Úspešné výskumné projekty
Relevnanté oblasti: kryptografia, embedded softvérový vývoj
Súhrn: Projekt poskytuje implementáciu protokolu na skupinovú výmenu kľúča, pričom prednostne rieši jeho integráciu do izolovaného prostredia (SEcubeTM), ktoré disponuje
bezpečnostnými výhodami oproti klasickým výpočtovým zariadeniam ako sú osobné počítače,
servery a podobne. Riešenie obsahuje modulárnu, efektívnu implementáciu postkvantovo
bezpečného protokolu na výmenu kľúča so zvýšenou bezpečnosťou prostredníctvom
izolácie tajných parametrov, ktorá je optimalizovaná pre šetrné využívanie pamäte a podporuje
rádovo stovky účastníkov v jednom behu protokolu.
Ukončenie projektu: 06/2023
Typ projektu: interný
Financovanie: vlastné zdroje
Relevnanté oblasti: softvérová architektúra, softvérový vývoj
Súhrn: Projekt bol zameraný na návrh metodiky pre samostatne škálovateľné prvky softvérovej architektúry novej generácie. Reagoval na potreby moderných distribuovaných systémov, najmä v oblasti cloudových a mikroservisných architektúr, kde sú kladené vysoké nároky na flexibilitu, dostupnosť a efektívne využitie zdrojov.
Výsledkom projektu je metodika založená na definovaní architektonických princípov, monitorovacích mechanizmov a rozhodovacích postupov, ktoré umožňujú jednotlivým prvkom systému autonómne prispôsobovať svoje správanie aktuálnej záťaži. Metodika bola overená na prototypových riešeniach a porovnaná s tradičnými prístupmi k škálovaniu.
Projekt priniesol použiteľný rámec pre návrh adaptívnych a odolných softvérových architektúr, využiteľný v akademickej aj aplikačnej praxi.
Ukončenie projektu: 01/2025
Typ projektu: komerčný
Financovanie: zákazka
Relevnanté oblasti: AI, dátová analýza, softvérový vývoj
Súhrn: Výskumný projekt bol zameraný na návrh a realizáciu AI modelu pre identifikáciu polohy poškodenia v komplexnom mechanickom systéme. Riešil problematiku včasnej a presnej diagnostiky porúch v technicky zložitých zostavách, kde je manuálna analýza náročná alebo neefektívna.
Výsledkom projektu je model umelej inteligencie, založený na metódach strojového učenia, ktorý spracúva namerané prevádzkové dáta a umožňuje lokalizovať poškodenie s vysokou presnosťou. Model bol overený na základe dát z prevádzky robotických prvkov. Projekt priniesol prakticky využiteľné riešenie pre inteligentnú diagnostiku mechanických systémov, s potenciálom uplatnenia v priemyselnej údržbe a monitorovaní technického stavu zariadení.
Ukončenie projektu: 06/2025
Typ projektu: komerčný
Financovanie: vlastné zdroje