Propuneri pentru teme lucrari absolvire (licenta, masterat) sau
de cercetare (masteranzi, doctoranzi)

Colectiv - Natural Computing Laboratory - radu_d@ieee.org

Indrumatori: Prof.dr.ing. Radu Dogaru, S.l. dr.ing. Ioana Dogaru

Pentru detalii, consultatii si documentatie: Exprimati intentia dvs. prin e-mail si vom programa de comun acord sedintele de consultatii.

Pentru cei interesati de o tema avem rugamintea sa comunicati si:

• Temele din lista (in sens descrescator a prioritatii) care v-ar interesa sau o propunere proprie care dar care sa intre in tematica laboratorului de Natural Computing: pentru detalii - http://atm.neuro.pub.ro/radu_d/

• Abilitati particulare - teorie, practica, software, hardware, experienta anterioara

• Media estimata la absolvire (pentru a stabili complexitatea cerintelor proiectului)

Atentie: numarul de locuri este limitat (max. 6 locuri la "licenta",  iar la "disertatie" se stabilesc de comun
acord cu coordonatorul formatiei de master). In lista de mai jos temele deja alocate la licenta sunt indicate cu rosu.

TEME (specificatia din paranteza se refera la ciclul L-licenta, Masterat-M, Doctorat -D):
Temele marcate cu * presupun continuarea unor proiecte din ani anteriori

A) cu preponderenta software (pe PC traditional)

1. Analiza performantelor unor algoritmi de "compressed sensing", cu aplicatii in transmiterea si clasificarea eficienta a imaginilor (platforma de laborator). (L.M,D)

2. Analiza comparativa a unor modele de clasificatoare neurale din perspectiva reducerii complexitatii de integrare *(L,M)

3. Algoritmi de optimizare bazati pe roiuri (PSO), studiu comparativ, aplicatii *(L,M).

4. Eficientizarea metodelor de optimizare de inspiratie naturala, arhitecturi si algoritmi noi, comparatie cu cei existenti (M,D)

5. Program pentru simularea navigatiei unui robot echipat cu senzori ultrasonori  (L)

6. Sisteme cu inteligenta computationala pentru extragerea automata a datelor de pe cardurile de identitate *(L)

7. Solutii ale inteligentei computationale pentru recunoasterea automata a cecurilor  *(L)

8. Aplicatii ale FCM (Fuzzy Cognitive Maps)  *(L)

9. Sistem cu retele neurale pentru recunoasterea simbolurilor de orientare turistica *(L)

10. Simularea navigatiei robotilor (platforma de laborator) (L)

11. Predictia seriilor temporare cu metode "natural computing" (* L,M,D)

12. Aplicatii ale automatelor celulare in modelarea unor fenomene fizice, sociale, etc.

13.  Aplicatii ale automatelor celulare in  senzori  inteligenti *(L,M)

14.  Metode neural neliniare pentru predictia seriilor temporale (de ex. financiare) - *(L,M,D)

15. Metode teoretice si unelte software pentru analiza si caracterizarea fenomenelor emergente in automate celulare (M,D)

B)  orientate catre arhitecturi de calcul reconfigurabile
(de fapt sunt proiecte software destinate unor platforme
de integrare cu sisteme reconfigurabile sau microcontrollere).

Obs. Platforme disponibile
- XSA 50
- XSB 300 (cu FPGA Xilinx si facilitati extinse de prelucrare a
semnalelor)
- Altera DE2
- Cypress ("PSoC first touch" sistem dezv. cu microcontroller)
- Freescale ("SpYder" sistem dezv. cu microcontroller)
- PIC18F (platforma dezvoltata in cadrul unui proiect anterior) 
------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------

1. Mediu software pentru facilitarea integrarii unei arhitecturi neurale sau de inteligenta computationala in FPGA (L,M,D)

2. Procesor rapid pentru simularea propagarii undelor ultrasonore - implementare in medii FPGA sau GPU/CUDA (L.M,D)

3. Realizarea in FPGA a unui sistem de compresie/criptare pentru aplicatii de compressed sensing *(L,M,D)

4. Realizarea in FPGA a unui sistem de transmisie multiplexata a datelor (tip CDMA) *(L,M)

5. Realizarea unei aplicatii de inteligenta computationala (de ex. recunoastere de voce, in care au mai existat
proiecte in anii anteriori) pe platforma din cadrul  concursului: http://www.renesasrulz.com/community/rx-contest
(exista motivatia premierii, inclusiv cu avantaje financiare din partea firmei producatoare)  *(L,M,D)

6. Arhitecturi avansate (FPGA, CUDA) pentru eficientizarea implementarii algoritmilor de optimizare de inspiratie naturala (L,M,D)

7. Arhitecturi avansate (FPGA, CUDA) pentru eficientizarea implementarii arhitecturilor cu inteligenta computationala  *(L,M,D)

8. Telecomanda vocala, modelare, implementare pe una dintre platformele din laborator, simulare si verificare functionala *(L,M,D)

9. Compresie de imagini cu dictionare generate de automata celulare: dezvoltare pe una dintre platformele mai sus mentionate. *(L,M,D).