...
Konzultační a poradenské služby v oblasti IT.
Implementace a správa firemních antivirových programů a ochrany před malware.
Školení zaměstnanců v oblasti IT a technické podpory.
Migrace dat a aplikací mezi různými systémy a verzemi.
Návrh a implementace řešení pro vzdálený přístup a práci z domova.
Konfigurace a správa firemních e-mailových a kolaboračních nástrojů.
Správa firemních cloudových řešení.
Diagnostika a řešení problémů s IT infrastrukturou a technologiemi.
- Podpora výběrových řízení veřejných zakázek v oblasti IT, včetně poskytování technického poradenství a podpory při výběru a implementaci IT řešení.
- Zjišťování nových trendů v oblasti IT a jejich nasazení do praxe, včetně sledování nových technologií a návrhu nových IT řešení pro zlepšení efektivity a produktivity.
- Instalace a správa sítí, včetně konfigurace přepínačů a směrovačů.
Dlouhodobá strategie
Výzkumná oblast
Rozšířená i virtuální realita mají dnes velké množství použití od lékařství v podobě spojení s operacemi prováděnými za pomoci robotů, až po navigaci. V současné době však prochází rozšířená a virtuální realita značnou technologickou proměnou v rámci tvorby tzv. metaverza. Právě tato snaha o standardizaci a propojení jednotlivých AR/VR řešení je klíčová pro smysluplnost dalšího vývoje v těchto oblastech. V tomto ohledu je významným posunem řada nových standardů, které vytvořily organizace Khronos a Open Geospatial Consortium. Naším cílem je použít tyto standardy a navrhnout otevřenou infrastrukturu, která umožní, vytvářet standardizované cloudové služby. Bude tak dosaženo podobného ekosystému jako např. v případě webových stránek.
Pro poskytování informací a služeb v rozšířené realitě je nutné být schopen identifikovat konkrétní předměty. To je dnes řešeno celou řadou způsobů. Nás zajímá rozvíjející se oblast detekce objektů v mračnech bodů. Prvním krokem je samotné sesazení 3D skenů do spojitého mračna ve které lze následně identifikovat konkrétní objekty. S rozvojem speciální CPU na mobilních zařízeních podporujících neuronové sítě se otevírá možnost řešit celou řadu výpočtů přímo na koncových zařízeních. Je otázka na které úlohy jsou vhodné cloudové služby a na které koncová zařízení.
Metaverzum je postaveno na myšlence propojení lidí jako je to např. v online hrách. Nejedená se o pouhou možnost pokročilé vizualizace. Přitom právě vyřešení vzdálené kolaborace (nejen v AR/VR) je oblastí, která doposud čeká na větší rozvoj. Je přitom vidět, jak aplikace, které kolaboraci přímo podporují narůstají masivně na popularitě. (Za všechny Figma vs. Adobe XD, Sketch aj.) Tato imerzivní vizualizace prostorových dat otevírá také možnost posunou kvalitativně longitudální výzkum, který aktuálně provádíme. Zejména v kontextu měst a analýzy sociálních a environmentálních důsledků klimatických změn.
Současný trend rozvoje nástrojů založených na chatování ukazuje, že náš výzkum v oblasti využití NLP pro nové typy uživatelských rozhraní je aktuální. Pro nás je zejména klíčová oblast jak interagovat s prostorovými daty prostřednictvím konverzace. Jinak řešeno, jak vylepšit interakci s mapou prostřednictvím konverzace.
Klíčové problémy výzkumu a vývoje
Většina dostupných řešení založených na rozšířené realitě je velmi uzavřená. Neumožňuje přidávání alternativních datových zdrojů, podklady (modely, scény atp.) připravené pro aplikaci nelze snadno přenášet do jiných řešení. Jednotlivé aplikace většinou fungují pouze na omezeném množství zařízení. Řešení z těchto důvodů nejsou ekonomicky smysluplná.
Detekce objektů (umělých jako markery nebo přirozených) je v AR aplikacích řešena zpravidla promocí zpracování 2D obrazu. Pro tuto oblast existuje řada vyzkoušených a dobře fungujících algoritmů. Nicméně u přirozených objektů je často problém s určením přesné pozice a orientace objektu ve scéně. Zpracování mračen bodů přináší potenciál přesnějšího určení pozice objektu a možnost detekovat přesněji objekt i za komplikovaných světelných podmínek atp.
Kolaborace a zejména pak její standardizace napříč službami je komplikovaná výzva. Je možné vůbec definovat standardizovaný rámec, nebo je nutné řešit ji pro každou službu zvlášť? Jak potom bude řešeno přecházení mezi jednotlivými službami (jako je tomu např. u webu). Jak tuto kolaboraci implementovat, aby vznikla reálná přidaná hodnota pro uživatele řešení, např. na use-casech analýzy klimatických změn, dopadů migrace, záplav (spolupráce s AF) atp.
Jak se promění práce s mapou v době, kdy vyhledávání bude nahrazeno chatováním?
Analýza oddělení
Silné stránky
...
agilní tým pokrývající mnoho oblastí (socio, geo, UX, CV…) a technologií (web, mobile, embedded…)
...
zkušenosti s vývojem i výzkumem
...
systematická práce s mladými talenty
...
vlastní laboratoř
...
- ff
Slabé stránky
většinu lidí nebaví publikovat, proto méně spičkových publikací v IT verzi
menší zastupitelnost ve většině oblastí
nemáme docenty a profesory (jen kooptovaného Františka)
velmi vysoké zatížení jednotlivých lidí
Generické zaměření výzkumu a vývoje
...
- dd