Research output per year
Research output per year
Organisation profile
Organisation profile
W Katedrze Metod Matematycznych w Technice i Informatyce nasze główne zainteresowania naukowe koncentrują się na szeroko rozumianym zastosowaniu matematyki w naukach technicznych, ekonomii, medycynie i innych dziedzinach. Pracujemy nad dostosowaniem metod numerycznych, technik optymalizacyjnych oraz modelowania matematycznego do potrzeb praktycznych. Wykorzystujemy i rozwijamy metody sztucznej inteligencji, metody numeryczne, heurystyki oraz klasyczną matematykę do rozwiązywania problemów formułowanych zarówno jako problemy bezpośrednie, jak i odwrotne.
Nasze badania przyczyniają się do rozwiązywania problemów związanych z mechaniką, przepływem ciepła, detekcją obrazu oraz medycyną. Bogate doświadczenie w zastosowaniach matematyki w problemach inżynierskich poparte jest licznymi publikacjami w czasopismach naukowych o zasięgu międzynarodowym.
UN Sustainable Development Goals
In 2015, UN member states agreed to 17 global Sustainable Development Goals (SDGs) to end poverty, protect the planet and ensure prosperity for all. Our work contributes towards the following SDG(s):
-
SDG 3 Good Health and Well-being -
SDG 4 Quality Education -
SDG 6 Clean Water and Sanitation -
SDG 7 Affordable and Clean Energy -
SDG 8 Decent Work and Economic Growth -
SDG 9 Industry, Innovation, and Infrastructure -
SDG 10 Reduced Inequalities -
SDG 11 Sustainable Cities and Communities -
SDG 12 Responsible Consumption and Production -
SDG 13 Climate Action -
SDG 15 Life on Land -
SDG 17 Partnerships for the Goals
Fingerprint
Dive into the research topics where Department of Mathematical Methods in Technology and Computer Science (RMS/RMS3) is active. These topic labels come from the works of this organisation's members. Together they form a unique fingerprint.
Collaborations and top research areas from the last five years
Recent external collaboration on country/territory level. Dive into details by clicking on the dots or
Profiles
Research output
-
A Centralized Federated Learning Framework with Security Aspects Against Byzantine and Sybil Attacks
Jaszcz, A., Woźniak, M., Pleszczyński, M. & Zielonka, A., 2026, Artificial Intelligence and Soft Computing - 24th International Conference, ICAISC 2025, Proceedings. Rutkowski, L., Scherer, R., Korytkowski, M., Pedrycz, W., Tadeusiewicz, R. & Zurada, J. M. (eds.). Springer Science and Business Media Deutschland GmbH, p. 102-113 12 p. (Lecture Notes in Computer Science; vol. 15948 LNCS).Research output: Chapter in Book/Report/Conference proceeding › Conference contribution › peer-review
1 Citation (Scopus) -
A comprehensive analysis of machine learning algorithms for noisy image classification in astronomy
Ntolkeras, G., Moysis, L., Lawnik, M., Maraslidis, G., Choumpaev, A., Manakitsa, N., Asimopoulos, D. C. & Fragulis, G. F., 16 Jun 2026, In: AIP Conference Proceedings. 3432, 1, 050029.Research output: Contribution to journal › Conference article › peer-review
-
A dictionary algorithm for the solution to the generalized quickest path reliability problem
Kozyra, P. M., Apr 2026, In: Reliability Engineering and System Safety. 268, 112035.Research output: Contribution to journal › Article › peer-review
2 Citations (Scopus)