46. KaPPRa

UI v vsako odprto raziskavo!

TEMA: Izjava raziskovalcev UL

Izjavljam, da sem orodja umetne inteligence uporabljal odgovorno - predvsem s preverjanjem primarnih virov, brez vnašanja avtorsko zaščitenih del v orodja umetne inteligence, s kritičnim vrednotenjem rezultatov, ki so lahko pomanjkljivi, napačni ali neresnični - in sem izključno odgovoren za vsebino avtorskega dela, ki sem ga ustvaril.

​

Na srečanju 15. 1. ob 13:05 v 204 smo udeleženci dosegli popoln konsenz le o črno obarvanem besedilu, ker rdeče obarvano lahko interpretiramo na več načinov.

Vodila EU za odgovorno rabo umetne inteligence v raziskovanju

EU Comission: Generative AI tools, such as ChatGPT, are disrupting many different activities, including research, and will continue to do so. While these tools are powerful and useful for some tasks, they present challenges and limitations that users need to be aware of.

Komisija EU: Generativna orodja umetne inteligence, kot je ChatGPT, ovirajo številne različne dejavnosti, vključno z raziskavami, in jih bodo ovirala še naprej. Čeprav so ta orodja zmogljiva in uporabna za nekatere naloge, predstavljajo izzive in omejitve, ki se jih morajo uporabniki zavedati.

Iz predavanja prof. dr. Marka Robnika Šikonje na UL posvetu  

Uporaba umetne inteligence v raziskovanju, 21.11. 2024

VJM UL !

Iz predavanja prof. dr. Marka Robnika Šikonje na UL posvetu  

Uporaba umetne inteligence v raziskovanju, 21.11. 2024

VJM: veliki jezikovni modeli (generativni modeli umetne inteligence) - pomočnik v odprti znanosti

Iz predavanja prof. dr. Marka Robnika Šikonje na UL posvetu  

Uporaba umetne inteligence v raziskovanju, 21.11. 2024

Iz predavanja prof. dr. Marka Robnika Šikonje na UL posvetu  

Uporaba umetne inteligence v raziskovanju, 21.11. 2024

Prilagodljiva obdelava naravnega jezika s pomočjo Velikih Jezikovnih Modelov (PoVeJMo)

ARIS NOO projekt TRL 3-6 * za razvoj velikih jezikovnih modelov (VJM) za slovenščino (2023-2026)

• sodelovanje med UL FRI in industrijskimi partnerji
• Raziskovalno-infrastrukturni cilj: razvoj odprtokodnih slovenskih modelov GaMS velikosti 1 milijarde in 10 milijard parametrov, ki so sposobni interakcije z uporabniki in jih je mogoče prilagoditi za različne namene
• podatki, podatki, podatki: https://povejmo.si/
• na voljo: 1 milijardni GaMS: https://huggingface.co/cjvt/GaMS-1B-Chat

​

* raven tehnološke razvitosti (1-9): 3 potrditev koncepta – 6 lab. demonstracijski prototip

Iz predavanja prof. dr. Marka Robnika Šikonje na UL posvetu  

Uporaba umetne inteligence v raziskovanju, 21.11. 2024

Iz predavanja prof. dr. Marka Robnika Šikonje na UL posvetu  

Uporaba umetne inteligence v raziskovanju, 21.11. 2024

Iz predavanja prof. dr. Marka Robnika Šikonje na UL posvetu  

Uporaba umetne inteligence v raziskovanju, 21.11. 2024

Iz predavanja prof. dr. Marka Robnika Šikonje na UL posvetu  

Uporaba umetne inteligence v raziskovanju, 21.11. 2024

Kje smo bili?

• Franc DIMC:
• (33. Elektrotehniška in računalniška konferenca (ERK), Portorož) Pedagoško delo zahteva določene predpogoje, da lahko slušatelji obvladajo predstavljeno temo. Avtorji so iskali povezavo med fizičnimi pogoji v učilnici in interakcijo v razredu na podlagi Flandersove sheme analize interakcije v razredu (FIAS) in kako slušatelji zaznavajo pogoje.
• (32^nd International Symposium on Electronics in Transport, Portorož): Raziskava analizira učinke motenja in ponarejanja GPS signalov na komercialno dostopne kvadrokopterske brezpilotne sisteme (UAS), pri čemer so bili izvedeni poskusi z različnimi napravami za motenje in režimi letenja. Ugotovljeno je, da motnje ne vplivajo le na natančnost določanja položaja, temveč tudi na splošno varnost delovanja UAS, kar vzbuja skrb letalskih organov.

Veličine v okolju in interakcija v predavalnici

Franc Dimc, Matej Bažec, Katja Depolli Steiner, Cirila Peklaj

33. Elektrotehniška in računalniška konferenca

Portorož, 27. september 2024

ULTRA 6.06

Veličine v okolju in interakcija v predavalnici

14

Projekt ULTRA 6.06: Optimizirano študijsko okolje v Družbi 5.0: Razvoj modela merjenja okoljskih parametrov in njihovih učinkov na udeležence študijskega procesa za podporo prehodu v zeleno in trajnostno akademsko družbo.

​

Okoljski vplivi med uro?

Veličine v okolju in interakcija v predavalnici

15

Interakcija?

Veličine v okolju in interakcija v predavalnici

16

FIAS

• učitelj
• učiteljevo reagiranje: 1 – sprejema učenčeva čustva, 2 – spodbuja učenčevo aktivnost in vedenje, 3 – sprejema in uporabi učenčevo idejo;
• učiteljeva iniciativa: 4 – zastavlja vprašanja, 5 – razlaga, 6 – daje navodila, 7 – kritizira, se sklicuje na svojo avtoriteto.
• učenci
• 8 – reaktivne izjave učencev, 9 – samostojne izjave učencev, 10 – nerazumljiva, nejasna komunikacija, preostanek komunikacije.

Veličine v okolju in interakcija v predavalnici

17

Merjenje hrupa v predavalnici

Veličine v okolju in interakcija v predavalnici

18

Teensy 4.0, nameščen desno od predavatelja, nakazani različni načini dela.

S kamero zaznani zvok pri kategoriji 5 po FIAS (Razlaga) med prvo uro predavanj: nivo neprestano niha, porazdelitev se bistveno ne spreminja.

32.000 vzorcev na s

0,1 vzorca na s

FFT zvoka po kategorijah

Veličine v okolju in interakcija v predavalnici

19

Pogostnost določenih kategorij se

podobno

obnaša.

Kategorija 5 po oktavah

Veličine v okolju in interakcija v predavalnici

20

Na NF govor bolj zastopan kot tišina.

Na VF pa je tišina bolj zastopana od govora.

govor

tišina

Sklepi

NISMO:

določili vpliva okoliščin niti na interaktivnost predavanj, še manj na njihovo uspešnost.

Ker nismo zaznali povezave med fizičnimi pogoji v predavalnici

1. niti z občutenjem pogojev s strani študentov.
2. niti z interakcijo med prisotnimi na podlagi Flandersove sheme analize interakcije v razredu.

SMO:

Kako se iz zvočne analize da omejiti izbiro pri določanju kategorij FIAS.

IZBOLJŠAVE:

• več mikrofonov, 1 blizu predavatelja, ostali med študenti, vključujemo še FS
• razdeliti nivoje hrupa na manjše razdelke ( ≤ 5 dB),
• dinamično slediti frekvenci govora v najvišji možni razločljivosti,
• kalibrirati uporabljene mikrofone v celotnem zvočnem spektru,
• prilagoditi meritve fiziološkemu dojemanju zvoka.

Veličine v okolju in interakcija v predavalnici

21

Vpliv motenja GNSS na delovanje bezpilotnega kvadrokopterja

Igor Petrović, Franc Dimc

32. Mednarodni simpozij o elektroniki v prometu

Portorož, 23. oktober 2024

Osnove GNSS

• Pasovno področje od 1,17 GHz do 1,61 GHz
• Sistemi v lasti različnih držav

​

Vrste motenja

• CW, kontinuirano sinusno valovanje (fiksna frekvenca)
• Spreminjanje frekvence

Uporabljena dva motilnika

• Motilnik Rušička signala
• Motilnik izdelan na FE
• Generator signala MXG
• Desno-krožno polarizirana oddajna antena
• Na področjih GPS in Galileo

Preizkus na strehi UL FE

• Spreminjanje frekvenc
• Motilnik na stolpu

Preizkus na Črnotičah s pozicioniranjem

• Motenje z motilnikom Rušička
• Motenje z motilnikom FE
• 100 mW

​

Določitev koordinat motilnika in letalnika

• D96-17/TM
• SVS2010

​

​

Preizkus v Črnotičah

• Avtonomno letenje
• Motenje z motilnikom Rušička
• Brez pozicioniranja
• Motenje od začetka

​

Preizkus na Črnotičah

• Motenje z motilnikom Rušička

​

Preizkus na Črnotičah

• Motenje z motilnikom FE
• Fiksna frekvenca

​

Ugotovitve

• Različne vrste motenja (fiksna f., prelet) na delovanje letalnika različno vplivajo
• Vpliv motenja na letalnik z motilnikom Rušička, medtem ko je letalnik v načinu ročnega upravljanja in v načinu avtonomnega letenja
• Motenje vpliva na letalnik, glede na točno izmerjeno pozicijo s tahimetrom.
• Povezavo med številom povezanih satelitov in razredi jakosti povezave
• Ni dostopa do šifriranih datotek