GRÜNWALD, M. Predikce parametrů laserem buzeného plazmatu pomocí umělé neuronové sítě [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta strojního inženýrství. 2023.
Študent Martin Grünwald sa vo svojej bakálarskej práci venuje predikcii fyzikálnych parametrov (laserom) vybudenej plazmy pomocou umelých neurónových sietí. V úvode práce je vhodne popísaná motivácia a problémy s konvenčným prístupom k odhadu parametrov. Ďalej práca obsahuje teoretický úvod do potrebnej fyziky a základov strojového učenia. Oceňujem hlavne pomerne detailný popis vplyvu fyzikálnych parametrov na tvar spektier a prítomnosť matematického popisu neuronových sietí. Vo výsledkovej časti študent demonštroval funkčnosť neuronových sietí pre predikciu elektónovej teploty a el. hustoty, pre simulované jednoprvkové spektrá. Natrénovaný model sa žiaľ nepodarilo zobecniť pre zložitejšie mnohoprvkové spektrá, čo pravdepodobne pramení z nedokonalosti generovaných spektier a nedá sa klásť za vinu študentovi. Celkovo je práca na vysokej úrovni až na niekoľko preklepov a nepresností. Študent pracoval samostatne a dobre sa orientoval v problematike. Myslím len, že mierne vyššia časová dotácia by práci prospela a pomohla posunúť výsledky na publikovateľnú úroveň. Každopádne, predložená bakalárska práca tvorí solídny základ pre ďalší výskum a preto ju hodnotím známkou B.
| Kritérium | Známka | Body | Slovní hodnocení |
|---|---|---|---|
| Splnění požadavků a cílů zadání | B | ||
| Postup a rozsah řešení, adekvátnost použitých metod | B | ||
| Vlastní přínos a originalita | B | ||
| Schopnost interpretovat dosažené výsledky a vyvozovat z nich závěry | B | ||
| Využitelnost výsledků v praxi nebo teorii | B | ||
| Logické uspořádání práce a formální náležitosti | B | ||
| Grafická, stylistická úprava a pravopis | B | ||
| Práce s literaturou včetně citací | B | ||
| Samostatnost studenta při zpracování tématu | B |
Študent sa vo svojej bakalárskej práci pokúsil predpovedať elektrónovú hustotu a teplotu elektrónov v plazme pomocou umelých neurónových sietí zo simulovaných optických emisných spektier. Ide o pomerne pokročilú tému v oblasti spektroskopie laserom indukovanej plazmy. Preto považujem ciele práce za pomerne ambiciózne. Následne študent použil moderný prístup kombinácie simulovaných dát s umelými neurónovými sieťami. Práca pozostáva zo 4 kapitol, úvodu (označeného ako kapitola 1) a záveru (označeného ako kapitola 6). V úvode je zhrnutá motivácia práce. Vo všeobecnosti sa mi zdal úvod trochu vágny s obmedzeným použitím referencií. Okrem toho je nesprávne číslovanie odkazov (začína sa číslom 20). Tento trend pokračuje v celej práci. Prvá kapitola (číslovaná ako 2) obsahuje stručný úvod do princípov LIBS. Hoci sú v nej obsiahnuté hlavné témy záujmu, text nie je dostatočne podporený odkazmi na existujúcu literatúru. Chýba aj zdôraznenie vplyvu zmeny elektronovej hustoty a teploty na spektrá a prečo tieto zmeny predstavujú problém pri určovaní týchto parametrov z emisných spektier. Druhá kapitola (označená ako 3) opisuje princípy umelých neurónových sietí, ktoré sú základným nástrojom práce. Opis je vecne správny a dostatočne úplný. V texte sa však vyskytujú početné drobné chyby: - V odkaze 3.2 chýba "obr.". - Terminológia nie je správne preložená do češtiny: bias -> práh, loss function (v názve sekcie) -> chybová funkce, learning rate -> velikost gradientního kroku - Všeobecná definícia stratovej funkcie v (3.1) je s chýbajúcimi indexmi dosť mätúca. - V (3.4) -> chýba operátor nabla - V (3.5) -> chýbajúce indexy “Feedforward” má byť “forward pass” v kroku 2, str. 16. Kapitola 3 (s číslovaním 4) opisuje súbor dát. Tu by som ocenil jasnejší prehľad dát: koľko spektier bolo v súbore dát po rozšírení? Okrem toho najväčším problémom pri používaní skutočných spektier je skôr chýbajúca základná pravda (ground truth) než ťažkosti so získavaním veľkých súborov dát. Chýba opis zdroja spektrálnej účinnosti zobrazený na obr. 4.2. Kapitola 4 (s číslovaním 5) spája metodiku a výsledky, čo je pomerne nezvyčajný prístup. Tu by som poukázal na jedinú chybu, a to, že na obr. 5.3 nie je dostatočne znázornená predikčná výkonnosť modelu. Vzorky mali byť zoradené na základe teploty. Podobne na obr. 5.4. Okrem toho mohli byť predpovedané hodnoty inverzne transformované na ich počiatočnú hodnotu, aby boli výsledky fyzikálnejšie zobrazené. Nakoniec, záver práce (očíslovaný ako kapitola 6) je skôr zhrnutím práce než záverom. Celkovo, hoci niektoré ambicióznejšie ciele práce neboli dosiahnuté, na základe prezentovaných výsledkov môžem s istotou povedať, že študent dostatočne pochopil danú problematiku aj použité nástroje (umelé neurónové siete a strojové učenie obecnce). Preto odporúčam predloženú bakalársku prácu k obhajobe.
| Kritérium | Známka | Body | Slovní hodnocení |
|---|---|---|---|
| Splnění požadavků a cílů zadání | C | ||
| Postup a rozsah řešení, adekvátnost použitých metod | B | ||
| Vlastní přínos a originalita | C | ||
| Schopnost interpretovat dosaž. výsledky a vyvozovat z nich závěry | B | ||
| Využitelnost výsledků v praxi nebo teorii | B | ||
| Logické uspořádání práce a formální náležitosti | B | ||
| Grafická, stylistická úprava a pravopis | B | ||
| Práce s literaturou včetně citací | C |
eVSKP id 149910