Vse zainteresirane pokrovitelje vabimo, da nas kontaktirate na: meeting@sinog.si
Pokrovitelji SINOG 4.2 tematske delavnice “Zbiranje IoT podatkov in njihova analitika” – 18. april 2018
Veliki partnerji SINOG
Mala partnerja SINOG
Organizator
Soorganizator
Program SINOG 4.2 tematske delavnice “Zbiranje IoT podatkov in njihova analitika” – 18. april 2018
| Program | Predavatelj | Video | |
|---|---|---|---|
| 16:30 - 17:00 | Registracija udeležencev | ||
| 17:00 - 17:10 | Pozdravni nagovor organizatorja | ||
| 17:10 - 17:40 | Zbiranje in obdelava velikih količin podatkov | Borut Rožac |  |
| 17:40 - 18:10 | Slabi podatki pomenijo napačne odločitve - zajemanje in prenos podatkov v IoT | Urban Avsec | |
| 18.10 - 18.40 | Odmor in druženje | ||
| 18:40 - 19:10 | Strojno učenje in IoT | Marko Grobelnik | |
| 19:10 - 19:40 | Podatkovna analitika v pametnih omrežjih | Miha Grabner, Andrej Souvent | |
Vsebina predavanj na tematski delavnici “Zbiranje IoT podatkov in njihova analitika” – 18. april 2018
Marko Grobelnik – Strojno učenje in IoT
Narava IoT instalacij in projektov je, da proizvajajo večje količine podatkov. Ti podatki imajo dve glavni karakteristiki: da so zelo podrobni in da prihajajo v času (tipično v intenzivnih tokovih). Strojno učenje in druge analitske tehnike služijo predvsem temu, da podatke agregirajo in v njih identificirajo informacijo, ki je koristna človeku ali drugemu stroju za odločanje. Na predavanju bomo predstavili (a) nekaj osnovnih intuicij, kako in zakaj delujejo algoritmi strojnega učenja, in (b) aplikacije iz področja IoT in strojnega učenja, na katerih delamo v Laboratoriju za umetno inteligenco na Institutu Jozef Stefan.
Borut Rožac – Zbiranje in obdelava velikih količin podatkov
Zbiranje podatkov o vedenju uporabnikov različnih telekomunikacijskih sistemov in izvajanje analiz na teh podatkih. Problematika je zbiranje podatkov iz različnih virov v različnih oblikah in strukturah ter uparjanje dobljenih podatkov z obstoječimi podatki u uporabnikih, kar je pogoj za nadaljnjo analizo, ob upoštevanju zakonodaje glede varovanja osebnih podatkov. Opisan bo primer zbiranja in obdelave lokacijskih podatkov ter problemov s katerimi smo se pri tem soočili
Urban Avsec – Slabi podatki pomenijo napačne odločitve – zajemanje in prenos podatkov v IoT
Veliko ljudi povezuje Internet stvari (IoT) z analizo »velikih podatkov«, toda pot od podatka do analize in koristnih rezultatov ni preprosta. Že na točki zajemanja gre lahko marsikaj narobe, hkrati pa je treba podatke brez popačenja prenesti tudi v analitska orodja. Pri tem ne smemo zanemariti varnosti.
V predavanju bomo zato predstavili ključne izzive pri zajemanju, prenosu in zagotavljanju veljavnosti podatkov v IoT in kakšno informacijsko infrastrukturo to zahteva.
Miha Grabner, Andrej Souvent – Podatkovna analitika v pametnih omrežjih
Novi načini rabe (električni avti, toplotne črpalke) in proizvodnje (sončne elektrarne,…) električne energije prinašajo v energetiko nove izzive. Nekateri od omenjenih porabnikov že danes povzročajo probleme v omrežju, pričakovati pa je, da se bodo ti problemi v bodoče še stopnjevali. V okviru predavanja bomo predstavili, kako lahko podatkovna analitika pomaga pri reševanju teh problemov. Distribucijska podjetja množično zamenjujejo stare indukcijske števce s pametnimi števci, ki omogočajo dovolj pogosto zajemanje podatkov (običajno 15-minutni intervali). Predstavili bomo nove statistične pristope, ki jih razvijamo na Elektroinštitutu Milan Vidmar. Ti pristopi temeljijo na podatkovnem rudarjenju (ang. »big data mining«) in metodah strojnega učenja (ang. »machine learning«) in omogočajo analizo velikih količin podatkov iz pametnih števcev. Take analize med drugim dajejo podroben vpogled v obnašanje odjemalcev in omogočajo natančnejše simulacije obratovalnih stanj. V zadnjem delu predavanja bomo predstavili možnosti, ki nam jih lahko IoT naprave ponudijo v pametnih omrežjih.
Predavatelji na SINOG 4.2 tematski delavnici “Zbiranje IoT podatkov in njihova analitika” – 18. april 2018
Marko Grobelnik – IJS
Marko Grobelnik je zaposlen na Institutu Jožef Stefan v Laboratoriju za umetno inteligenco kot raziskovalec in vodja projektov. Njegova osrednja področja raziskav področja so strojno učenje, odkrivanje znanja iz podatkov (data-mining), analiza naravnega jezika, semantični splet in vizualizacija kompleksnih struktur. Od študentskih let dalje Marko Grobelnik publicira na vodilnih svetovnih konferencah in v znanstvenih revijah. Je sourednik večih knjig (med drugim »Semantics Web and Mining« in »Subspace, Latent Structure and Feature Selection: Statistical and Optimization Perspectives«). Je avtor in soavtor sistemov QMiner, Event Registry, VideoLectures itd. Sodeluje oz. sodeloval je na preko 50 komercialnih in raziskovalnih iz področij umetne inteligence, strojnega učenja, semantičnega spleta in upravljanja z znanjem. Od leta 1999 organizira slovensko konferenco iz področja odkrivanja znanja iz podatkov SiKDD. Od leta 1998 je organiziral vrsto mednarodnih delavnic in tutorialov na konferencah kot so IJCAI, ACM-KDD, IEEE-ICDM, ISWC, ESWC, WWW itd. Od leta 2016 je Marko “Digitalni glasnik” Republike Slovenije.
Urban Avsec – NIL
Urban se je NIL-u pridružil leta 2015 kot študent v ekipi za spremljanje omrežij NIL Monitor in se po diplomiranju na Fakulteti za elektrotehniko tu tudi zaposlil. Ukvarja se z razvojem in predavanjem učnih vsebin iz področja programsko definiranih omrežij (SDN), ter apliciranjem tehnologij interneta stvari z glavno osredotočenostjo na tehnologijo LoRaWAN.
Miha Grabner – Eletroinštitut Milan Vidmar
Miha Grabner je na Elektroinštitutu Milan Vidmar (EIMV) zaposlen od leta 2014. Začel je kot raziskovalec na področju razvoja distribucijskih omrežij, kar mu je omogočilo dobro razumevanje problematike in tesno povezanost z industrijo. Nato se je usmeril v naprednejše statistične analize v pametnih omrežjih in analizo podatkov z metodami strojnega učenja. Trenutno poleg obstoječega dela obiskuje doktorski študij na Fakulteti za Elektrotehniko v Ljubljani, kjer je njegova osrednja tema doktorske naloge analiza podatkov v pametnih omrežjih s strojnim učenjem za potrebe zniževanja koničnih obremenitev.
Burut Rožac – Telekom Slovenije
Borut Rožac je pri podjetju Telekom Slovenije zaposlen od leta 2008. V začetku se je ukvarjal predvsem z razvojem telekomunikacijskih storitev in njihovo integracijo z zalednimi sistemi. Kot mladi raziskovalec iz gospodarstva se je od leta 2010 ukvarjal z analizo vedenja uporabnikov telekomunikacijskih storitev s pomočjo metod strojnega učenja. Trenutno dela na razvoju in integraciji sistemov za zbiranje in analizo velikih količin podatkov (Big Data) v Telekomu Slovenije.
Tematska delavnica o zbiranju IoT podatkov in njihova analitika
Datum in ura začetka: 18. april 2018 ob 16.30 h
Lokacija: Velika predavalnica Instituta “Jožef Stefan”, Jamova cesta 39, Ljubljana (Google Maps)
Organizatorji: Programski odbor SINOG, Zavod go6 in Institut “Jožef Stefan”
Maksimalno število udeležencev: 120 (v primeru prezasedenosti imajo prednost pri udeležbi pokrovitelji, člani SINOG foruma in člani Zavoda go6)
Cena udeležbe: brezplačno
Delavnica bo obravnavala praktične izkušnje in koncepte zbiranja IoT podatkov in njihove poglobljene analitike. Predstavljeni bodo izzivi s katerimi se soočajo upravljavci podatkov, tako z vidika zajemanja, prenosa, njihove uporabnosti in veljavnosti. Podane bodo tudi tehnike strojnega učenja, ki pri velikih količinah podatkov prehajajo vse bolj v ospredje.