Наредни састанак Семинара биће одржан онлајн у среду, 19. марта 2025. године, са почетком у 19 часова.

Предавач: Ана Ковачевић, Универзитет у Београду, Факултет безбедности

Наслов предавања: ТАМНА СТРАНА ГЕНЕРАТИВНЕ ВЕШТАЧКЕ ИНТЕЛИГЕНЦИЈЕ

Апстракт: Генеративна вештачка интелигенција (ГВИ) имплементирана је у бројним индустријама. Обезбеђивање безбедности и отпорности ГВИ система кључно је за њихову ефикасну употребу, посебно у осетљивим областима. Од почетних фаза ГВИ система били су препознати ризици, а са њиховим напретком расте потреба за дубљим разумевањем и идентификовањем могућих злоупотреба и рањивости. На основу истраживања реалних случајева злоупотреба ГВИ система уочено је да су експлоатисане лако доступне функционалности које захтевају минимално техничко знање, што представља значајан ризик за безбедност информационог екосистема. Поред злоупотребе основних функционалности самих ГВИ система, поједини напади искоришћавају рањивости модела, попут супарничких напада, jailbreaking-а, екстракције података и инверзије модела. У презентацији ће бити приказани реални примери случајеви злоупотребе и напади на ГВИ системе, као и нека од могућих решења.

Напомена: Регистрациона форма за учешће и линк за активно праћење предавања за регистроване кориснике (након логовања):
https://miteam.mi.sanu.ac.rs/asset/CW5nJWDSEZDj7p32p

Нерегистровани корисници могу да прате предавања на овом линку (без могућности активног учешћа):
https://miteam.mi.sanu.ac.rs/call/hR9vL94nD6QE8qQZj/xET9GcPMyR08nqH8lnS3SE7N5Vf00H7Lp9EBhsv6Lti

До оспособљавања MITEAM платформе, предавања ће се снимати и прености преко Zoom линка:
https://zoom.us/j/93728578513?pwd=90WFVRVdY5Nwb67mbqff6Rhi2zX5f1.1
Meeting ID: 937 2857 8513
Passcode: 040504

Наредни састанак Семинара биће одржан у уторак, 11. марта 2025. године, у сали 809 Математичког факултета са почетком у 18 часова.

Предавач: Др Матеја Бошковић, постдокторант, DESY, Хамбург, Немачка

Наслов предавања: BINARY BLACK HOLES AS PROBES OF ULTRA-LIGHT PARTICLES

Наредни састанак Семинара биће одржан у уторак, 11. марта 2025. године, у сали 301ф Математичког института САНУ са почетком у 14.15.

Предавач: Filip Vidojević, Faculty of Mathematics, University of Belgrade

Наслов предавања: SKEWED VARIABLE NEIGHBORHOOD DECOMPOSITION SEARCH ALGORITHM FOR THE HYBRID FLOW SHOP SCHEDULING PROBLEM

Апстракт: Hybrid Flow Shop (HFS) scheduling plays a crucial role in industries such as glass, steel, paper, and textiles, where optimizing machine utilization directly influences productivity. This paper introduces a novel approach that integrates Skewed Variable Neighborhood Search (SVNS) to minimize makespan, leveraging its adaptive exploration and strategic job sequencing to enhance scheduling efficiency. A key innovation of our method is a specialized encoding scheme that strategically allows jobs to wait, even when machines are available, to enable better sequencing decisions. This mechanism not only improves solution quality but also permits a natural decomposition of the scheduling problem, leading to more balanced machine workloads. By leveraging the flexibility of VNS alongside this tailored encoding, our approach significantly enhances scheduling efficiency. Experimental results confirm its effectiveness, outperforming existing methods in makespan reduction.

This research was conducted in collaboration with Dušan Džamić, Andrijana Džamić, and Miroslav Marić.

Напомена: Предавања на Семинару се снимају и преносе уживо. Све информације могу се наћи на страници
https://miteam.mi.sanu.ac.rs/asset/qGapAHyEBad2FDwXR

Наредни састанак Семинара биће одржан онлајн у среду, 5. марта 2025. године, са почетком у 19 часова.

Предавач: João Pedro Carvalho Leal Mendes Moreira, Faculdade de Engenharia da Universidade do Porto (FEUP)

Наслов предавања: AN ENSEMBLE OF AUTONOMOUS AUTO-ENCODERS AS A CLASSIFIER FOR HUMAN ACTIVITY RECOGNITION

Апстракт: Human Activity Recognition is a machine learning task that uses sensing technology to classify human activities and infer human behavior. While traditional machine learning approaches use hand-crafted features to train their models, recent advancements in neural networks allow for automatic feature extraction. Auto-encoders are a type of neural network that can learn complex data representations and are commonly used for anomaly detection. In this work, we propose a novel multi-class algorithm comprising an ensemble of auto-encoders, with each auto-encoder associated with a unique class. We tested the proposed approach in human activity recognition data. Experimental results show that auto-encoder ensembles can be efficient, robust, and competitive with traditional classification approaches. Moreover, this modular classifier structure allows for more flexible models. For example, the number of classes can be extended by including new auto-encoders without retraining the whole model.

Напомена: Регистрациона форма за учешће и линк за активно праћење предавања за регистроване кориснике (након логовања):
https://miteam.mi.sanu.ac.rs/asset/CW5nJWDSEZDj7p32p

Нерегистровани корисници могу да прате предавања на овом линку (без могућности активног учешћа):
https://miteam.mi.sanu.ac.rs/call/hR9vL94nD6QE8qQZj/xET9GcPMyR08nqH8lnS3SE7N5Vf00H7Lp9EBhsv6Lti

Наредни састанак Семинара биће одржан у уторак, 4. марта 2025. године, у сали 301ф Математичког института САНУ са почетком у 14.15.

Предавач: Тијана Матејић, Академија струковних студија Шумадија

Наслов предавања: ПРИМЕНА ВЕШТАЧКИХ НЕУРОНСКИХ МРЕЖА И ИНДИКАТОРА ИНТЕРНЕТ ПРИСУСТВА У ПРЕДВИЂАЊУ РИЗИКА ОД БАНКРОТСТВА ХОТЕЛИЈЕРСКИХ ПРЕДУЗЕЋА

Апстракт: У раду су представљени модели дубоких Вештачких неуронских мрежа (VNM) за ординалну класификацију, који су коришћени за процену категорија хотелијерских предузећа у погледу њиховог ризика од банкротства у периоду од 2020. до 2024. године које одговарају категоријама добијеним помоћу Алтмановог Z“-Скор модела за тржишта у развоју и Змијевски модела. У истраживању је применом хеуристичке методе која се базира на Анализи главних компоненти, коефицијената корелације и потом кластеризације путем методе К-средњих вредности, развијен модел интернет присуства предузећа у 2023. години, који обухвата пет категоричких индикатора различитих димензија интернет присуства које описују тачке додира које предузеће има са корисницима на интернету и представљају скуп улазних параметара VNM модела. Ради валидације резултата VNM модела, у истраживању су развијени и примењени и аналогни модели Ординалне логистичке регресије. При евалуацији прецизности свих развијених модела коришћена је систематична методологија која: решава проблем са небалансираним категоријама ризика од банкротства применом методе пре-узорковања (ADASYN), примењује унакрсну валидацију ради робустнијих процена прецизности модела и користи четири индикатора у евалуацији прецизности модела.

Напомена: Предавања на Семинару се снимају и преносе уживо. Све информације могу се наћи на страници:
https://miteam.mi.sanu.ac.rs/asset/qGapAHyEBad2FDwXR

Наредни састанак Семинара биће одржан у четвртак, 27. фебруара 2025. године, у сали 301ф Математичког института САНУ са почетком у 14.15.

Предавач: Петар Марковић, ДМИ Нови Сад

Наслов предавања: THE DICHOTOMY THEOREM ON THE COMPUTATIONAL COMPLEXITY OF THE CONSTRAINT SATISFACTION PROBLEM

Апстракт: In the first part of the lecture I will cover the history, motivation and the formulation of the Constraint Satisfaction Problem, and its computational complexity, which was a central topic of research for a couple of decades. The Dichotomy Conjecture, now the Dichotomy Theorem, states that the Constraint Satisfaction Problem is always either tractable or NP-complete. Which of these two cases occurs depends entirely on the finite model, the so-called „template“, which is a fixed parameter of the Constraint Satisfaction Problem). Next I will give an overview of the methods and techniques from various areas which were used in the proofs of the partial results leading up to the Dichotomy Theorem, including its two full proofs. The last part of the lecture will cover some of the results which simplify and/or unite the two proofs of the Dichotomy Theorem. Time permitting, I will mention the generalizations of the Constraint Satisfaction Problem which are the focus of most recent research in the area, and which motivate us to work on simplifying the proofs of an already proved result.

Напомена: Предавање је могуће пратити на даљину путем Zoom платформе
https://zoom.us/j/91360894651?pwd=gMbP5rMDEvUmkHzHMRLLtKniwSGTQc.1
Meeting ID: 913 6089 4651
Passcode: 698920

Наредни састанак Семинара биће одржан у среду, 26. фебруара 2025. године, у сали 301ф Математичког института САНУ са почетком у 18 часова.

Предавач: Србољуб Симић, Природно-математички факултет, Универзитет у Новом Саду

Наслов предавања: О МОДЕЛИРАЊУ КОРТЕГОВИХ ФЛУИДА

Апстракт: Кортевегови флуиди представљају један од основних модела непрекидне средине којим су обухваћени капиларни ефекти, односно дифузне (расподељене) међуфазне области. Нелокалне интеракције молекула у међуфазној области су моделиране кроз присуство градијента густине масе у равнотежном делу тензора напона. Питање термодинамичке конзистентности Кортевегових флуида, односно компатибилности модела са ентропијском неједнакошћу, још увек није затворено због различитих приступа који су присутни у истраживањима. У оквирима механике континуума овом проблему се може приступити применом класичне Колман-Нолове (Coleman-Noll) процедуре или применом Лиуовог (I-Shih Liu) метода множитеља. У овом саопштењу се излаже моделирање Кортевегових флуида помоћу Лиуовог метода множитеља, који представља конзистентан математички поступак анализе компатибилности једначина уз што мањи скуп физичких претпоставки. Недавни резултати П. Вана (Péter Ván) су послужили као мотивација, али се поступак у овом истраживању разликује од поменутог у одређеним процедуралним аспектима, као и у општости резултата. Валидност презентованих резултата ће бити сагледана и кроз поређења са моделима изведеним у оквиру кинетичке теорије гасова.

Напомена: Предавање је могуће пратити на даљину путем Zoom платформе
https://zoom.us/j/99689103300?pwd=wfwVZcZRyBa8Nn28UnWsbON8ULA4qj.1
Meeting ID: 996 8910 3300
Passcode: 871487

Наредни састанак Семинара биће одржан у петак, 28. фебруара 2025. године, у сали 301ф Математичког института САНУ са почетком у 14.15. У питању је заједнички састанак са Семинаром за вероватносне логике.

Предавач: Милош Миловановић, Математички институт САНУ

Наслов предавања: ЗАШТО СУ НАМ БИТНИ ХИЛБЕРТОВИ ПРОСТОРИ?

Апстракт: Излагање је медитација на тему Банах-Лампертијева теорема о изометријама Банаховог простора Lp. Показује се да сви они имају исте морфизме, са изузетком Хилбертовог простора L2 који их има још више. Размотићемо реперкусије овог става од теорије динамичких система до квантне логике.

Напомена: Предавање је могуће пратити на даљину путем Zoom платформе:
https://zoom.us/j/91360894651?pwd=gMbP5rMDEvUmkHzHMRLLtKniwSGTQc.1
Meeting ID: 913 6089 4651
Passcode: 698920

Наредни састанак Семинара биће одржан онлајн у среду, 26. фебруара 2025. године, са почетком у 19 часова.

Предавач: Julia Stoyanovich, Tandon School of Engineering, Center for Data Science, Center for Responsible AI, New York University

Наслов: DEMYSTIFYING RESPONSIBLE AI

Апстракт: Responsible AI (RAI) is the science and the practice of making the design, development, and use of artificial intelligence (AI) systems socially sustainable. In my talk, I will discuss the hallmarks of responsible AI, making them concrete through positive and negative examples. I will also give a taste of some of my recent work, highlighting exciting technical directions in data-centric AI and responsible data engineering [4]. I’d be happy to discuss any other topics in RAI research, education, training, and policy during Q&A, see https://r-ai.co for information.

Напомена: Предавање је могуће пратити на даљину путем Zoom платформе:
https://zoom.us/j/93728578513?pwd=90WFVRVdY5Nwb67mbqff6Rhi2zX5f1.1
Meeting ID: 937 2857 8513
Passcode: 040504