CEITEC VUT, Smart Nanodevices

University, Education, Research

Technologické zaměření

AI / Machine learning
Biotechnology / Health tech
Computers and mobile phones devices / Hardware
Micro- and Nanoelectronics (Semiconductors)
Nanotechnology
Sensors

Cílové trhy

Electronics and sensors
Sport and tourism
Výzkumná skupina se věnuje výzkumu a vývoji senzorů s využitím micro- a nanotechnologií. Tým pod vedením doc. Jaromíra Hubálka se zaměřuje vývoji senzorů a systémů jako nositelné elektroniky pro monitorování fyzických aktivit a hodnocení zdraví a životní pohody. Protože jde o multidisciplinární obor, na tomto výzkumu se podílí také některá pracoviště elektrotechnické fakulty a Centrum sportovních aktivit VUT v Brně. Pracoviště řešilo a řeší řadu evropských projektů v oblasti senzorů, z toho již dva projekty se věnují této problematice. Ve zpracování signálů v této oblasti se dnes využívá umělá inteligence z několika důvodů, např. je nutné rozpoznávat aktivity, rozlišit pád od ležení a dále určovat některé parametry, které nelze snímat přímo senzory, ale je možné je relativně přesně odhadnout pomocí řady jiných parametrů a tím zvýšit přesnost odhadu.
The research group is engaged in research and development of sensors using micro- and nanotechnologies. The team led by doc. Jaromír Hubálek is focused to the development of sensors and systems as wearable electronics for monitoring physical activities and evaluating health and wellbeing. As this is a multidisciplinary field, some departments of the Faculty of Electrical Engineering and the Center for Sports Activities at BUT also participate in this research. The group has been solving a number of European projects in the field of sensors, of which two projects are already dedicated to this issue. Artificial intelligence is used in signal processing in this area for several reasons, such as recognizing activities, distinguishing falls from lying down and determining some parameters that cannot be sensed directly by sensors, but can be estimated relatively accurately using a number of other parameters and thereby increasing the accuracy of the estimation.