Informacinių technologijų atviros prieigos centras

Privatumo politika

Mokslininkų padėkos

Foninio triukšmo atskyrimas arba jo slopinimas tam tikrame įraše, siekiant išgauti švarią kalbą, naudingas žmonėms su klausos aparatais ir įrenginiams, pvz., automatinio kalbos atpažinimo sistemoms. Pastaraisiais metais buvo atliekami įvairūs eksperimentai, siekiant sukurti kalbos signalo gerinimo (SE) modelius ar sistemą, kuri leistų pasiekti signalo kokybės aukštus įverčius, grindžiamą klasikiniais algoritmais arba giliųjų neuronų tinklų metodais. Šiame darbe tiriami perspektyviausi SE metodai, pakartojant eksperimentus ir naudojant tikslius mokymo ir testavimo kriterijus bei tą patį signalo kokybės vertinimo rodiklių rinkinį, siekiant nustatyti, kurie iš tirtų modelių leidžia pasiekti geresnius „išvalytos“ kalbos signalo įvertinimus. Mokslininkai dėkoja Matematikos ir informatikos fakulteto Informacinių Technologijų Atviros prieigos centrui už suteiktus superkompiuterio išteklius atliekant šiuos tyrimus. Skaityti straipsnį.

Duomenų mokslo ir skaitmeninių technologijų instituto
Dr. Povilas Treigys
Studentas magistrantas Dominykas Stankevičius

Mokslininkai atliko tyrimą ankstyvai COVID-19 ligos diagnostikai pagal krūtinės rentgenografinius vaizdus (CXR). Naudodami COVID-19, virusinės pneumonijos ir įprastų CXR vaizdų duomenų rinkinių palyginimus jie pritaikė tobulinimo, segmentavimo ir sekančio sintezavimo metodus ir gavo ypatingai tikslius šių ligų klasifikavimo rezultatus. Mokslininkai dėkoja Matematikos ir informatikos fakulteto Informacinių Technologijų Atviros prieigos centrui už suteiktus superkompiuterio išteklius atliekant šį tyrimą. Informaciją apie tyrimą ir tyrimo rezultatus rasite straipsnyje.

VU mokslininkų grupė

Didėjant ir tobulėjant skaitmeninių duomenų saugumo grėsmių skaičiui, padidėja kvalifikuotų kibernetinio saugumo specialistų paklausa. Todėl kibernetinio saugumo pratybos, ypač kibernetinės gynybos pratybos (CDX), tampa vis populiaresnės. Mūsų tyrimo tikslas yra pateikti tinkamą metodiką, kaip optimizuoti pratimus, kad kiekviena komanda ir kiekvienas dalyvis, įskaitant netechninį praktikantą, būtų tinkamai įvertinti ir apmokyti naudojant efektyviausiai skirtus išteklius. Mokslininkai dėkoja Matematikos ir informatikos fakulteto Informacinių Technologijų Atviros prieigos centrui už suteiktus superkompiuterio išteklius atliekant šiuos tyrimus. Skaityti straipsnį.

Kibernetinio saugumo laboratorijos mokslininkų grupė

Mokslininkų grupė atliko COVID-19 viruso plitimo Lietuvoje tyrimus gauti trumpalaikėms ligos epidemiologinėms prognozėms, kurios galėtų būti naudingos politikos formuotojams ir viešosioms institucijoms priimti būtinus trumpalaikius sprendimus. Straipsnyje siūlomas duomenų registravimas ir mašininiu mokymusi grįsta analizė naudojant duomenis šalies prognozėms patvirtinti, kad būtų galima prognozuoti COVID-19 plitimo tendencijas ir įvertinti riziką. Daugiau informacijos rasite šiame straipsnyje. Mokslininkai dėkoja Matematikos ir informatikos fakulteto Informacinių Technologijų Atviros prieigos centrui už suteiktus superkompiuterio išteklius atliekant šiuos tyrimus.

Duomenų mokslo ir skaitmeninių technologijų instituto ir
Taikomosios matematikos instituto
mokslininkai

Apgintos disertacijos „Naviko mikroaplinkai pritaikytų pilno kadro vaizdo segmentavimo ir klasifikavimo skaitmeninės patologijos metodų kūrimas" autorius dėkoja Matematikos ir informatikos fakulteto Informacinių Technologijų Atviros prieigos centrui už suteiktus skaičiuojamuosius išteklius.

Dr. Mindaugas Morkūnas

Didėjant jūrų eismo intensyvumui reikalingos geresnės incidentų valdymo sistemos. Šios srities mokslininkų tyrimų rezultatai rodo, kad jų prognozavimo algoritmai gali būti naudojami nenormaliam jūrų eismo aptikimui, įvertinant gautą prognozavimo sritį su norima prognozavimo tikimybe. Informaciją apie tyrimus ir tyrimų rezultatus rasite šiame straipsnyje https://www.journals.vu.lt/nonlinear-analysis/article/view/23056/23620. Mokslininkai dėkoja Matematikos ir informatikos fakulteto Informacinių Technologijų Atviros prieigos centrui už suteiktus superkompiuterio išteklius atliekant šiuos tyrimus.

Duomenų mokslo ir skaitmeninių technologijų instituto ir
Taikomosios matematikos instituto
mokslininkai

Apgintos disertacijos „Dalinai prižiūrimų ir neprižiūrimų mašininio mokymosi metodų tyrimas jūrų eismo anomalijoms aptikti" autorius dėkoja Matematikos ir informatikos fakulteto Informacinių Technologijų Atviros prieigos centrui už suteiktus skaičiuojamuosius išteklius.

Dr. Julius Venskus

„Mokslininkai dėkoja Matematikos ir informatikos fakulteto Informacinių Technologijų Atviros prieigos centrui už suteiktus superkompiuterio išteklius kuriant priešvėžinės imunoterapijos darbo eigą daugelio rūšių navikų klinikiniam valdymui. Siūloma darbo eiga gali būti naudojama atliekant kelių klasių branduolių segmentavimo ir identifikavimo užduotis, kas suteikia galimybę gydymo planus pakeisti mažiau kenksmingais nei įprasta chemoterapija ar radiacija. Daugiau informacijos rasite šiame straipsnyje "Deep Learning Model for Cell Nuclei Segmentation and Lymphocyte Identification in Whole Slide Histology Images"."

Duomenų mokslo ir skaitmeninių technologijų instituto bei
Valstybinio patologijos centro, VU ligoninės Santaros klinikos filialo
mokslininkai

„Vilniaus universiteto Duomenų mokslo ir skaitmeninių technologijų instituto Vaizdų ir signalų analizės grupė nuoširdžiai dėkoja Matematikos ir informatikos fakulteto Informacinių Technologijų Atviros prieigos centrui už suteiktus skaičiuojamuosius išteklius vykdant skirtingų kalbų (anglų, lietuvių, vokiečių, ispanų, serbų ir lenkų) šnekos emocijos atpažinimo tyrimus taikant skirtingas požymių erdves. Daugiau informacijos apie tyrimo rezultatus rasite šiame straipsnyje “A Study of Cross-Linguistic Speech Emotion Recognition Based on 2D Feature Spaces„."

Duomenų mokslo ir skaitmeninių technologijų instituto
Vaizdų ir signalų analizės grupė

Doktorantų atsiliepimai ir padėkos

„Glaukoma yra antra akių liga, sukelianti aklumą visame pasaulyje. Glaukomai nustatyti dažniausiai skaičiuojamas ekskavacijos ir disko santykis (CDR) akies dugno vaizduose ir juo remiantis nustatomas ligos rizikos faktorius. CDR apskaičiuojamas remiantis regos nervo disko (OD) ir ekskavacijos (OC) segmentavimo rezultatais akies dugno vaizduose, todėl itin svarbu tiksliai segmentuoti šiuos du objektus. Pastaruoju metu gilieji neuroniniai tinklai rodo gerus rezultatus automatiniam regos nervo disko ir ekskavacijos segmentavimui, tačiau dėl OC ir OD regionų persidengimo kyla sunkumų siekiant automatiškai gauti CDR dideliu tikslumu.“

Vilniaus universiteto Matematikos ir informatikos fakulteto doktorantė Sandra Virbukaitė atliekamus tyrimus paremtus giliojo mokymo neuroniniais tinklais glaukomos diagnozavimui, kur buvo naudoti VU MIF superkompiuterio resursai skaičiavimams, pristatė straipsnyje „Deep Neural Networks application for Cup-to_Disc ratio estimation in eye fundus images“.

S. Virbukaitė

„Duomenų mokslo ir skaitmeninių technologijų institute, vykdant doktorantūros studijas yra naudojami VU MIF aukšto našumo ir paskirstytų skaičiavimų paslaugų infrastruktūra. Mano disertacijos tyrimų tikslas yra ištirti giliuosius rekurentinius neuroninius tinklus jūros eismo būsenos stebėsenai – laivo eigos prognozavimui. VU MIF superkompiuterio resursai su GPU skaičiavimais buvo naudojami kuriant dirbtiniu intelektu paremtus modelius, kuriais sprendžiama regresinė užduotis. Sukurti modeliai iš istorinių didžiųjų AIS (Automatinės identifikavimo sistemos) duomenų geba atlikti laivo trajektorijos prognozę į ateitį ir tai leidžia įvertinti laivų eismo susidūrimo rizikas bei aptikti anomalijas jūroje. Kadangi dirbtiniai neuroniniai tinklai nėra deterministiniai, todėl eksperimentai buvo kartojami ne vieną kartą, dėl rezultatų patikimumo, o tai puikiai pavyko įgyvendinti su gaunamais MIF HPC resursais, prie kurių galima nesudėtingai prisijungti ir vykdyti skaičiavimus. Šaunus viso darbo įvertinimas - atspausdinta mokslinė publikacija, aukštą reitingą turinčiame EAAI žurnale, kuriame ir pateikti gauti tyrimo rezultatai.“

R. Jurkus

„VU MIF superkompiuterį naudojome didelės apimties skaičiavimams, skirtiems modeliuoti cheminius procesus elektrocheminėje mikroskopijoje. Rezultatai publikuoti aukšto lygio taikomuosiuose žurnaluose.“

R. Astrauskas

„MIF superkompiuterio ištekliai praverčia tarpdisciplininiuose tyrimuose, vykdomuose kartu su VU GMC Biochemijos instituto mokslininkais. Šių tyrimų objektas – pažeistų (defektuotų) fosfolipidinių membranų elektrocheminės savybės. Pasitelkiant superkompiuterį analizuojami dideli kiekiai šių membranų trimačių modelių, sudarytų naudojant baigtinių elementų metodą (angl. finite element method – FEM). Toks modeliavimas padeda išvengti sudėtingo darbo su realiomis membranomis laboratorijoje ir leidžia greičiau gauti reikalingą informaciją apie tiriamų membranų savybes."

T. Raila

„VU MIF superkompiuteryje atliekame elektroencefalogramų (EEG) analizei skirtų algoritmų tyrimus. Tokiems tyrimams superkompiuteris yra ypač naudingas, nes vienu metu galime išbandyti daug algoritmo konfigūracijų ir geriausią nagrinėti toliau. Kitus algoritmus galime išlygiagretinti, tuomet superkompiuteryje pasiekiame pagreitėjimą. Šiuo metu tiriame EEG pikų paieškos ir klasifikavimo pagal diagnozę algoritmus, rezultatai pritaikomi rašant mokslų daktaro disertaciją, rengiant mokslines publikacijas ir skaitant pranešimus tarptautinėse ir nacionalinėse mokslinėse konferencijose.“

A.V. Misiukas Misiūnas

„VU MIF superkompiuteryje įdiegtą Gaussian programą, vadovaujama dr. Jelenos Tamulienės, naudoju aminorūgščių fragmentacijos modeliavimui. Šių didelio našumo išteklių naudojimas leidžia atlikti didelės apimties skaičiavimus per trumpą laiką. Esu dėkinga ITAPC valdymo grupės vadovui doc. Linui Bukauskui už profesionalią pagalbą ir geranoriškumą."

L. Baliulytė

Padėkos baigiamuosiuose darbuose

VU Medicinos fakulteto absolventė dėkoja ITAPC komandai už suteiktus IT išteklius, kuriai pavyko sėkmingai apsiginti magistro baigiamąjį darbą tema "Investigation of eye fundus image quality on vascular segmentation using deep neural networks".

"Informatikos" bakalauro studijų programos absolventas dėkoja, jog turėjo galimybę pasinaudoti ITAPC superkompiuteriu ir sėkmingai parengti baigiamąjį darbą tema "Konvoliucinių neuroninių tinklų paieška nuotraukoms klasifikuoti". Šio darbo tikslas buvo pasinaudojus CNAS ir NAO algoritmais nustatyti, kuris iš šių algoritmų suranda geresnę architektūrą pagal pasirinktus lyginimo kriterijus bei parametrus.

Sėkmingai apgintos bakalauro baigiamojo darbo temos "Pusiau prižiūrimojo mokymo metodų tyrimas veidų elementams prognozuoti" autorius, baigęs "Informacinių sistemų inžinerijos" bakalauro studijas, dėkoja ITAPC už galimybę pasinaudoti superkompiuteriu studijų tikslais. Baigiamojo darbo tyrimo tikslas buvo išanalizuoti ir sukurti pusiau prižiūrimo mokymosi metodą, kuris suteiktų vertingos informacijos apie neženklintus duomenis ir padėtų mokymo etape.

Absolventas, sėkmingai baigęs VU MIF bakalauro studijų programą „Programų sistemos“ ir apgynęs baigiamąjį darbą tema „Objektų aptikimas naudojant nedidelėms mokymo duomenų aibėms pritaikytus giliuosius neuroninius tinklus“, dėkoja Informacinių Technologijų Atviros prieigos centrui. Baigiamojo darbo tikslas buvo apmokyti nedidelio kiekio duomenų neuroninius tinklus aptikti iš priekio nufotografuotus išsiblaškiusius vairuotojus. VU MIF ITAPC superkompiuterio ištekliai buvo panaudoti šio baigiamojo darbo tyrimams atlikti.

Absolventė, sėkmingai baigusi VU MIF bakalauro studijų programą „Ekonometrija“ ir apgynusi bakalauro baigiamąjį darbą tema „YouTube vaizdo įrašų populiarumo vertinimas naudojant viešai prieinamus metaduomenis“, dėkoja VU MIF Informacinių Technologijų Atviros prieigos centrui už prieigą prie superkompiuterio išteklių. Baigiamajame darbe buvo analizuojami YouTube duomenų programos, programavimo sąsajos pagalba, surinkti vaizdo įrašų metaduomenys ir išvestiniai jų parametrai. Įvertinus reikšmingus vidurkių skirtumus tarp populiarumo grupių statistiniais testais, atlikti duomenų klasterizavimo algoritmai: k-vidurkių ir saviorganizuojančių neurorinių tinklų, skirti patikrinti populiarumo grupių susidarymo tendencijas. Taip pat atliktas vaizdo įrašų populiarumo grupių klasifikavimas naudojant tris mašininio mokymosi metodus: atraminių vektorių, atsitiktinio miško ir daugialypės logistinės regresijos klasifikatorius.

Absolventė, sėkmingai baigusi VU MIF magistro studijų programą „Modeliavimas ir duomenų analizė“ ir apgynusi magistro baigiamąjį darbą tema „Išskirčių identifikavimas daugiamačiuose srauto duomenyse“, dėkoja Informacinių Technologijų Atviros prieigos centrui. Baigiamojo darbo tikslas buvo prisidėti prie išskirčių identifikavimo algoritmų, kurie geba efektyviai apdoroti srauto duomenis, vystymo. VU MIF ITAPC superkompiuterio ištekliai buvo panaudoti magistro baigiamojo darbo tyrimams atlikti.

Verslo ir kiti atsiliepimai

UAB „ZIVE“ sukūrė elektrokardiogramos prietaisą, kurį galima dėvėti ant krūtinės ir naudoti namuose sportuojant ar užsiimant kita kasdiene veikla. Širdies veiklą galima stebėti 24 valandas per parą, t.y. prijungus prie išmaniojo telefono arba planšetinio kompiuterio, programėlėje realiuoju laiku rodomi išsamūs širdies veiklos duomenys. Padedant MIF mokslininkams ir naudojantis VU MIF HPC ištekliais, dirbtinio intelekto algoritmas buvo papildytas naujais parametrais ir ištirtas jų poveikis rezultatams. Gautas dirbtinio intelekto rezultatas nenuvylė, tad patobilintas algoritmas diegiamas į sukurtą elektrokardiogramos prietaisą. Skaityti daugiau.

UAB „ZIVE“

Vilniaus universiteto Matematikos ir informatikos fakultete HPC resursų pagalba „Novian Technologies“ atliko kito superkompiuterio, skirto vienos iš 10-ties didžiausių pasaulyje valstybių hidrometeorologijos uždaviniams spręsti, projektavimo darbus. Pagal kliento pateiktas skaičiavimo užduotis „Novian Technologies“ suprojektavo individualią HPC infrastruktūrą (skaičiavimo mazgų, saugyklų, tinklo pralaidomo ir kt. parametrus), gebančią išspręsti konkrečius hidrometeorologijos / klimato kaitos uždavinius per duotąjį laiką. Džiaugiamės galimybe pristatyti klientui itin tikslius rezultatus, gautus skaičiavimus atlikus realioje HPC aplinkoje ir naudojant realius skaičiavimo pajėgumus, o ne remiantis prielaidomis. Tikslūs skaičiavimų rezultatai klientui leido saugiai suplanuoti reikalingos įrangos apimtis be didelio rezervo, ir tokiu būdu sutaupyti.

UAB Novian Technologies

„ITAPC komanda pasižymi operatyvumu ir geranoriškumu. Efektyvi komunikacija leidžia produktyviai planuoti laiką, kuris ypač svarbus renginių metu, o geranoriškas bendradarbiavimas užtikrina mūsų organizacijos tikslų kokybišką įgyvendinimą.“

VšĮ "Turing School"

„Dirbti su ITAPC komanda yra paprasta. Čia galioja brandžiame versle taikomos taisyklės, kai žodinis susitarimas prilyginamas rašytiniams įsipareigojimams. Toks bendravimo būdas leidžia rezultatus pasiekti ypač greitai, nesiveliant į biurokratines džiungles. ITAPC dirbantys žmonės – savo srities profesionalai, kuriems darbas yra hobis.“

UAB Nevda

VU mokslininkų sprendžiami uždaviniai

• Amino rūgščių fragmentacijos tyrimai. Tikslas – nustatyti fragmentų atsiradimo energijas. Jas analizuojant ir lyginant nustatyti labiausiai tikėtinas fragmentacijos reakcijas. Uždaviniai: amino rūgšties ir galimų fragmentų pusiausvyrinės energijos nustatymas, vibracinių spektrų skaičiavimas.
• Ru koordinacinių kompleksų tyrimas. Tikslas – paaiškinti procesus, vykstančius Ru padengiant paviršius. Uždaviniai - Ru kompleksų ir jo galimų fragmentų pusiausvyrinės energijos nustatymas, vibracinių spektrų skaičiavimas.
• Klampaus tekėjimo sudėtingos geometrijos srityse daugiaskaliai modeliai. Tyrimo tikslas yra išplėtoti matematinius metodus, skirtus tekėjimų sudėtingos geometrijos srityse daugiaskalei analizei bei taikymams kraujotakoje ir vamzdynų inžinerijoje. Planuojama sukurti naujus asimptotinius ir skaitinius diferencialinių lygčių su mažais parametrais analizės metodus.
• Aukštos energijos medžiagų tyrimas. Tikslas – sumodeliuoti ir įvertinti naujų aukštos energijos medžiagų sprogstamąsias savybes. Uždaviniai: naujų aukštos energijos medžiagų ir jų jonų geometrinės ir elektroninės struktūros nustatymas, vibracinio ir UV/Vis spektrų nustatymas ir t.t.
• Nonodeimantų magnetinių savybių tyrimas. Tikslas – nustatyti, kaip papildomos (išorinės) grupės įtakoja nanodeimantų magnetines savybes. Uždaviniai – stabiliausių Nanodeimantas–papildomos grupės darinių nustatymas ir jų įmagnetėjimo skaičiavimas.