Pokročilé metody nature-inspired optimalizačních algoritmů a HPC implementace pro řešení reálných aplikací

Název anglicky

Advanced Methods of Nature-Inspired Optimisation and HPC Implementation for the Real-Life Applications

Typ

grant

Klíčová slova

Nature-inspired optimalizace, evoluční algoritmy, výpočetní inteligence, klíčové základní technologie, mezinárodní spolupráce

Abstrakt

Vědeckým cílem projektu je navrhnout pokročilé evoluční algoritmy (EA), které budou použitelné v současných komplexních inženýrských optimalizačních a návrhových úlohách. Dalším cílem je tyto algoritmy adaptovat pro různé cílové platformy, ať už pro výkonné GPU (Graphic Processing Unit) a superpočítače nebo naopak pro nízkopříkonové vestavěné systémy. Projekt je rozdělen do tří etap řešení, resp. do tří fází řešení - tzv. pracovních balíčků (WP1 - 3). V první fázi řešení budou navrhovány nové a hybridní evoluční algoritmy, včetně jejich formálního popisu. Ve druhé fázi budou realizovány implementace HPC (High Performance Computing) a vestavěných systémů s důrazem na definovano efektivitu (výpočetní výkon, škálovatelnost, energetickou náročnost algoritmu). V třetí fázi budou řešeny praktické aplikace, v projektu dále popsané jako případové studie. Tato závěrečná část bude dobře dokladovat efektivitu navržených řešení i praktickou užitečnost v kontextu definovaných reálných problémů. Integračním cílem projektu je významně prohloubit existující mezinárodní spolupráci, popř. navázat novou spolupráci výzkumných týmů VUT v Brně zabývajících se evolučními algoritmy s relevantními předními zahraničními pracovišti a realizovat s nimi výzkum vedoucí ke společným publikacím a novým vědeckým výsledkům.

Řešitelé

Matoušek Radomil, doc. Ing., Ph.D. (ÚAI FSI VUT) , hlavní řešitel
Sekanina Lukáš, prof. Ing., Ph.D. (UPSY FIT VUT) , spoluřešitel
Bidlo Michal, doc. Ing., Ph.D. (UPSY FIT VUT)
Vašíček Zdeněk, doc. Ing., Ph.D. (UPSY FIT VUT)

Publikace

2020

ANSARI Mohammad S., MRÁZEK Vojtěch, COCKBURN Bruce F., SEKANINA Lukáš, VAŠÍČEK Zdeněk a HAN Jie. Improving the Accuracy and Hardware Efficiency of Neural Networks Using Approximate Multipliers. IEEE Transactions on Very Large Scale Integration (VLSI) Systems, roč. 28, č. 2, 2020, s. 317-328. ISSN 1063-8210. Detail

2019

BIDLO Michal a KORGO Jakub. Ant Colony Optimisation for Performing Computational Task in Cellular Automata. Mendel, roč. 25, č. 1, 2019, s. 147-156. ISSN 1803-3814. Detail
KONČAL Ondřej a SEKANINA Lukáš. Cartesian Genetic Programming as an Optimizer of Programs Evolved with Geometric Semantic Genetic Programming. In: Genetic Programming 22nd European Conference, EuroGP 2019. Cham: Springer International Publishing, 2019, s. 98-113. ISBN 978-3-030-16669-4. Detail
BIDLO Michal. Comparison of Evolutionary Development of Cellular Automata Using Various Representations. Mendel, roč. 2019, č. 1, s. 95-102. ISSN 1803-3814. Detail
BIDLO Michal. Evolution of Cellular Automata Development Using Various Representations. In: GECCO '19 Proceedings of the Genetic and Evolutionary Computation Conference Companion. Praha: Association for Computing Machinery, 2019, s. 107-108. ISBN 978-1-4503-6748-6. Detail
KOCNOVÁ Jitka a VAŠÍČEK Zdeněk. Impact of subcircuit selection on the efficiency of CGP-based optimization of gate-level circuits. In: GECCO '19 Proceedings of the Genetic and Evolutionary Computation Conference Companion. New York: Association for Computing Machinery, 2019, s. 377-378. ISBN 978-1-4503-6748-6. Detail
BADÁŇ Filip a SEKANINA Lukáš. Optimizing Convolutional Neural Networks for Embedded Systems By Means of Neuroevolution. In: Theory and Practice of Natural Computing. LNCS 11934. Cham: Springer International Publishing, 2019, s. 109-121. ISBN 978-3-030-34499-3. Detail
KOCNOVÁ Jitka a VAŠÍČEK Zdeněk. Towards a Scalable EA-based Optimization of Digital Circuits. In: Genetic Programming 22nd European Conference, EuroGP 2019. Cham: Springer International Publishing, 2019, s. 81-97. ISBN 978-3-030-16669-4. Detail

2018

MRÁZEK Vojtěch, VAŠÍČEK Zdeněk a SEKANINA Lukáš. Design of Quality-Configurable Approximate Multipliers Suitable for Dynamic Environment. In: Proceedings of the 2018 NASA/ESA Conference on Adaptive Hardware and Systems. Edinburgh: Institute of Electrical and Electronics Engineers, 2018, s. 264-271. ISBN 978-1-5386-7753-7. Detail
SEKANINA Lukáš, MRÁZEK Vojtěch a VAŠÍČEK Zdeněk. Design Space Exploration for Approximate Implementations of Arithmetic Data Path Primitives. In: 25th IEEE International Conference on Electronics Circuits and Systems (ICECS). Bordeaux: IEEE Circuits and Systems Society, 2018, s. 377-380. ISBN 978-1-5386-9562-3. Detail
GROCHOL David a SEKANINA Lukáš. Fast Reconfigurable Hash Functions for Network Flow Hashing in FPGAs. In: Proceedings of the 2018 NASA/ESA Conference on Adaptive Hardware and Systems. Edinburgh: Institute of Electrical and Electronics Engineers, 2018, s. 257-263. ISBN 978-1-5386-7753-7. Detail