Sistemų analizė, modeliavimas, valdymas ir optimizavimas

Šio klasterio nariai kuria neraiškios logikos, biologinių sistemų elgsenos, signalų atpažinimo bei optimalaus prognozavimo principais pagrįstų įvairios fizikinės prigimties sistemų ir procesų modelius, valdymo, mokymosi, atpažinimo ir optimizavimo algoritmus bei programines priemones. Tyrinėjama: sistemų analizės ir valdymo metodai, pagrįsti prognozuojančiais ir neraiškios logikos modeliais; mokymosi mechanizmų biologiniuose neuronuose modeliavimas. šnekos ir muzikos signalų modeliavimas bei jų atpažinimo sistemų optimizavimas; mokymosi elementų taikymas robotų judesių modeliavime. žmogaus-roboto sąsaja naudojant žiniatinklį, ontologijas ir natūralią kalbą.

The main scientific research areas of a cluster are as follows: adaptive and intelligent systems – methods for complex object and process analysis, modeling and control based on predictive, fuzzy logic and physics models; signal recognition – methods and models for speech and music signal analysis and recognition; modeling of learning and memory mechanisms – modeling and analysis algorithms for learning and memory mechanisms in neural system; global optimization methods – algorithms for global optimization and visualization of multidimensional data; the research results can be and are applied in energetics, medicine, robotics, neuroinformatics, and computational linguistics. The cluster includes scientists and PhD students from the departments of System Analysis and Applied Informatics in the Faculty of Informatics.