• Baigiamųjų darbų temos grupei MTMf-17

    „Išminuotojo“ sprendiklio kūrimas
    Dėstytojas

    Andrej Bugajev

    Studentas

    Lukas Andrijauskas

    Anotacija

    Šiame baigiamajame bakalauro darbe planuojama nagrinėti žaidimo „išminuotojas“ sprendimą. Pagrindinis tikslas -- sukurti programinį robotą, sugebantį žaisti žaidimą ir priimti sprendimą įvairiose situacijose. Tam tikslui pasiekti planuojama įsisavinti atitinkamų bibliotekų ir sąsajų sintaksę, skirtą kompiuterio įvesties/išvesties įrenginių valdymui ir duomenų apdorojimui, pasiūlyti žaidimo sprendimo algoritmus, remiantis kuriais užprogramuoti roboto elgesį. Visų pirmą, planuojama sukurti žaidimo simuliaciją algoritmams testuoti, ją taikant išbandyti įvairias strategijas ir vėliau atkartoti rezultatus robotu sprendžiant realųjį uždavinį (žaidimą).

    Reikalavimai

    C++ įgūdžiai, algoritmų teorijos žinios.

    Automobilio katalizatoriaus darbo modeliavimas ir optimalus valdymas
    Dėstytojas

    Raimondas Čiegis

    Studentas

    Elvinas Slavinskas

    Anotacija

    Katalizatorius - tai įrenginys sumontuotas automobilio išmetimo sistemoje tarp variklio ir išmetimo vamzdžio. Jis skirtas oksiduoti įvairias chemines medžiagas bei sumažinti jų išmetimą į aplinką. Šiandien tai labai aktualus uždavinys, kai stengiamasi mažinti pramoninių žmogaus veiklų poveikį klimato kaitai.

    Darbo planas: Sudaryti tinkamus matematinius modelius, aprašomus diferencialinėmis lygtimis. Realizuoti jų skaitinio sprendimo algoritmus. Panaudojant variacinio skaičiavimo metodus suformuluoti optimalaus valdymo uždavinį. Spręsti supaprastintus valdymo uždavinius, pateikti rekomendacijas.

    Reikalavimai

    Vykdant BD projektą studentas įtvirtins savo žinias ir studijuos papildomus skyrius matematinio modeliavimo, skaitinių algoritmų, algoritmų realizavimo ir optimalaus valdymo tematikose.

    Kriptovaliutų automatinės sistemos
    Dėstytojas

    Raimondas Čiegis

    Studentė

    Benita Abromavičiūtė

    Anotacija

    Kriptovaliuta - tai skaitmeninė, arba virtuali valiuta, leidžianti anonimiškai atlikti internetinius mokėjimus tiesiogiai tarp vartotojų, nesinaudojant bankais ar kitais tarpininkais. Šiandien tai labai aktuali tema, tačiau dar ne visiems žinoma. Tikslas - supažindinti su privalumais ir trūkumais, veikimo principu.

    Darbo planas: Išnagrinėti "Bizantijos generolų problemą", "Blockchain technologiją, atskleisti kriptovaliutos sampratą, revoliuciją, ekonominę vertę, saugumą.

    Reikalavimai

    Darbui atlikti reikia turėti gerą suvokimą apie moderniausią technologiją "Blockchain" veikimą. Specializuotos literatūros, aprašymų skaitymas anglų kalba.

    Mašininio mokymosi modelių interpretavimas
    Dėstytoja

    Gerda Jankevičiūtė

    Studentė

    Karolina Bautronytė

    Anotacija

    Mašininio mokymosi (ML) modelių interpretavimas - naujos kartos AI (angl. artificial intelligence - dirbtinis intelektas) elementas. Mašininis mokymasis tampa nuolat augančia mūsų gyvenimo dalimi, jis taikomas vaizdų, veido atpažinimo sistemose, bankinių produktų sprendimuose, pokalbių programose, medicinoje ir kitose individualizuotose sistemose.
    Šių mašininio mokymosi palaikomų sistemų priimami sprendimai ir prognozės tampa daug gilesni ir daugeliu atvejų kritiški gyvybei ir asmeninei gerovei. Tačiau daugelis iš jų yra suvokiami kaip juodoji dėžė. Ar galime mes pasitikėti AI pagrįstomis sistemomis?
    Pavyzdžiui, bankuose ar finansų bendrovėse gali kilti tokie klausimai:
    - Kodėl mano paskola buvo atmesta?
    - Kodėl savo kredito kortelėje gavau mažą kredito limitą?

    Tai yra kritiniai klausimai, į kuriuos turime atsakyti kaip duomenų mokslininkai. Kuriant strategiją ir išryškinant produktų esmę įvairiose įmonėse pasikliaujama ML algoritmais,. Tačiau svarbu sukurti modelį, kurio priimamus sprendimus, galėtume paaiškinti savo klientams ir kitoms suinteresuotosioms šalims. Todėl svarbu analizuoti ML algoritmų savybes, jų efektyvumą ir tinkamumą realiems uždaviniams spręsti. Daugiau informacijos rasite čia.
    Darbe apžvelgsime sprendimų interpretavimo metodus, realizuosime kelis klasikinius modelius (logistinė regresija, sprendimų medis ar miškas, paprastas neuroninis tinklas ar kiti), bandysime pagrįsti modelių padarytus sprendimus ir palyginti rezultatus.

    Reikalavimai

    Geros statistikos žinios; domėjimasis ML algoritmais; programavimas R ar Python.

    Sankryžų pralaidumo optimizavimas.
    Dėstytojas

    Jevgenijus Kirjackis

    Studentė

    Diana Solovejūtė

    Anotacija

    Darbe reikės išnagrinėti judėjimą realiose sankryžose, sudaryti matematinį modelį, sukurti kompiuterinę simuliaciją, padaryti išvadas dėl šviesoforų reguliavimo bei ženklinimo siekiant optimizuoti bendrą sankryžos/sankryžų sistemos pralaidumą.

    Reikalavimai

    Informacijos surinkimo ir analizės gebėjimai. Pakankami programavimo įgūdžiai (programavimo kalbą galima pasirinkti).

    Teršalų šalinimo uždavinys: adsorbcijos modelių analizė.
    Dėstytoja

    Teresė Leonavičienė

    Studentė

    Ana Miačina

    Anotacija

    Gyvename labai įdomiu laiku. Viena vertus dabar itin sparčiai tobulėja įvairios technologijos, kurios leidžia surinkti ir apdoroti gausybę informacijos, o kita vertus dažnai net ir turėdami labai daug informacijos mes dar nežinome, ką su ja reikėtų daryti. Pasaulio lyderiams kalbant apie taršos mažinimą, valstybėms griežtinant aplinkosauginius reikalavimus, ekologinių problemų, deja, nepavyksta išvengti. Su jomis susiduria tiek trečiojo pasaulio valstybės, tiek ir išsivysčiusios šalys. Visi mes norime gyventi švarioje ir saugioje aplinkoje. Norime būti tikri, kad kvėpuojame švariu oru ir geriame švarų vandenį. Vanduo yra naudojamas daugelyje gamybos procesų, bet ar gamintojai skiria pakankamai dėmesio ir lėšų tam, kad į aplinką būtų išleidžiamas išvalytas vanduo. Atliekama daug matavimų ir stebėjimų, kaupiami ir saugomi duomenys apie vandens kokybės pokyčius, teršalų surinkimui naudojamos skirtingos medžiagos. Šiuo metu yra svarbu surasti gamtoje arba sukurti tokias medžiagas, kurios leistų pigiai, efektyviai ir saugiai iš gamybos procesų metu naudoto vandens pašalinti kenksmingas medžiagas.

    Bakalauro darbas skirtas pažinčiai su plačiai taikomais teršalų šalinimo adsorbcijos modeliais. Perpratę adsorbcijos mechanizmą, pasitelkdami žinomus kinetikos modelius bandysime modeliuoti teršalų kiekio kitimo dinamiką.

    Reikalavimai

    Darbui atlikti reikia turėti gerus diferencialinių lygčių teorijos pagrindus, būti susipažinus su skaitinių metodų taikymu diferencialinėms lygtims (ir jų sistemoms) spręsti, turėti darbo su taikomosiomis kompiuterinėmis programomis įgūdžius.

    Dirbtinių neuroninių tinklų spartinimas lygiagrečiųjų ir paskirstytųjų skaičiavimų pagalba
    Dėstytojas

    Vadimas Starikovičius

    Studentė

    Ina Panavaitė

    Anotacija

    Iš pradžių reikės susipažinti su dirbtiniais neuroniniais tinklais, jų sudarymo ir veikimo principais. Toliau pagrindinis dėmėsis bus skiriamas dirbtinių neuroninių tinklų spartinimui lygiagrečiųjų ir paskirstytųjų skaičiavimų pagalba. Reikės susipažinti su lygiagretumo lygiais ir panagrinėti skirtingus lygiagretinimo metodus. Darbe numatoma atlikti jų spartinimo tyrimus ir palyginimus skirtingose dirbtinių neuroninių tinklų platformose: PyTorch, TensorFlow, naudojant skirtingas lygiagretinimo technologijas: OpenMP, MPI, CUDA.

    Reikalavimai

    Programavimas su naujų bibliotekų panaudojimu. Pagrindinė programavimo kalba – Python. Specializuotos literatūros, aprašymų skaitymas anglų kalba.

    Uždarojo kontūro aproksimavimas
    Dėstytoja

    Olga Suboč

    Studentė

    Guoda Buivydaitė

    Anotacija

    Uždarajam kontūrui vaizduoti yra patogu naudoti polinę koordinačių sistemą. Pavyzdžiui, funkcijos sin(4x) grafiką, kai ,x=[0;2π] (iliustracija kairėje) galime „apvynioti“ aplink koordinačių pradžią ir gauti gėlės formos brėžinį (iliustracija dešinėje).


    Naudodami sudėtingesnes funkcijas galima daryti įdomesnius grafikus, pvz., imkime žemiau pavaizduotas funkcijas.

    Abiem šiais atvejais aplink koordinačių pradžią „apvyniojome“ funkcijas-injekcijas (kiekvieną x reikšmę atitinka vienintelė y reikšmė), taigi norėdami kontūrą interpoliuoti arba aproksimuoti padarytumėme tai pakankamai lengvai.

    Kai kuriais atvejais uždaras kontūras yra gan sudėtingas (žr. iliustraciją apačioje) ir rasti centrą, kurio atžvilgiu kontūro funkcija būtų injekcija yra sudėtinga arba nebeįmanoma.


    Darbas bus skirtas tokio tipo uždaviniams spręsti.

    Reikalavimai

    Darbui atlikti reikia turėti gerus analizinės geometrijos pagrindus, būti susipažinus su skaitinių metodų taikymu (interpoliavimas, aproksimavimas), turėti darbo su taikomosiomis kompiuterinėmis programomis įgūdžius.

  • Baigiamųjų darbų temos grupei MTMf-18

    Gamybos procesų modeliavimas
    Dėstytojas

    Andrej Bugajev

    Studentė

    Alina Neznanova

    Anotacija

    Šiame baigiamajame bakalauro darbe planuojama nagrinėti gamybos procesus gamykloje. Pagrindinis tikslas - optimizuoti darbų tvarkaraštį siekiant geriausio produktų pagaminimo laikų atitikimo numatytam planui. Siekiant šio tikslo numatyta spręsti du uždavinius: proceso modeliavimo uždavinį ir optimizavimo uždavinį. Kadangi numatomas optimizavimo uždavinys gali būti didelės skaičiavimų apimties, simuliaciją reikės realizuoti žemo lygmens programavimo kalba C++.

    Reikalavimai

    Geri C++ įgūdžiai, algoritmų teorijos ir duomenų struktūrų žinios

    Duomenis šifruojančių kenkėjiškų programų analizė
    Dėstytojas

    Raimondas Čiegis

    Studentė

    Monika Raitelaitytė

    Anotacija

    Tradiciškai kriptografija yra naudojama kuriant algoritmus, šifrus ir kitas saugumo priemones, kurios koduoja ir apsaugo įmonių ir klientų duomenis. Tačiau šiais laikais kriptografiją pasitelkia ir įsilaužėliai, siekdami sukurti kenkėjišką programinę įrangą, galinčią užšifruoti kompiuteryje esančius failus - modernūs kriptografijos įrankiai ir paradigmos gali būti naudojami kurti, stiprinti ir tobulinti naujas kenkėjiškų programų atakas, dėl kurių įvairios įmonės gali patirti didelius nuostolius bei negrįžtamai prarasti kaupiamus duomenis.

    Baigiamasis darbas yra skirtas pažinčiai su duomenis šifruojančiomis kenkėjiškomis programomis, jų veikimo principu ir poveikiu, galimomis prevencijos ir duomenų atkūrimo priemonėmis, siekiant informuotumo didinimo informacijos ir kibernetinės saugos klausimais.

    Darbo planas: susipažinti su duomenis šifruojančių kenkėjiškų programų tipais, atlikti praktinio šifravimo algoritmų panaudojimo kenkėjiškų programų kūrime analizę, išanalizuoti naujausias atakų tendencijas, išnagrinėti failų atšifravimo galimybes, atlikti duomenų praradimo pavojaus analizę ir pateikti rekomendacijas duomenis šifruojančių kenkėjiškų programų atakų prevencijai.

    Reikalavimai

    Specializuotos literatūros, aprašymų skaitymas anglų kalba, programavimo įgūdžiai - Python, Matlab, taikomosios algebros, algoritmų teorijos žinios.

    Natūralios kalbos apdorojimas pasitelkiant dirbtinius neuroninius tinklus
    Dėstytojas

    Vadimas Starikovičius

    Studentė

    Berta Dokšaitė

    Anotacija

    Natūralios kalbos apdorojimas (angl. NLP - Natural Language Processing) yra kalbotyros, informatikos ir dirbtinio intelekto sandūroje esanti disciplina. Joje nagrinėjami įvairiausi natūraliosios (žmonių) kalbos uždaviniai: teksto skaitymas (įgarsinimas), automatinis kalbos vertimas, automatinis teksto taisymas, informacijos paieška, automatinis tekstų kūrimas ir skaitomo teksto atpažinimas ir t.t. Darbe numatoma panagrinėti giliojo mokymosi (dirbtinių neuroninių tinklų) metodų taikymą NLP uždavinių sprendimui.

    Reikalavimai

    Programavimas su naujų bibliotekų panaudojimu. Pagrindinė programavimo kalba – Python.
    Specializuotos literatūros, aprašymų skaitymas anglų kalba

    Telekomunikacijų duomenų analizė
    Dėstytoja

    Rima Kriauzienė

    Studentė

    Agnė Bakšytė

    Anotacija

    Šiuolaikiniame pasaulyje teigiama: „data is King“, „who masters the data will rule the world“. Gaunami ir apdorojami informacijos kiekiai yra labai dideli ir kaupiamų duomenų apimtys sparčiai didėja. Nėra tokios srities, kurioje nebūtų susiduriama su duomenimis, todėl svarbu mokėti šiuos duomenis suvokti ir teisingai interpretuoti. Telekomunikacijų sritis yra ne išimtis. BD bus dirbama su mobilaus operatoriaus duomenimis. Tikslas – telekomunikacijų duomenis klasterizuoti, išskirti gautų grupių savybes. Galimi įvairūs būdai ir metodai tirti duomenis: statistinė analizė, vizualizavimas, mašininis mokymas ir pan. Šio darbo tikslas susipažinti su įvairiais metodais, pateikti jų realizacijas ir palyginti gautus rezultatus, suformuluoti išvadas.

    Reikalavimai

    Informacijos analizavimo gebėjimai. Programavimo įgūdžiai (Python programavimo kalba).

    Fermentacijos matematinis modeliavimas
    Dėstytoja

    Teresė Leonavičienė

    Studentė

    Digna Narkevičiūtė

    Anotacija

    Matematiniai modeliai yra plačiai taikomi įvairiose srityse. Jie suteikia galimybę modeliuoti, analizuoti ir vertinti įvairių procesų dinamiką, numatyti galimą rezultatą, tyrinėti parametrų įtakas. Ne išimtis ir biologiniai procesai. Pasitelkiant matematinius modelius galima studijuoti įvairius procesus ir jų eigą. Baigiamajame darbe bus atliekama fermentacijos procesą, apibūdinančių matematinių modelių analizė.

    Reikalavimai

    Reikia turėti diferencialinių lygčių teorijos, tikimybių teorijos ir jos taikymo pagrindus, būti susipažinus su skaitinių metodų taikymu diferencialinėms lygtims (ir jų sistemoms) spręsti, turėti darbo su taikomosiomis kompiuterinėmis programomis įgūdžius.

    Diferencialinių lygčių sprendimas taikant dirbtinius neuroninius tinklus
    Dėstytojas

    Vadimas Starikovičius

    Studentė

    Greta Ežerskytė

    Anotacija

    Iš pradžių reikės susipažinti su dirbtiniais neuroniniais tinklais, jų sudarymo ir veikimo principais. Reikės susipažinti ir su klasikiniais skaitiniais diferencialinių lygčių sprendimo metodais. Toliau pagrindinis dėmesys bus skiriamas diferencialinių lygčių sprendimui dirbtinių neuroninių tinklų pagalba. Darbe numatoma atlikti įvairių metodų tyrimus ir palyginimus skirtingose dirbtinių neuroninių tinklų platformose: PyTorch, TensorFlow.

    Reikalavimai

    • Programavimas su naujų bibliotekų panaudojimu. Pagrindinė programavimo kalba – Python.
    • Specializuotos literatūros, aprašymų skaitymas anglų kalba

    Echokardiografinių kairiojo skilvelio segmentacijos duomenų, gautų taikant giliuosius neuroninius tinklus, apdorojimas
    Dėstytoja

    Olga Suboč

    Studentas

    Mark Fukson

    Anotacija

    Echokardiografinių vaizdų objektų atpažinimo (segmentavimo) neuroninių tinklų modelių apmokymui yra naudojama vaizdinė (echokardiografiniai vaizdai) ir tų vaizdų sužymėtų širdies segmentų informacija (anotacijos). Išeinamuosius duomenis (rezultatus) modelis grąžina kaip tikimybinę matricą, kurios dydis yra tapatus įėjimo vaizdo dydžiui, todėl labai svarbi automatinės analizės dalis yra tinklo grąžintų duomenų apdorojimas ir pavertimas duomenimis, kuriuos galima atvaizduoti vartotojui. Šiame darbe bus aptariami metodai naudojami apdorojimo proceso metu, bei pateikiami rezultatai gauti automatinės analizės metu.

    Reikalavimai

    Programavimo žinios ir įgūdžiai.

  • Baigiamųjų darbų temos grupei MTMf-19

    Kai kurių klasikinių šifravimo algoritmų analizė
    Dėstytojas

    Raimondas Čiegis

    Studentas

    Valdemaras Šileika

    Anotacija

    Aktualumas.
    Informacijos šifravimas yra vienas iš svarbiausių žingsnių, garantuojančių duomenų privatumą ir nepažeidžiamumą. Tai šiandien yra aktualu beveik visiems gyventojams ir jų vykdomoms veikloms. Klasikiniai šifravimo algoritmai jau retai naudojami kaip savarankiški informacijos saugojimo įrankiai. Tačiau jų sudarymo įdėjos, realizavimo būdai yra svarbūs kūriant šiuolaikinius šifravimo algoritmus. Ypač svarbi yra algoritmų analizės teorija, sukurta tokių algoritmų dešifravimui.
    Darbo planas.
    Susipažinti su populiariais klasikiniais šifravimo algoritmais, realizuoti juos pasirinkta programavimo kalba. Išmokti teoriškai įvertinti tokių šifrų patikimumą. Atlikti šifro "nulaužimo" atakas, įvertinti resursus reikalingus pasirinktų nulaužimo algoritmų sėkmingam taikymui. Pateikti išvadas apie klasikinių šifravimo algoritmų taikymų galimybes.
    Naujos žinios.
    Vykdant BD projektą studentas įtvirtins savo žinias ir studijuos papildomus skyrius algoritmų teorijos, netrivialių algoritmų realizavimo, informacijos saugumo srityse.

    Reikalavimai

    Matematika – taikomosios algebros, algoritmų teorijos žinios. Pagrindinės programavimo kalbos - C++, Python ir Matlab.

    Kai kurie kooperatiniai sprendimų priėmimo matematiniai modeliai.
    Dėstytojas

    Aleksandras Krylovas

    Studentė

    Austėja Burmonaitė

    Anotacija

    Tyrimo objektas yra ekspertinės informacijos apdorojimo matematiniai metodai, skirti „grupinės“ nuomonės sudarymui. Tai yra darbe bus negrinėjami grupinio balsavimo ir kiti sprendimo priėmimo metodai ir jų taikymo rezultatų analizę. Darbe turi būti sudaryti ir realizuoti algoritmai, skirti MCDM (multiple criteria decision making) uždaviniams spręsti; atliktas algoritmų palyginimas ir praktiškai ištirtas jų efektyvumas, taikant kompiuterinius eksperimentus. Skaičiavimo algoritmų realizavimui naudotinos C++, Maple arba MatLab programavimo priemonės, didelis dėmesys bus skiriamas kompiuterinių eksperimentų rezultatų statistiniam apdorojimui.

    Reikalavimai

    Teoriniai tyrimo aspektai reikalauja diskrečiosios matematikos, tikimybių teorijos ir taikomosios statistikos žinių, informacijos paieškos ir analizės gebėjimų. Taip pat reikalingi pakankami programavimo įgūdžiai.

    Covid-19 infekcijos plitimo rodiklių Lietuvoje ekonometrinis modeliavimas.
    Dėstytojas

    Natalja Kosareva

    Studentė

    Gabrielė Šukštaitė

    Anotacija

    Darbo tikslas – pritaikius laikinių sekų ekonometrinio modeliavimo metodus, sukurti Covid-19 infekcijos plitimo rodiklių, (pavyzdžiui, bendras susirgusių skaičius, susirgusių skaičius per parą, sergančiųjų skaičius 100 000 gyventojų, t.t.), matematinius modelius. Paaiškinti ir apibendrinti gautus rezultatus, atlikti prognozes.

    Reikalavimai

    Tyrimas reikalauja bazinių matematinės statistikos ir ekonometrinio modeliavimo žinių, informacijos paieškos atvirose duomenų bazėse ir darbo su moksline literatūra įgūdžių. Skaitiniams eksperimentams atlikti rekomenduojamas atviro kodo specializuotų programų paketas R.

    Generatyvinių priešiškų tinklų tyrimas
    Dėstytojas

    Vadimas Starikovičius

    Studentas

    Erikas Svaika

    Anotacija

    Iš pradžių reikės susipažinti su dirbtiniais neuroniniais tinklais, bendrais jų sudarymo ir veikimo principais, optimizavimo ir reguliarizavimo metodais. Toliau pagrindinis dėmesys bus skiriamas generatyviniams priešiškiems tinklams (angl. Generative Adversarial Networks). Darbe numatoma atlikti kelių modifikacijų tyrimus ir palyginimus.

    Reikalavimai

    1. Pagrindinė programavimo kalba – Python.
    2. Programavimas su PyTorch, TensorFlow bibliotekų panaudojimu.
    3. Specializuotos literatūros, aprašymų skaitymas anglų kalba.

    Generatyvinių priešiškų tinklų taikymai
    Dėstytojas

    Vadimas Starikovičius

    Studentė

    Paula Valaitytė

    Anotacija

    Iš pradžių reikės susipažinti su dirbtiniais neuroniniais tinklais, bendrais jų sudarymo ir veikimo principais, optimizavimo ir reguliarizavimo metodais. Toliau pagrindinis dėmesys bus skiriamas generatyviniams priešiškiems tinklams (angl. Generative Adversarial Networks). Darbe numatoma atlikti šių tinklų taikymų tyrimus įvairiose srityse.

    Reikalavimai

    1. Pagrindinė programavimo kalba – Python.
    2. Programavimas su PyTorch, TensorFlow bibliotekų panaudojimu.
    3. Specializuotos literatūros, aprašymų skaitymas anglų kalba.

    Duomenų suspaudimo algoritmai.
    Dėstytojas

    Olga Suboč

    Studentė

    Saulė Speičytė

    Anotacija

    Sparčiai augančioje mobiliojo ryšio paslaugų rinkoje svarbu kurti greitai įkeliamas programas bei mokėti suspausti įvairius duomenis (pvz., tekstą, vaizdus, garsą) į mažesnius failus. Yra nemažai būdų tam padaryti, tačiau rasti tinkamą metodą būna sudėtinga. Rašant šį diplominį darbą siūloma susipažinti su įvairiomis duomenų suspaudimo technologijomis, pasirinkti tam tikrus algoritmus bei suspaudžiamų duomenų tipą ir atlikti skaičiavimo eksperimentus. Gautus rezultatus palyginti tarpusavyje ir su rezultatais, gaunamais naudojant jau egzistuojančius programinius produktus.

    Reikalavimai

    Programavimo įgūdžiai.

    Matematiniai modeliai biologijoje.
    Dėstytojas

    Teresė Leonavičienė

    Studentas

    Matas Vinkus

    Anotacija

    Mus supa daugybė gyvų organizmų. Mes gyvename kartu su jais ir norime juos vis labiau pažinti. Gal mus supančios aplinkos pažinimas galėtų būti ir matematinis? Baigiamajame darbe domėsimės biologijos moksle sutinkamomis dinaminėmis sistemomis ir jų analizės klausimais.

    Reikalavimai

    Diferencialinių lygčių teorijos žinios, patirtis taikant skaitinius metodus diferencialinėms lygtims ir jų sistemoms spręsti ir smalsumas bei noras dirbti.

    Adsorbcijos modelio tyrimas: kelių rūšių teršalų šalinimas
    Dėstytoja

    Teresė Leonavičienė

    Studentė

    Dominyka Latukaitė

    Anotacija

    Nuolat griežtėjant aplinkosauginiams reikalavimams didelis dėmesys skiriamas ir vandens kokybės gerinimui. Siekiama vandenį valyti taip, kad jame liktų kuo mažiau sveikatai ir aplinkai kenksmingų medžiagų. Kad valymo proceso metu neišsiskirtų (nesusidaytų) nauji nepageidaujami junginiai dažnai valymui naudojamos natūralios gamtoje sutinkamos medžiagos. Tokių medžiagų savybes reikia pakeisti taip, kad jos kuo geriau sugertų nepageidautinas (dažnai ir kenksmingas) medžiagas. Nagrinėjant vandens valymo uždavinius tenka spręsti sudėtingas diferencialinių lygčių sistemas ir analizuoti bei vertinti gaunamus rezultatus, juos lyginti su eksperimentiniais rezultatais.
    Bakalauro darbas skirtas tiek pažinčiai su teršalų šalinimo adsorbcijos modeliais, tiek realios problemos analizei bei sprendimui. Modeliuosime kelių rūšių teršalų šalinimo iš vandens procesą pasitelkiant natūralų sorbentą, gautus rezultatus palyginsime su eksperimentų rezultatais.

    Reikalavimai

    Darbui atlikti reikia turėti gerus diferencialinių lygčių teorijos pagrindus, būti susipažinus su skaitinių metodų taikymu diferencialinėms lygtims (ir jų sistemoms) spręsti, turėti darbo su taikomosiomis kompiuterinėmis programomis įgūdžius.

    Klientų pelningumo analizė.
    Dėstytojas

    Andrej Bugajev

    Studentė

    Simona Balsevičiūtė

    Anotacija

    Šiame baigiamajame darbe bus nagrinėjama klientų pelningumo nustatymo problema (angl. customer profitability) telekomunikacijų ir galimai kitokiose srityse. Pagrindinis tikslas - pritaikyti mašininio mokymosi metodus klientų pelningumo prognozei. Norint pasiekti užsibrėžto tikslo numatomi trys pagrindiniai uždaviniai:
    1) aposteriorinis pelningumo nustatymas - kai analizuojami duomenys praėjus ilgam laikotarpiui ir bandoma apibrėžti kliento pelningumą. Šiuo atveju, tikėtina, vieno skaičiaus neužteks, o reikės ištirti pelningumo dinamiką kliento gyvavimo ciklo kontekste. Vienas iš būdų išspręsti šį uždavinį - sukurti klasifikatorių ir suklasifikuoti klientus.
    2) pelningumo prognozė, kai ankstyvoje paslaugų naudojimosi stadijoje su tam tikru patikimumu nustatomas kliento busimas pelningumas. Vienas iš būdų prognozės modeliui sukurti - išspręsti klasifikavimo uždavinį pagal trumpo laikotarpio duomenis naudojant žymes iš pirmojo uždavinio sprendinio.
    3) Įvairių klasifikavimo metodų palyginimas.

    Reikalavimai

    Geri darbo su Python įgūdžiai, gebėjimas ir pasiryžimas skaityti mokslinę literatūrą.