Instytut Badań Systemowych Polskiej Akademii Nauk

Rozumiemy złożone systemy i pomagamy podejmować lepsze decyzje

Instytut Badań Systemowych Polskiej Akademii Nauk (IBS PAN) powstał w roku 1976. Od pięćdziesięciu lat rozwija analizę systemową, czyli sztukę modelowania, optymalizacji i podejmowania decyzji tam, gdzie problem jest złożony, wieloaspektowy i obarczony niepewnością. Pracujemy z systemami, których nie da się łatwo opisać: sieciami energetycznymi, procesami środowiskowymi, rynkami finansowymi, łańcuchami dostaw, przepływami informacji. Łączymy zaawansowaną matematykę z nowoczesną informatyką, aby z danych niekompletnych, nieprecyzyjnych i obarczonych niepewnością wydobywać wiedzę przydatną w praktyce.

Sztuczna inteligencja w centrum naszych badań

Sztuczna inteligencja i inteligencja obliczeniowa to dziś jeden z najważniejszych nurtów badań IBS PAN. Rozwijamy metody uczenia maszynowego, sieci neuronowe, algorytmy ewolucyjne, systemy wieloagentowe oraz logikę rozmytą, której polska szkoła w dużej mierze ukształtowała się właśnie u nas, wokół badań Profesora Janusza Kacprzyka. Szczególnie mocną stroną Instytutu jest sztuczna inteligencja działająca w warunkach niepewności i nieprecyzyjnej informacji, a więc tam, gdzie dane są niepełne, rozmyte lub wyrażone językiem naturalnym. To jedno z trudniejszych i najbardziej praktycznych wyzwań współczesnej informatyki.

Nasze prace nad sztuczną inteligencją nie kończą się na teorii. Budujemy inteligentne systemy wyszukiwania i analizy danych numerycznych, tekstowych i multimedialnych, systemy wspomagania decyzji, rozwiązania dla Internetu Rzeczy oraz metody eksploracji danych stosowane w inżynierii, zarządzaniu, ekonometrii i medycynie. Tematyka ta wraca też w kształceniu: IBS PAN współprowadzi Szkołę Doktorską Technologii Informacyjnych i Biomedycznych Instytutów PAN (TIB PAN), w której tematyka sztucznej inteligencji odgrywa wiodącą rolę.

Nasze zespoły badawcze

Badania prowadzimy w pięciu zakładach naukowych oraz w wyspecjalizowanym centrum analizy danych. Każdy z tych zespołów wnosi własną perspektywę, a najciekawsze wyniki rodzą się zwykle na ich styku. Nasze zespoły mają uznaną pozycję nie tylko w Polsce, ale i na świecie.

Zakład Systemów Inteligentnych

Kierownik: prof. dr hab. inż. Janusz Kacprzyk

Zespół łączy logikę rozmytą, obliczenia ewolucyjne i sieci neuronowe w inteligentnych systemach wspomagania decyzji i sterowania. Rozwija metody uczenia maszynowego, inteligentnego wyszukiwania i przetwarzania informacji oraz analizy danych numerycznych, tekstowych i multimedialnych. Ważne miejsce zajmuje tu wspomaganie decyzji wielokryterialnych i grupowych oraz osiąganie konsensusu, a także systemy wieloagentowe i rozwiązania dla Internetu Rzeczy.

Zakład Modelowania Komputerowego

Kierownik: prof. dr hab. inż. Zbigniew Nahorski

Zespół buduje modele matematyczne i komputerowe systemów statycznych oraz dynamicznych, w obszarach łączących problemy techniczne, przede wszystkim w szeroko pojętym obszarze energetycznym, z problemami ekonomicznymi, medycznymi i środowiskowymi. Do opisu systemów wykorzystuje metody statystyczne i rozmyte, inteligentne systemy agentowe oraz efektywne metody obliczeniowe z zastosowaniem optymalizacji wielokryterialnej i uczenia maszynowego. W szczególności rozwija metody dla takich zagadnień o charakterze praktycznym jak zintegrowane modelowanie rozprzestrzeniania się zanieczyszczeń atmosferycznych, inwentaryzacja emisji i analiza niepewności emisji gazów cieplarnianych, efektywne wykorzystanie energii odnawialnej oraz komputerowe systemy wspomagania decyzji w polityce środowiskowej.

Zakład Modelowania i Optymalizacji Układów Dynamicznych

Kierownik: prof. dr hab. inż. Jan Sokołowski

Zespół zajmuje się matematycznymi fundamentami sterowania i optymalizacji. Bada stabilność i wrażliwość zadań sterowania optymalnego nieliniowych układów dynamicznych, modeluje i optymalizuje nieliniowe, sprężyste struktury mechaniczne oraz rozwija teoretyczne i numeryczne aspekty optymalizacji kształtu. W obszarze zainteresowań znajdują się też nieliniowe zagadnienia brzegowe typu paraboliczno-hiperbolicznego oraz optymalizacja wektorowa w częściowo uporządkowanych przestrzeniach topologicznych. To badania, które dają solidną podstawę teoretyczną wielu praktycznym zastosowaniom.

Zakład Metod Stochastycznych

Kierownik: dr hab. Maciej Romaniuk

Zespół rozwija metody probabilistyczne i statystyczne na potrzeby decyzji podejmowanych w warunkach ryzyka, a zwłaszcza niepełnej wiedzy. Zajmuje się statystycznym sterowaniem jakością i teorią niezawodności, modelowaniem złożonych systemów niezawodnościowych oraz procesami stochastycznymi i ich zastosowaniem w matematyce finansowej. Wypracowywane są metody, wspierające podejmowanie decyzji w medycynie. Wyróżnikiem zespołu jest wnioskowanie statystyczne dla informacji nieprecyzyjnej i rozmytej, czyli statystyka dla rzeczywistych danych.

Zakład Wspomagania Decyzji w Warunkach Ryzyka

Kierownik: dr hab. Janusz Miroforidis

Zespół tworzy metody i narzędzia pomagające ludziom oraz organizacjom podejmować trafniejsze decyzje. Łączy optymalizację wielokryterialną z teorią gier, wspierając analizę sytuacji kooperacyjnych i prowadzenie negocjacji za pomocą interakcyjnych procedur komputerowych. Modeluje procesy społeczno-gospodarcze, a metody analizy danych i teorii grafów stosuje do problemów sieciowych, zwłaszcza logistyczno-transportowych oraz związanych z rozwojem lokalnym i regionalnym.

Centrum Informatycznych Metod Analizy Danych

Kierownik: prof. dr hab. inż. Piotr Kulczycki

Centrum prowadzi działalność badawczą, doradczą i szkoleniową w zakresie statystycznej analizy i eksploracji danych oraz nowoczesnych technik informacyjnych, stosowanych w inżynierii, zarządzaniu, ekonometrii i biomedycynie. Rozwija statystyczne systemy inteligencji obliczeniowej, układy wspomagania decyzji i sterowania, modeluje systemy rzeczywiste w warunkach niepewności oraz tworzy nieparametryczne metody estymacji, również dla danych rozmytych i przedziałowych.

Od teorii do realnych zastosowań

Nasze badania przekładają się na rozwiązania potrzebne gospodarce. Zespoły IBS PAN modelują rozprzestrzenianie się zanieczyszczeń powietrza i niepewność z tym związaną, projektują komputerowe systemy zarządzania energią w sieciach elektroenergetycznych z generacją rozproszoną oraz wspierają politykę klimatyczną w obszarze emisji gazów cieplarnianych i handlu pozwoleniami na emisje. Ważne miejsce zajmuje analiza danych medycznych na potrzeby diagnostyki. Zajmujemy się także analizą ryzyka i niezawodnością systemów, optymalizacją procesów logistycznych oraz modelowaniem różnych aspektów zrównoważonego rozwoju i gospodarki opartej na wiedzy. /p>

Kształcimy kolejne pokolenia badaczy

Wiedzę przekazujemy dalej. Wspólnie z innymi jednostkami naukowymi, w szczególnosci z innymi instytutami Polskiej Akademii Nauk, prowadzimy Szkołę Doktorską Technologii Informacyjnych i Biomedycznych Instytutów PAN (TIB PAN), oferującą interdyscyplinarne kształcenie obejmujące sztuczną inteligencję, cyberbezpieczeństwo oraz nauki medyczne. Doktorantki i doktoranci pracują u nas blisko zespołów badawczych, przy realnych problemach naukowych i przy projektach o znaczeniu krajowym oraz międzynarodowym.

Zapraszamy do współpracy

Badania systemowe należą do najszybciej rozwijających się i najbardziej aktualnych kierunków współczesnej nauki, łączących zaawansowanie teoretyczne z wysoką innowacyjnością. Jeśli szukasz partnera naukowego do projektu, eksperta w dziedzinie sztucznej inteligencji, optymalizacji, analizy danych lub modelowania systemów, albo miejsca, w którym chcesz rozwijać karierę naukową, zachęcamy do kontaktu z Instytutem Badań Systemowych PAN.