Научна дейност
Научни проекти, сътрудничества и финансиране в областта на приложния изкуствен интелект, анализа на данни, интелигентните системи и енергийните технологии.
Научната ми работа е в пресечната точка на машинното обучение, интелигентните системи и анализа, основан на данни, с акцент върху възобновяемата енергия, компютърното зрение и образователните технологии.
Текущите ми изследвания разглеждат генеративни и прогнозни модели за фотоволтаични системи, прогнозиране на електроенергия, синтетични времеви редове, автоматизация на интелигентен дом и интелигентни софтуерни системи.
Дълбоко обучение, Генеративни състезателни мрежи (GAN), Генериране на синтетични данни, Прогнозиране на времеви редове, Прогнозен анализ, Невронни мрежи
Прогнозиране на фотоволтаично производство, Прогнозиране на енергопотреблението, Анализ на възобновяема енергия, Анализ на ефективността на фотоволтаични системи, Интелигентни системи за мониторинг
Разпознаване на обекти, Обработка на изображения, Извличане на характеристики, Визуален анализ
Интелигентен IoT, Периферни изчисления, Мониторинг на данни, Интелигентни сгради, Домашна автоматизация, Автоматизация с изкуствен интелект, Вградена интелигентност
Автоматизирано оценяване на програмен код, Информационни системи, Интелигентни системи за обратна връзка
Изследовател съм в научна група, чиято основна цел е разработването на методология за оптимизиране на работата на хибридни системи от възобновяеми енергийни източници в комунално-битовия сектор.
Научни проекти, сътрудничества и финансиране в областта на приложния изкуствен интелект, анализа на данни, интелигентните системи и енергийните технологии.
Участие като изследовател в инициативата „Русенски изследователски университет“, финансирана от Европейския съюз по програмата NextGenerationEU. Проектът подпомага развитието на научния капацитет, иновациите и научните постижения.
AIGUIDE е проект по Erasmus+ KA2, насочен към използването на изкуствен интелект за разбиране на зеления преход, извличане на анализи и подпомагане на решенията. Проектът подкрепя международното сътрудничество във висшето образование и подходите с ИИ за устойчивост и екологична осведоменост.
Програмата отговаря на обществени предизвикателства в животновъдството чрез създаване на нови знания, иновативни технологии и съвременни практики за подобряване на устойчивостта и конкурентоспособността на българския животновъден сектор.
Проектът изследва приложението на изкуствения интелект в различни професионални области, възможностите за иновации, предизвикателствата пред внедряването и етичните въпроси, свързани с отговорното използване на ИИ.
Проектът изследва методи и технологии за автоматизиран анализ, обработка, съхранение и управление на мултимедийни данни и цифрови документи с акцент върху интелигентното извличане и организиране на информация.
Проектът изследва и оптимизира хибридна система с възобновяеми източници за захранване на животновъдна ферма. Работата включва моделиране, анализ и оптимизация с цел по-висока енергийна ефективност, надеждност и устойчивост на животновъдното производство.
Проектът изследва подходи за енергийно ефективен контрол и оптимизация на системи за улично осветление с цел по-висока устойчивост и по-ниско енергопотребление.
BENEFIT е проект по Erasmus+, насочен към укрепване на образователния и научния капацитет в прецизното земеделие чрез иновации, сътрудничество и обмен на знания.
Проектът е насочен към разработването на изчислителни модели и симулационни методи в различни приложни области за изследване и анализ на сложни системи.
Проектът изследва методи и алгоритми за анализ на големи данни в различни приложни области, които подпомагат решенията, основани на данни, и интелигентния анализ.
Проектът изследва интелигентните компютърни системи с акцент върху тяхното развитие, практически приложения и ефективни стратегии за управление.
Проектът е насочен към технологии за търсене в мултимедийно съдържание, анализ на документи и автоматизирана обработка на големи колекции от структурирани и неструктурирани данни.
Проектът изследва интегрирани среди за ефективно събиране, организиране и обработка на големи набори от данни в подкрепа на научни и аналитични дейности.
Проектът изследва методи за събиране, организиране, достъп, обработка и анализ на големи структурирани и неструктурирани набори от данни.
Проектът ДИГД създава Център за компетентност „Дигитализация на икономиката в среда на големи данни“. Центърът предоставя разпределени изчислителни ресурси и облачна инфраструктура за научни изследвания, сътрудничество и съвременни проучвания, основани на данни.