duomenų rinkiniai atviros prieigos saugyklose.

Tyrimų tematikos aprašas.

Šio tyrimo tikslas – sukurti paaiškinamą dirbtinio intelekto (XAI) sistemą, skirtą automatiniam aviacijos komponentų defektų aptikimui, jų dydžio nustatymui ir klasifikavimui. Ji turėtų išspręsti dabartinių dirbtiniu intelektu pagrįstų neardomųjų bandymų sistemų trūkumus, kurioms dažnai trūksta aiškumo ir kurios sunkiai susidoroja su sudėtingos geometrijos komponentais ir įvairiais defektų tipais. Tyrimo tikslas – pateikti tikslius, skaidrius ir patikimus sprendimus pritaikymui aeronautikos srityje, integruojant tradicinius neardomųjų bandymų metodus su XAI technikomis. Tikimasi, kad bus sukurta validuota automatinio defektų aptikimo, jų dydžio nustatymo ir klasifikavimo sistema aeronautikos komponentuose naudojant paaiškinamą dirbtinį intelektą su pagerintu defektų charakterizavimo patikimumu, padidinant patikrų efektyvumą ir užtikrinant atitiktį griežtiems aeronautikos standartams.

Tyrimų tematikos aprašas.

Aktualumas. Informacinių technologijų revoliucija keičia žmogaus gyvenimą, o dėvimosios sveikatos technologijos jau plačiai naudojamos širdies ir kraujagyslių bei neurologinių ligų stebėsenai. Dirbtinio intelekto ir mašininio mokymosi (DI ir MM) metodai taikomi širdies aritmijos, miego sutrikimų, depresijos, epilepsijos diagnostikai, taip pat gliukozės bei kraujospūdžio stebėsenai, sudarant galimybes personalizuoti gydymą. Problema. Sveikatos stebėsena už klinikų ribų susiduria su iššūkiais – neapibrėžtomis registravimo sąlygomis ir judesių artefaktais, dėl kurių DI/MM modeliai tampa nepatikimi. Reikia metodologijos, kuri leistų ne tik registruoti biožymenis, bet ir apskaičiuoti jų neapibrėžtį, didinant dėvimų technologijų diagnostinį patikimumą. Tikslas - kurti ir tirti metodus, užtikrinančius dėvimų sveikatos technologijų patikimumą. Laukiami rezultatai. Sukurta metodika ir algoritmai leis įvertinti skaitmeninių biožymenų neapibrėžtį, didinant pasitikėjimą dėvimomis technologijomis, bei bus pritaikomi širdies aritmijos, miego sutrikimų ir kraujospūdžio stebėsenai.

Tyrimų tematikos aprašas.

Trauminis smegenų pažeidimas (TBI) kasmet paveikia 69 milijonus žmonių, o naujų atvejų kasmet svyruoja nuo 100 iki 330 iš 100 000 gyventojų. TBI yra pagrindinė darbingo amžiaus žmonių mirties ir negalios priežastis, dėl kurios patiriamos didelės sveikatos priežiūros ir visuomenės išlaidos. Intrakranijinio slėgio bangos forma turi svarbios informacijos apie smegenų sveikatą ir diagnostikoje gali būti taikomos ne tik TBI pacientų grupei. Šiame pasiūlyme nagrinėjamas šių bangų formų panaudojimas, kad būtų galima atlikti individualų ir tikslų gydymą. Multimodalinis intrakranijinių bangų stebėjimas gali pagerinti paciento gydymo rezultatus, greitai nustatyti išeminius ir hipereminius reiškinius ir sumažinti antrinę neurologinę žalą.

Tyrimų tematikos aprašas.

Matavimo skyra reikalauja patikimo signalų atskyrimo, tačiau dėl riboto pralaidumo signalai persidengia. Moksliniais tyrimais siekiama sukurti efektyvius signalų sužadinimo ir apdorojimo būdus ultragarsiniams matavimams. Patikimas vėlavimo laiko ir atspindžio įvertinimas, vizualizacijos skiriamoji geba ir kontrastas pagerinami dėl žadinimo skleisto spektro signalais. Koreliacijos šoniniai lapeliai, signalo juosta gali būti optimizuoti dėka naujoviškų sužadinimo signalų. Žadinimas nesiriboja įprastiniais akustiniais šaltiniais - numatomas ir fotoakustikos naudojimas. Lazerinis ultragarsinis sužadinimas gali naudoti skleisto spektro signalus, kurie savo ruožtu gali būti pritaikyti prie matavimo proceso spektrinių / koreliacinių savybių reikalavimų. Persiklojantys atspindžiai atskiriami spektroskopiniais arba iteraciniais dekonvoliucijos metodais. Atraminiai signalai adaptuojami, siekiant padidinti dekonvoliucijos efektyvumą. Dėl efektyvaus žadinimo ir apdorojimo gaunama nauja signalo kokybė, o tai savo ruožtu padidina vizualizacijos ir matavimų galimybes.

Tyrimų tematikos aprašas.

Mokslinė problema apima ultragarsinių signalų ir diagnostinių vaizdų informatyvią analizę ir rezultatų kiekybinį interpretavimą, tikslu aptikti vidinius defektus bei įvairias patologijas. Tikslas sukurti ir ištirti ultragarsiniuose neardomųjų bandymų ir medicininės diagnostikos vaizduose esančių informatyvių sričių analizės metodus, suteikiančius galimybes atlikti šių sričių kiekybinių parametrų matavimą bei automatizuotą klasifikavimą (vidinių defektų objektuose bei įvairių patologijų), taikant dirbtinio intelekto metodus.