Математички факултет Универзитета у Београду

ТЕМА: “Утицај локалне претраге на квалитет решења код кластеровања на комплексним мрежама методом променљивих околина”

Кластеровање на комплексним мрежама је изазован задатак са применама у различитим доменима, укључујући друштвене мреже, биолошке мреже, транспортне системе, итд. Метода променљивих околина (VNS) се појавила као обећавајући приступ за кластеровање на комплексним мрежама због њихове способности да ефикасно истражују различите околине решења. Иако избор типа околине има велики утицај на квалитет добијеног решења, локална претрага која се примењује након избора околине може значајно променити како квалитет добијеног решења тако и брзину конвергенције.

У овом истраживању систематски је анализиран утицај локалне претраге на квалитет решења при кластеровању на комплексним мрежама. Резултати показују да избор стратегије локалне претраге значајно утиче на перформансе кластеровања, при чему одређене стратегије надмашују друге, у зависности од карактеристика саме мреже. Уз то, дат је увид у ефикасност различитих механизама локалне претраге у побољшању квалитета решења и робусности у кластеровању на комплексним мрежама. Ово истраживање доприноси дубљем разумевању улоге локалне претраге у варијантама методе променљивих околина за кластеровање комплексних мрежа и пружа практичне смернице за избор одговарајућих стратегија на основу особина мреже.

Факултет техничких наука Унивезитета у Новом Саду

ТЕМА : “Приступ спецификацији и генерисању флексибилних процеса производње у Индустрији 4.0 заснован на инжењерству вођеном моделима”

Један од главних изазова Индустрије 4.0 представља имплементацију окружења флексибилне производње у којој је могуће креирати различите производе и њихове варијације. Свака варијација производа има одговарајућу варијацију производног процеса што доводи до потребе да постојећа производна постројења у фабрици морају бити измењена или преуређена, што је најчешће изазовно јер су она веома ригидна и скупа за измену. У циљу повећања флексибилности постројења у фабрикама и ефикасније производње високо персонализованих производа, представљен је нови приступ спецификацији и генерисању производних процеса заснован на инжењерству вођеном моделима. За потребе формалне спецификације производних процеса креиран је нови наменски језик MultiProLan, чије моделе је могуће трансформисати у инструкције које ресурси производног система извршавају. Прототип софтверског решења имплементиран је за домен монтажне индустрије са циљем да омогући оркестрацију производње, управљање варијацијама производа и процеса, детекцију и отклањање грешака у производњи, аутоматизовано ажурирање техничке документације, као и обуку и навођење радника приликом креирања различитих производа. Језик MultiProLan могуће је проширити новим концептима, а софтверско решење новим компонентама како би били интегрисани у производно окружење Индустрије 5.0.

Senior claud Solution Architect, Microsoft Србија

ТЕМА: Мајкрософт у ери вештачке интелигенције

У ери вештачке интелигенције, Мајкрософт је водећа компанија која кроз трансформацију начина рада коришћењем генеративне вештачке интелигенције омогућава револуцију у свакој индустрији. Централни део ове иницијативе је Копилот, алат дизајниран да повећа продуктивност и унапреди вештине рада са вештачком интелигенцијом, истовремено обезбеђујући сигурност пословања и података. Мајкрософт такође гради ову визију кроз јединствену платформу за развој апликација коришћењем генеративне вештачке интелигенције и прилагођених Копилот искустава. Све то уз дедицираност компаније одговорним и етичким принципима примене и развоја вештачке интелигенције.

Channel manager Serbia CheckPoint

ТЕМА: „Утицај АИ на сајбер безбедност“

Утицај вештачке интелигенције на сајбер безбедност. Предности и мане. У ком правцу се креће сајбер безбедност? Шта можемо очекивати у будућности од вештачке интелигенције. Како она може да доприноси сајбер безбедности.

Пословни директор CDT у ПКС

ТЕМА: „Програм CDT у ПКС у домену дигиталне трансформације, иновације и вештачке интелигенције“