Abstrakt

Aktuální poznatky z oboru kognitivních věd ovlivňují i moderní informační technologie a jejich využití v praxi, např. při zpracování přirozeného jazyka anebo v počítačovém vidění. Nové perspektivy se tak otevírají v oblasti strukturální analýzy dat, restartovacích automatů (RA) a umělých neuronových sítí. Projekt by měl přinést nové metody pro strukturální analýzu dat a návrh 2D-restartovacích automatů (RA). Metody budou využívat principy učení (neuronových sítí a RA) a budou podporovat rozpoznávání přirozené hierarchie (struktury) dat a jejího modelování. Vlastnosti metod chceme otestovat ve 2 pilotních studiích.

Naše cíle jsou

• Navrhnout nové metody pro efektivní (strukturální) analýzu dat. Rozšířit tyto metody pro extrakci informací o (hierarchické) struktuře zpracovávaných dat, jejím vytváření a vlivu na přesnost při rozpoznávání.
• Rozšířit základní model RA o prostředky pro gramatickou inferenci nad vícerozměrnými vstupy, např. obrázky. Provést teoretickou analýzu vlastností navrhovaných 2D-RA, resp. gramatik.
• Vyvinuté metody implementovat a otestovat s cílem poznat meze jejich praktické použitelnosti. Softwarové moduly budou využity ve 2 pilotních studiích při (strukturální) analýze dat a rozpoznávání obrázků.