Simulace Biologických Procesů pomocí Asynchronních Celulárních Automatů a Strojového Učení
but.committee | doc. Ing. Lukáš Burget, Ph.D. (předseda) Ing. Radek Kočí, Ph.D. (člen) Ing. Michal Hradiš, Ph.D. (člen) Ing. Jiří Hynek, Ph.D. (člen) Ing. Lukáš Kekely, Ph.D. (člen) | cs |
but.defence | Student nejprve prezentoval výsledky, kterých dosáhl v rámci své práce. Komise se poté seznámila s hodnocením vedoucího a posudkem oponenta práce. Student následně odpověděl na otázky oponenta a na další otázky přítomných. Komise se na základě posudku oponenta, hodnocení vedoucího, přednesené prezentace a odpovědí studenta na položené otázky rozhodla práci hodnotit stupněm B. | cs |
but.jazyk | angličtina (English) | |
but.program | Informační technologie | cs |
but.result | práce byla úspěšně obhájena | cs |
dc.contributor.advisor | Fritz, Karel | en |
dc.contributor.author | Kališ, Vojtěch | en |
dc.contributor.referee | Bidlo, Michal | en |
dc.date.created | 2024 | cs |
dc.description.abstract | Tato práce zkoumá spojení asynchronních celulárních automatů a technik strojového učení pro simulaci komplexních biologických procesů. Jejím hlavním zaměřením je předvést vrozený potenciál výpočetního rámce konstruovaného spojením paralelismu aktualizačního modelu asynchronních celulárních automatů s prediktivními schopnostmi algoritmů strojového učení. Tato studie si klade za cíl demonstrovat kvality takového hybridního přístupu implementací tří matematických modelů celulárních automatů s rostoucí složitostí—tj., seřezeny podle stupně složitosti, Conwayova Hra Života, SmoothLife a Lenia—ve své základní formě a následnou integrací strojového učení do funkce dvou posledně jmenovaných, po čemž následuje porovnání výsledků obou přístupů. | en |
dc.description.abstract | This thesis explores the fusion of asynchronous cellular automata and machine learning techniques for simulating complex biological processes. Its main focus is on showcasing the inherent potential of a computational framework constructed through combining the parallelism of an asynchronous cellular automata updating model with the predictive capabilities of machine learning algorithms. This study aims to demonstrate the qualities of such hybrid approach by implementing three mathematical cellular automata models of increasing complexity—that is, listed based on their level of complexity, Conway’s Game of Life, SmoothLife and Lenia—in their basic form and then integrate machine learning into the function of the latter two, comparing the results of both approaches afterwards. | cs |
dc.description.mark | B | cs |
dc.identifier.citation | KALIŠ, V. Simulace Biologických Procesů pomocí Asynchronních Celulárních Automatů a Strojového Učení [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií. 2024. | cs |
dc.identifier.other | 156074 | cs |
dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/11012/247487 | |
dc.language.iso | en | cs |
dc.publisher | Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií | cs |
dc.rights | Standardní licenční smlouva - přístup k plnému textu bez omezení | cs |
dc.subject | Celulární Automat | en |
dc.subject | Asynchronní Celulární Automat | en |
dc.subject | asynchronismus | en |
dc.subject | simulace biologických procesů | en |
dc.subject | simulace komplexních systémů | en |
dc.subject | emergence | en |
dc.subject | Strojové Učení | en |
dc.subject | neuronové sítě | en |
dc.subject | PyTorch | en |
dc.subject | Conwayova Hra Života | en |
dc.subject | SmoothLife | en |
dc.subject | Lenia | en |
dc.subject | orbium. | en |
dc.subject | Cellular Automaton | cs |
dc.subject | Asynchronous Cellular Automaton | cs |
dc.subject | asynchronism | cs |
dc.subject | biological process simulation | cs |
dc.subject | complex systems simulation | cs |
dc.subject | emergence | cs |
dc.subject | Machine Learning | cs |
dc.subject | neural networks | cs |
dc.subject | PyTorch | cs |
dc.subject | Conway’s Game of Life | cs |
dc.subject | SmoothLife | cs |
dc.subject | Lenia | cs |
dc.subject | orbium | cs |
dc.title | Simulace Biologických Procesů pomocí Asynchronních Celulárních Automatů a Strojového Učení | en |
dc.title.alternative | Simulation of Biological Processes Using Asynchronous Cellular Automata and Machine Learning | cs |
dc.type | Text | cs |
dc.type.driver | bachelorThesis | en |
dc.type.evskp | bakalářská práce | cs |
dcterms.dateAccepted | 2024-06-12 | cs |
dcterms.modified | 2024-06-17-08:45:45 | cs |
eprints.affiliatedInstitution.faculty | Fakulta informačních technologií | cs |
sync.item.dbid | 156074 | en |
sync.item.dbtype | ZP | en |
sync.item.insts | 2025.03.18 21:01:33 | en |
sync.item.modts | 2025.01.15 19:28:42 | en |
thesis.discipline | Informační technologie | cs |
thesis.grantor | Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií. Ústav počítačových systémů | cs |
thesis.level | Bakalářský | cs |
thesis.name | Bc. | cs |