W ramach naszego serwisu www stosujemy pliki cookies zapisywane na urządzeniu użytkownika w celu dostosowania zachowania serwisu do indywidualnych preferencji użytkownika oraz w celach statystycznych.
Użytkownik ma możliwość samodzielnej zmiany ustawień dotyczących cookies w swojej przeglądarce internetowej.
Więcej informacji można znaleźć w Polityce Prywatności
Korzystając ze strony wyrażają Państwo zgodę na używanie plików cookies, zgodnie z ustawieniami przeglądarki.
Akceptuję Politykę prywatności i wykorzystania plików cookies w serwisie.

Staż w University of Perpignan Via Domitia, Francja

05-08-2026
Staż w University of Perpignan, arch. pryw. A.Mystkowski 5

W dniach 13–26 lipca 2026 r. dr hab. inż. prof. PB Arkadiusz Mystkowski z Katedry Automatyki i Robotyki Wydziału Elektrycznego Politechniki Białostockiej odbył staż naukowy w Université Perpignan Via Domitia we Francji. Opiekunem stażu był prof. François Vernay.

Tematem stażu było „Modelling and Optimization of CNN Architectures for Energy-Efficient Applications”.

W ramach stażu naukowego realizowanego w laboratorium PROMES (Université Perpignan Via Domitia, Francja) prowadzono prace badawcze związane z modelowaniem i optymalizacją architektur konwolucyjnych sieci neuronowych (CNN) dla zastosowań energooszczędnych. Szczególną uwagę poświęcono metodom sztucznej inteligencji wykorzystywanym do diagnostyki technicznej maszyn rolniczych oraz możliwościom optymalizacji architektur głębokiego uczenia pod kątem skuteczności klasyfikacji i efektywności obliczeniowej.

Podczas pobytu przeprowadzono analizę metod przetwarzania sygnałów drganiowych oraz ich reprezentacji czasowo-częstotliwościowych wykorzystywanych jako dane wejściowe dla sieci CNN. Omówiono możliwości zastosowania algorytmów genetycznych do optymalizacji architektur sieci neuronowych oraz porównano podejścia stosowane w laboratorium PROMES z rozwiązaniami rozwijanymi na Politechnice Białostockiej w ramach projektu AGOR-AI.

 

Istotnym elementem stażu było również przeprowadzenie wykładu pt. Agriculture Rotary Tedder Fault Diagnosis using Multiple Input – Multiple Type – Parallel Convolutional Neural Network Optimized by Genetic Algorithm, podczas którego zaprezentowano wyniki badań realizowanych wspólnie z firmą SaMASZ. Przedstawiono opracowany system diagnostyczny bazujący na metodach sztucznej inteligencji, umożliwiający automatyczne wykrywanie uszkodzeń wirników maszyn rolniczych oraz wspierający rozwój autonomicznych systemów monitorowania stanu technicznego.

Projekt „Across – Transgraniczny Uniwersytet Europejski” jest finansowany ze środków Unii Europejskiej z Funduszu Europejskiego dla Rozwoju Społecznego 2021-2027 (FERS) w ramach projektu NAWA pt. „Wsparcie sojuszy Uniwersytetów Europejskich” o numerze FERS.01.05-IP.08-0219/23.

#FunduszeEuropejskie
#FunduszeEU