Laureaci konkursu PSSI na najlepszą rozprawę doktorską w dziedzinie Sztucznej Inteligencji w roku 2012

dr inż. Dominik Belter, Politechnika Poznańska
za pracę „Gait control of the six-legged robot on a rough terrain using computational intelligence learning and optimization methods”
promotor: prof. Piotr Skrzypczyński

Rozprawa doktorska dotyczy zagadnień związanych z systemem sterowania i percepcją sześcionożnego robota kroczącego poruszającego się w nieznanym środowisku o nieuporządkowanej strukturze. Pokazano, że wykorzystanie metod inteligencji obliczeniowej w systemie sterowania robota umożliwia jego efektywne poruszanie się w zróżnicowanym środowisku.

dr inż. Piotr Andruszkiewicz, Politechnika Warszawska
za pracę „Privacy Preserving Classification and Association Rules Mining over Centralised Data”
promotor: prof. Marzena Kryszkiewicz

Praca jest poświęcona zagadnieniu zapewniania prywatności w odkrywaniu reguł asocjacyjnych oraz klasyfikacji z wykorzystaniem danych scentralizowanych, które zostały zmodyfikowane przy użyciu metody zakłócania oryginalnej wartości. Metoda ta polega na modyfikacji poszczególnych oryginalnych wartości w losowy sposób. W pracy zaproponowana zostały nowe rozwiązania uwzględniające zapewnianie prywatności i pozwalające na zmniejszenie złożoności odkrywania reguł asocjacyjnych, uwzględnienie atrybutów porządkowych w klasyfikacji oraz uzyskanie większego wzrostu jakości klasyfikacji.

dr Szymon Chojnacki, Instytut Podstaw Informatyki PAN
za pracę „Analiza technicznych własności systemów rekomendujących za pomocą grafów losowych”
promotor: prof. Mieczysław Kłopotek

W rozprawie analizuję szybkość działania systemów rekomendujących. Systemy takie stają się coraz bardziej popularne m.in. w handlu elektronicznym. Celem systemu jest wyświetlenie użytkownikowi produktów interesujących dla niego. Rekomendacje tworzone są na podstwie danych historycznych. Krótki czas działania algorytmu jest ważny, aby tworzyć rekomendacje na podstawie aktualnych danych. W rozprawie przedstawione są nowe metody szacowania złożoności systemów rekomendujących. Oraz propozycje przyspieszenie obecnie stosowanych algorytmów.

dr inż. Przemysław Więch, Politechnika Warszawska
za pracę „Distributed Default Reasoning in the Semantic Web”
promotor: prof. Henryk Rybiński

​Rozprawa przedstawia nowatorskie podejście do rozproszonego wnioskowania w systemie wieloagentowym, w którym bazy wiedzy agentów wyrażone są przy pomocy logik opisowych z domniemaniami. Praca przedstawia formalizm transformacji domniemań, który może zostać wykorzystany do przekazywania pomiędzy agentami komunikatów zawierających domniemania. Takie rozwiązanie pozwala na sprawniejsze przekazywanie wiedzy pomiędzy agentami oraz na uniknięcie wyciągania wniosków na podstawie zbyt szybko przyjętych założeń.