Наредни састанак Семинара биће одржан у среду, 17. маја 2023, у сали 301ф Математичког института САНУ са почетком у 18 часова.

Предавачи: Проф. др Катица (Стевановић) Хедрих, Научно друштво Србије

Наслов предавања: ЗНАМЕНИТИ СРПСКИ МЕХАНИЧАРИ КРОЗ ЕДИЦИЈУ САНУ „ЖИВОТ И ДЕЛО СРПСКИХ НАУЧНИКА“ ОД ПРВОГ ДО ОСАМНАЕСТОГ ТОМА

Апстракт: Биће представљени редставић основни биографски подаци и научни легати знаменитих српских механичара, користећи оштампане биобиблиографије о њима у едицији САНУ „Живот и дело српских научника“. Комплетан апстракт је доступан на: http://www.mi.sanu.ac.rs/novi_sajt/colloquiums/programs/mechcoll.may2023.php

Напомене: Семинар је могуће пратити и онлајн. Предавања можете пратити на даљину преко странице:
https://miteam.mi.sanu.ac.rs/asset/YfY2cZTcN3YwGqFjc

Регистрација ѕа учешће на семинару је доступна на следећој страници:
https://miteam.mi.sanu.ac.rs/asset/o9cuDZYqrq7jvFxw8

Наредни састанак Семинара биће одржан онлајн у среду, 17. маја 2023, са почетком у 20.15 часова.

Предавач: проф. Стеван Гостојић, Факултет техничких наука, Универзитет у Новом Саду

Наслов предавања: ПРИХВАТЉИВОСТ ВЕШТАЧКЕ ИНТЕЛИГЕНЦИЈЕ У ДИГИТАЛНОЈ ФОРЕНЗИЦИ

Апстракт: Вештачка интелигенција је постала кључна технологија, која проналази све више примена у друштву. Област у којој ВИ може да покаже велики потенцијал је дигитална форензика (тј. стручна дисциплина чији предмет су идентификација, прикупљање, чување, прегледање, анализа и презентација дигиталних доказа коришћењем научно и правно ваљаних метода и алата). Међутим, постоји више изазова у вези са применом техника и алата ВИ у дигиталној форензици. Ова студија има за циљ да анализира употребу техника и алата ВИ у области дигиталне форензике и да пружи препоруке које могу да утичу на развој техника и алата ВИ и на доношење прописа који регулишу њихову употребу, да би се осигурала етичка и ефективна употреба ВИ.

Напомена: Регистрациона форма за учешће на Семинару је доступна на линку:
https://miteam.mi.sanu.ac.rs/asset/CW5nJWDSEZDj7p32p

Уколико желите само да пратите предавање без могућности активног учешћа, пренос је доступан на линку:
https://miteam.mi.sanu.ac.rs/asset/4LNW8WtML7rLKojoz

Наредни састанак Семинара биће одржан онлајн у среду, 17. маја 2023. са почетком у 16 часова.

Предавач: Joao Pedro Ramos, ETH Cirih

Наслов предавања: GAUSSIAN DECAY AND HARMONIC OSCILLATOR

Апстракт: The classical Hardy uncertainty principle predicts that, if a function and its Fourier transform both decay like a Gaussian of small variance, then the function has to vanish. This result highlights a kind of duality between concentration in Fourier and physical spaces, and hints at possible connections with quantum mechanics. A first contribution in that regard was achieved by M. Vemuri, who quantified, in the case of the harmonic oscillator, how Gaussian decay is propagated. He further posed a question of how sharp such a decay can be.

In this talk, we will look closer at such results, their relationships to PDEs, reporting on recent progress on Vemuri’s conjecture. This is based on joint works with A. Kulikov, L. Oliveira and D. Radchenko.

Линк за приступ предавању:
https://us02web.zoom.us/j/6636215428?pwd=bllJSTUvZ0E5MjhkMkxYa3RYYzZpQT09
Meeting ID: 663 621 5428
Passcode: 7h6KR1

Наредни састанак Семинара биће одржан у уторак, 16. маја 2023. у сали 718 Математичког факултета са почетком у 12.15 часова.

Предавач: Avi Mendelson, CS department Technion – Israel Institute of Technology, IEEE Fellow

Наслов предавања: THE IMPACT OF ADVANCED MACHINE LEARNING ALGORITHMS ON RESEARCH AND OUR SOCIETY

Апстракт: The use of advanced machine learning algorithms started having a tremendous impact on almost every aspect of our life, including: Politics, education, the way we conduct science, and more. I will start my talk with a short description of some of the great opportunities the new technologies might open, with a discussion of potential dangers we may face. The rest of my talk will focus on what the academia should do and what computer scientists can contribute to reducing the probability that the new technology will harm our society.

Биографија предавача: Avi Mendelson is a Professor at the CS department Technion and an IEEE Fellow. He has industrial and academic experience in various areas, such as Computer architecture, Hardware Security, Hardware accelerators, and Architecture for machine learning. He graduated from the CS department, Technion, BSC (1979) and MSC (1982) and got his Ph.D. (1990) from the University of Massachusetts at Amherst (UMASS).

Among his industrial jobs, he worked for 11 years as a senior computer architect and principal engineer at Intel; he managed the academic-relations activities for Microsoft R&D Israel for four years, focusing on students’ innovation and research collaborations. In addition, he served as a PI in various EU projects, among them the EuroLab4HPC aiming at encouraging technology transfer between academia and startups. Prof. Avi Mendelson has published more than 130 papers in refereed journals. And he holds more than 30 USA patents. He was a member of the ACM Europe council team and the IEEE Computer Society Board of Governors (BoG) and served as a second VP. Currently, manage the Computer Society Israeli Chapter in Israel.

Наредни састанак Семинара биће одржан у уторак, 16. маја у сали 301ф Математичког института САНУ са почетком у 14.15. У питању је заједнички састанак са Студентским семинаром. Састанак је могуће пратити и на даљину.

Предавач: проф.др Александра Лабус и група студената, Факултет организационих наука

Наслов предавања: ПРЕДСТАВЉАЊЕ РЕШЕЊА СА ПРВОГ АЛГОРАНД БЛОКЧЕЈН ХАКАТОНА

Апстракт: На предавању ће бити представљена најбоља студентска решења са првог блокчејн хакатона одржаног на Факутету организационих наука у априлу 2023. Биће представљени радови који се односе на иновативне примене блокчејн технологија у различитим обласитма електронског пословања, и прототипови решења развијени на Алгоранд блокчејн платформи. Решења ће представити следећи тимови студената:

1. Милица Томић, Ана Марија Ђурић, Ксенија Фратрић: Блокчејн екосистем за здравство
2. Даница Совтић, Александра Трпков, Милица Спаић: Блокчејн екосистем за модну индустрију
3. Марија Врљанац, Катарина Шикман, Вељко Цуканић: Блокчејн екосистем за модни дизајн

Напомене: Напомена: Регистрациона форма за учешће на Семинару је доступна на линку:
https://miteam.mi.sanu.ac.rs/call/wnz6oyxsQsy29LfJA/MjQ__eH607WeAL9X7IFtUI98xdQQgVkp-ljiEKPPfXr

Уколико желите само да пратите предавање без могућности активног учешћа, пренос је доступан на линку:
https://miteam.mi.sanu.ac.rs/asset/YoqHWKALRkRTbK9So

Наредни састанак Семинара биће одржан у петак, 12. маја 2023, у сали 301ф Математичког института САНУ са почетком у 12 часова.

Предавач: Урош Малеш, Електротехнички факултет, Универзитет у Београду

Наслов предавања: КАКО РАЗУМЕВАЊЕ ПРОБЛЕМА И МАШИНСКО УЧЕЊЕ ВОДЕ КА БОЉИМ РЕШЕЊИМА: ПРИМЕНА НА ПРОЦЕНУ ТЕШКОЋЕ P||CMAX И ПРЕДВИЂАЊЕ ТОКСИЧНОСТИ

Апстракт: Машинско учење (ML) се појавило као популарна техника вештачке интелигенције (AI) у различитим научним областима. Међутим, људски фактор остаје круцијалан у координацији и оптимизацији ML модела. Истражује се априорно знање које се стиче систематском употребом логике и разумевањем основног проблема. Представљамо две различите студије случаја које илуструју како се ML и наше разумевање проблема допуњују, доводећи до побољшаних решења. У првој студији случаја покушавали смо да разумемо потешкоће које два алгоритма оптимизације имају да реше P||Cmax варијанту проблема распоређивања. За први алгоритам (ArcFlow) демонстрирали смо како врло једноставна запажања, у вези са нашим проблемом, доводе до прецизнијег ML модела. Што се тиче другог алгоритма (GIST), убацили смо наше априорно знање кроз додатну карактеристику добијену софистициранијом претрагом. Ово је поново резултовало већом предиктивном моћи модела. Друга студија случаја се фокусирала на предвиђање токсичности користећи скуп података „Ames“. спровели смо ригорозан процес одабира карактеристика након што је додато доменско, тј. априорно знање. То је резултовало ML моделом са знатно мање карактеристика него у најсавременијим истраживачким студијама, ког такође карактерише и висока прецизност. Смањен број коришћених карактеристика у резултујућем моделу може пружити драгоцене увиде и водити доменске стручњаке у истраживању релевантних фактора за предвиђање токсичности.

Прва студија случаја је заједнички рад Татјане Јакшић Кругер, Татјане Давидовић, Душана Рамљака, Драгутина Остојића и Абхаиа Харидаса.
Сарадници у другој студији случаја су Душан Рамљак, Бранислав Станковић, Ранојои Деб.

Напомена: Предавања се могу пратити на даљину преко линка:
https://miteam.mi.sanu.ac.rs/call/CihYM6Nratzix7c8G/uJmcdEJs4INWQ8MEoLVzHRGxbfbBEWSBMwXBYcymVoj

Регистрациона форма је доступна на:
https://miteam.mi.sanu.ac.rs/asset/M4zcEwxkzy5PqNS73