Foto: Shutterstock

První vítězství si fakultní tým připsal v soutěži Weather4cast. Zadáním bylo co nejpřesněji předpovědět srážky, a to podle satelitních dat sesbíraných během dvou let v sedmi regionech. Podle ČVUT jejich projekt realisticky simuluje předpověď extrémních srážek v lokalitách, kde nejsou meteorologické radary, mimo jiné tedy i v rozvojových zemích.

Mezi členy vítězného týmu patří Jiří Pihrt, Rudolf Raevskiy, Petr Šimánek a Matej Choma z Laboratoře datových věd. Soutěžili s výzkumným projektem, na němž spolupracovali s firmou Meteopress. „Díky propojení znalostí vědců a studentů z fakulty s firmou Meteopress již nyní dokážeme velmi přesně předpovídat počasí na několik desítek minut dopředu. Je to jeden z názorných příkladů, jak efektivně propojit teoretický výzkum s praxí,“ komentoval práci vítězů Pavel Kordík, proděkan pro spolupráci s průmyslem na FIT ČVUT.

Druhé vítězství získal Ondřej Podsztavek v soutěži Ariel Machine Learning Data Challenge. Účastníci měli za úkol modelovat atmosféry takzvaných exoplanet, tedy planet, jež se vyskytují mimo Sluneční soustavu. Podle Podsztavky umožňuje výzkum exoplanet vědcům uchopit výjimečnost planety Země.

„Cílem projektu bylo navrhnout co nejefektivnější metodu pro rozpoznání teploty atmosfér exoplanet a množství plynů v nich. Navrhl jsem proto takzvaný ‘deep ensemble’ algoritmus, který tvoří 20 konvolučních neuronových sítí upravených pro zpracování spekter, které vznikají rozložením světla procházejícího atmosférami exoplanet,“ vysvětlil Podsztavek.

Konference Neural Information Processing Systems se koná každoročně v prosinci a zaměřuje se na strojové učení.

České vysoké učení technické v Praze je jedním z nejstarších a největších univerzit v Evropě. V současné době poskytuje zázemí osmi fakultám a 19.000 studentům. Fakulta informačních technologií ČVUT v Praze se soustředí na nejmodernější oblasti informatiky a informačních technologií. Sdružuje studenty bakalářského, magisterského i doktorského programu Informatiky.

Praha (ČTK)