Koło Naukowe Systemów Wbudowanych

Aktywność koła

System zarządzania energią w Smart Home

Projekt konstrukcyjno-badawczy, którego celem jest opracowanie systemu, pozwolającego na symulację zarządzania energią w Inteligentnym budynku. Projekt ma pozwolić na współpracę z zewnętrznymi źródłami danych - przetwarzanie dużych zbiorów danych. W projekcie zostaną wykorzystane metody optymalizacji i szeregowania zadań do planowania produkcji i zarządzania transferem energii, a także Machine Learning, aby umożliwić prognozowanie ilości produkowanej energii przez źródła odnawialne wspomóc podejmowanie decyzji w przypadku sprzedaży energii na giełdzie energii.

Komunikacja Lory z nową platformą TTS

Dotychczas najczęsciej używaną platformą do komunikacji LoRa-EndNode była platforma TTN (TheThingsNetwork). W tym roku (2022) platforma ta zakończyła wsparcie dla komunikacji w sieci LoRa łącząc się z platformą TTS (The Things Stack). Stąd pojawiła się potrzeba migracji danych z jednej platformy na drugą. Różnice pomiędzy platformami sprawiły, że lepszym podejściem jest skonfigurowanie całości od początku - przygotowując tym samym instrukcję dla nowej platformy do celów edukacyjnych. Link do artykułu

Prototyp systemu wspomagającego analizę obrazów medycznych

Członkini KNSW opracowała prototyp projektu wspomagającego analizę obrazów medycznych. Prototyp ten wykorzystuje techniki uczenia maszynowego i sztucznej inteligencji do automatycznego rozpoznawania i klasyfikacji anomalii na obrazach medycznych, takich jak tomografie komputerowe czy rezonanse magnetyczne. Projekt ma na celu wspomaganie lekarzy w diagnozowaniu chorób poprzez szybszą i bardziej precyzyjną analizę obrazów, co może prowadzić do wcześniejszego wykrycia problemów zdrowotnych i skuteczniejszego leczenia.

Medyczny System Ekspertowy

Członkini KNSW opracowała medyczny system ekspertowy, którego głównym zadaniem jest wsparcie systemu ochrony zdrowia w kontekście niedoboru specjalistów. Program ten został zaprojektowany, aby podpowiadać potencjalne diagnozy w zakresie chorób wewnętrznych oraz schorzeń psychicznych i nerwicowych, tym samym pomagając lekarzom w procesie diagnostycznym. Prototyp systemu został przetestowany w kontrolowanych warunkach i wykazał dość dobrą skuteczność w generowaniu trafnych diagnoz.
Link do artykułu