• První tři místa obsadily univerzity z Prahy, Bratislavy a Brna
• Vítězná práce Jana Bayera bodovala především celospolečenským přínosem a možností okamžitého využití v praxi
• Kvalita a konkurenceschopnost prací roste, stále více z nich dostává příležitost k prezentaci na zahraničních vědeckých konferencích

Schopnost pohybovat se autonomně v neznámém stísněném prostředí a vytvořit jeho podrobnou mapu. To je role šestinohého robota záchranáře, jehož „mozek“ navrhl a otestoval diplomant Jan Bayer z pražské Fakulty elektrotechnické ČVUT. Za precizně zpracovaný diplomový projekt s velkým celospolečenským potenciálem si odnesl 1. místo v prestižní soutěži IT SPY, která každý rok vyhlašuje nejlepší IT diplomky z českých a slovenských univerzit. Druhé místo míří na Slovensko za Michalem Huckom z Fakulty informatiky a informačních technologií bratislavské STU, jehož algoritmus pomáhá internetovým vývojářům v reálném čase identifikovat ztracené a zmatené webové uživatele. Třetí nejlepší prací je projekt Dušana Drevického z Fakulty informačních technologií VUT v Brně, zaměřující se na nejistotu v modelech strojového učení. Pomáhá počítači označit rentgenové snímky, u kterých si počítač není jistý, zda je vyhodnotil správně. 17 akademiků z českých a slovenských IT fakult letos vybíralo ze skoro 1600 diplomek.

Vítězný projekt Jana Bayera z pražské ČVUT své první místo získal takřka jednomyslně. Kromě prvního místa si zároveň odnesl také cenu společnosti Valeo, která je hlavním partnerem soutěže. Diplomka řeší zásadní problém, kterým je průzkum neznámého prostředí při záchranných misích během přírodních katastrof, při průmyslových neštěstích, důlních závalech nebo hledání osob v jeskynních systémech. Bayerem navržený program, který robota řídí, dokáže díky získaným informacím sám navrhnout cestu, aby dokázal vytyčené území co nejlépe zmapovat a určit průchodnost terénem. To může pomoci záchranářům v rozhodování, zda je oblast bezpečná pro vstup.

„Systém byl vyvíjen pro šestinohý kráčející robot, který byl nasazen v různých scénářích ve vnitřním i venkovním prostředí. Zároveň se podařilo navržené řešení nasadit v rámci americké elitní DARPA Subterranean Challenge na kolovém i pásovém robotu s různou senzorickou výbavou, který slouží k testování řešení laboratoří NASA GPL, MIT nebo CMU. Výsledky jsem pochopitelně zahrnul do diplomové práce,“ zmiňuje Jan Bayer. „Systém nyní budeme nasazovat například ve scénáři průzkumu městského podzemí v rámci simulované záchranné mise.“

„Práce nás zaujala především tím, že student prezentoval komplexní řešení, které dokázalo obstát v testu využívaném i vývojovými odděleními americké civilní obrany nebo armádou. Celospolečenský přínos a profesionalitu takového řešení uznali také kolegové z poroty,“ uvádí profesorka Mária Bieliková z FIIT STU v Bratislavě, letošní akademická garantka soutěže.

Na druhém místě se umístil Michal Hucko z bratislavské STU. Jeho algoritmus, který je možné využít při personalizování webových stránek a aplikací, může zásadním způsobem zlepšit ergonomii a user experience projektů. Z uživatelského chování je schopen v reálném čase vyhodnotit moment, kdy se uživatel na stránce nebo v aplikaci pravděpodobně ztratil, a dát podnět k vyvolání návazné akce – například nabídnout okno s nápovědou nebo propojit uživatele s online podporou. Vývojářům zároveň poskytne zpětnou vazbu a identifikuje kritická místa v navigaci.

„Hledal jsem řešení, které by se vyrovnalo eye-tracking technologii. Ta je poměrně přesná, nicméně velice drahá a vyžaduje speciální komponenty, které znemožňují kontrolu v rámci běžného styku s uživatelem, jejich cena je navíc velice vysoká. Náš přístup je v podstatě podobný jako při biometrické autentizaci a pouhým sledováním pohybu kurzoru dosáhneme stejně přesných výsledků jako nákladný eye-tracking,“ vysvětluje Michal Hucko. „Řešení je již připravené pro komerční nasazení a má za sebou první ostré využití.“

„S ohledem na vyspělost české i slovenské e-commerce považuji řešený problém za velice zajímavý nápad, pro který zde existuje mezi vývojáři reálná poptávka. Může pomoci efektivně řešit problémy například při digitálním onboardingu u bank a dalších služeb. Autor práce má zároveň jasnou vizi, jak se svým projektem dále nakládat, a už nyní má řešení integrováno do funkčního produktu,“ uvádí Tomáš Krátký ze společnosti Profinit, která je odborným garantem a spoluorganizátorem soutěže za korporátní sféru.

Třetí místo putuje za Dušanem Drevickým z brněnského VUT. Jeho diplomová práce reaguje na rostoucí roli neuronových sítí a mechanismů strojového učení. Ty se často musí samy rozhodnout a přijmout závěry, se kterými dále pracují, přičemž někdy mohou svůj chybný výrok mylně označit za správný. Drevický proto vytvořil a otestoval algoritmus, který při zkoumání rentgenových snímků zubů dokáže sám určit, nakolik si je jistý se svými závěry. Výrazným způsobem tak zrychluje plánování zákroků a eliminuje případné riziko chyby, vyplývající z počítačové analýzy snímků.

„Většímu rozšíření modelů strojového učení v medicíně dnes stále brání nedostatek informací o tom, zda jsou závěry, které algoritmus přijme, správné. Omyly v medicíně jsou drahé a závažné, v mnohých případech však modely strojového učení začínají být nepostradatelné – bývají lepší a přesnější než lékaři. Těm zároveň šetří práci a dovolují více se soustředit na úkony, které vyžadují expertní rozhodnutí,“ vysvětluje Dušan Drevický. „Moje práce tento problém řeší a jak bylo prokázané, výrazně zvyšuje efektivitu lékaře a jeho jistotu při využívání umělé inteligence v jeho medicinské praxi. U zubařů, kterých je nedostatek, to má v tomto ohledu smysl.“

„Role automatického učení a počítačové asistence roste s každým rokem. Čím dál tím víc je jasné, že spolu s učicími mechanismy musí vznikat i mechanismy korekční. Práce si vzala za úkol implementovat je v prostředí, kde není prostor pro chyby – tedy v medicíně –, a přinesla velice přesvědčivé výsledky,“ zakončuje Bieliková.

Cenu veřejnosti si letos odnesl Matúš Mrázik z Fakulty řízení a informatiky Žilinské univerzity s programem, který při učení ze série podkladů sám dokáže vyřadit ty, které se zdají být chybné. Do svých učicích mechanismů tak nezanese chyby vyplývající ze špatně předložených vzorů.

Akademici se shodují, že kvalita studentů IT fakult nijak nezaostává za světem. Jejich projekty si všímají nejdůležitějších světových trendů a většina z nich má šanci prorazit ve světové konkurenci.
„V letošním roce jsme posuzovali rekordní počet prací pracujících nebo využívajících metody umělé inteligence, tedy jednoho ze zásadních prvků budoucího technologického rozvoje. Potěšující je i rostoucí mezinárodní odezva na diplomové projekty studentů – například formou možnosti prezentovat je na zahraničních vědeckých konferencích,“ zakončuje Bieliková.

Podobně to vidí také Leoš Dvořák, generální ředitel vývojového centra společnosti Valeo. Podle něj mají současní čeští a slovenští diplomanti šanci spolupracovat na projektech, které změní tvář celé řady odvětví – například pro Česko i Slovensko důležitého automotive průmyslu.
„Z pozice světového leadera v automobilovém vývoji můžeme konstatovat, že česká a slovenská stopa ve vývoji například autonomních vozidel je již dnes velice hluboká. Ostatně právě vítězná práce, která představila algoritmus autonomně ovládaného robota v neznámém prostředí, je důkazem, jak vyspělí v této oblasti diplomanti jsou.“

Že je spolupráce firem a diplomantů vysoce žádoucí, si myslí i Tomáš Krátký ze společnosti Profinit. Ta každoročně soutěž IT SPY spoluorganizuje a s univerzitami úzce spolupracuje.
„V Profinitu jsme si například vytvořili vlastní systém interního vzdělávání, který je určený pro nové kolegy a nenásilně navazuje na vysokou školu. Dokážeme tak skvěle pokračovat v dobré práci, kterou započaly české a slovenské univerzity, a maximálně tak zhodnotit schopnosti bývalých studentů. I díky tomu se celá řada kvalitních diplomových projektů dostane do světa.“

Soutěže IT SPY se v letošním roce konala již po desáté. Účastní se jí 1579 absolventů z akademického roku 2018/19 ze 17 IT fakult v České republice a na Slovensku. Vítěz kromě akademického uznání získal také 1000 eur na další rozvoj projektu.

Na všechny projekty se můžete podívat na webu http://www.itspy.cz/cz/galerie-nejlepsich/.

 

Celkové výsledky soutěže:

Absolutní vítěz

Jan Bayer, Fakulta elektrotechnická, České vysoké učení technické v Praze, Fakulta elektrotechnická

Autonomní explorace nerovného terénu šestinohým kráčejícím robotem

Vítězná práce se zaobírá mapování neznámého nebo změněného terénu je zásadní při záchranných misích během přírodních katastrof nebo při důlních závalech. Slouží nejen ke zmapování dané lokality, ale také k určení její průchodnosti nebo zjištění bezpečnosti pro vstup záchranářů. K tomu pomáhá nově vyvinutý systém nasazený do robota. Ten díky získaným informacím dokáže sám navrhnout další trasu, aby dokázal vytyčené území co nejlépe zmapovat. Byl také otestován na šestinohém kolovém pásovém robotovi, a to jak v budově, tak i ve venkovním nerovném terénu. Navržené řešení bylo dále nasazeno v několika dalších experimentálních scénářích zahrnujících vnitřní prostory a důlní chodby, které byly úspěšně prozkoumány v rámci DARPA Subterranean Challenge

Druhé místo soutěže

Michal Hucko, Fakulta informatiky a informačních technologií, Slovenská technická univerzita v Bratislavě

Identifikace zmatení uživatele ve webové aplikaci

Tato práce se zabývá optimalizací webových stránek a aplikací tak, aby umělá inteligence dokázala sama určit, kdy je uživatel ztracený a neví kam dál. Model sleduje pohyb myši a na jeho základě se naučí rozpoznat zmatení uživatele a může mu nabídnout okno s nápovědou na základě jeho předešlé aktivity. Může tedy odhadnout, zda má uživatel na webu problém najít nějakou informaci a doporučit mu dostupná řešení jeho problému. Na druhou stranu slouží i vývojářům a majitelům webových stránek, když jim sledování zmatení uživatele může pomoci v lepším rozvržení webu a jeho optimalizaci. Toto řešení bylo odzkoušeno na portále cestovní kanceláře FiroTour a je integrované do portálu YesElf.

 

Třetí místo soutěže

Dušan Drevický, Fakulta informačních technologií, Vysoké učení technické v Brně

Nejistota modelů hlubokého učení při analýze lékařských obrazových dat

Dušan Drevický aplikoval neuronové sítě na automatickou lokalizaci klíčových bodů v rentgenových snímcích lebky. Díky tomuto vylepšení dokáže neuronová síť sama vyhodnotit, jestli si je svými závěry jistá, nebo ne. Na základě toho pak lékař ví, jestli musí snímek zpracovat manuálně. Tato inovace přináší podstatné zrychlení plánování zubařských zákroků. Práce vznikla ve spolupráci s firmou TESCAN 3DIM a bude zakomponovaná do jimi vyvíjeného medicinského diagnostického softwaru.

 

4. – 8. místo soutěže (v abecedním pořadí)

Šimon Lomič, Fakulta informačních technologií, České vysoké učení technické v Praze

Kombinatorické hry typu Taking and Breaking

Tato práce přistupuje k řešení her metodou kombinatorické teorie her. Práce představila analytická řešení pro nové i již zkoumané varianty těchto her a také dokázala, že některé varianty téměř jistě snadné řešení nemají.

Matúš Mrázik, Fakulta řízení a informatiky, Žilinská univerzita

Reverzibilní extrakce příznaků

Tato práce znamená posun ve strojovém učení, když vytvořený program dokáže sám vyhodnotit, co do přednastaveného vzoru nepatří, a může tak usnadnit a urychlit zpětnou kontrolu vzorů, která probíhá manuálně člověkem.

Vojtěch Polášek, Fakulta informatiky, Masarykova univerzita v Brně

Bezpečnost Argon2 vzhledem k využití pro šifrování disků pomocí hesla

Tato práce se zabývá kyberbezpečností a ověřuje skutečnou efektivitu šifrovacího klíče Argon2.

Jakub Strmeň, Fakulta přírodních věd, Univerzita Mateja Bela v Banskej Bystrici

Výpočetní systém pro strukturální analýzu grafů s podporou paralelismu

Práce prezentuje důležitá zjištění o vlastnostech grafů, tzv. snarků, která mohou přispět k řešení problémů barvení grafů, a tím i k optimalizaci výrobních procesů a síťové komunikace.

Martin Süss, Provozně ekonomická fakulta, Mendelova univerzita Brno

Rozpoznání pojmenovaných entit v textu

Je možné vylepšuje strojové čtení a automatické rozpoznávání významu textu.

 

Cena společnosti VALEO za nejlepší diplomovou práci v oblasti počítačového vidění a zpracování senzorických dat Cena udělená partnerem soutěže, společností Valeo, pro projekt, který nabízí největší možný přínos v oblasti podnikových systémů.

Jan Bayer, Fakulta elektrotechnická, České vysoké učení technické v Praze, Fakulta elektrotechnická

Autonomní explorace nerovného terénu šestinohým kráčejícím robotem

 

Cena veřejnosti

Cena udělovaná na základě online hlasování veřejnosti

Matúš Mrázik, Fakulta řízení a informatiky, Žilinská univerzita

Reverzibilní extrakce příznaků