Dalia Čalnerytė

KTU Informatikos fakulteto docentė

Dalia Čalnerytė – Kauno technologijos universiteto Informatikos fakulteto docentė ir mokslo grupės „Daugiadisciplininiai modeliai“ tyrėja, 2017 m. įgijo fizinių mokslų srities informatikos mokslų krypties daktaro laipsnį. Mokslininkės tyrimų sritys – skaitiniai sistemų modeliai, išmanieji sprendimų priėmimo algoritmai, optimizavimas, daugiadisciplininiai modeliai.

Vykdomuose mokslinių tyrimų ir eksperimentinės plėtros projektuose D. Čalnerytė tobulina ir taiko dirbtinio intelekto metodus (vaizdų analizės, laiko eilučių analizės ir klasterizavimo, optimizavimo, mašininio mokymosi), dalyvavo keliuose instituciniuose mokslo ir MTEP projektuose, kuriuose buvo taikomi ir tobulinami vaizdų analizės, laiko eilučių analizės ir klasterizavimo, optimizavimo, mašininio mokymosi algoritmai.

Daugiau apie mokslininkę – tyrėjos paskyroje.

  • Skaitiniai sistemų modeliai
  • Išmanieji sprendimų priėmimo algoritmai, optimizavimas
  • Daugiadisciplininiai modeliai

Vaizdų dekompozicijos ir dirbtinio intelekto sąjungos taikymas proceso evoliucijos nustatymui (VDDISTPEN)

Tyrėja su kitais komandos nariais sprendė didelių duomenų dekompopozicijos uždavinį, kuris leidžia  pasiekti geresnius rezultatus lyginant su klasikiniais algoritmais, kuomet proceso evoliucija yra vertinama apibendrinant diskretinės vaizdų sekos analizės rezultatus.

Trumpųjų bangų mikro ir nano struktūrose skaitiniai fizikinės elgsenos modeliai (FEMSHORTWAVE)

Tyrėja vadovavo projektui, kurio metu buvo sprendžiama laiko ir išteklių sąnaudų optimizavimo problemą pasitelkiant skaitinio modeliavimo uždavinius. Apjungiant skirtingose skalėse (stambioje ir smulkesnėje) gautus rezultatus tyrėjai sumodeliavo trumpųjų bangų fizikinę elgseną praktiškai priimtinoms skaičiavimo laiko ir atminties sąnaudoms.

„Inovatyvios pievagrybių auginimo robotinės technologijos prototipo kūrimas“

Projekto metu buvo kuriamas inovatyvus pievagrybių auginimo robotinės technologijos prototipas, taikant dirbtinio intelekto metodus, sudarytas sprendimo priėmimo modelis patalpos klimato parametrų valdymo momentiniams sprendimams priimti.

„Algoritmas tvarkaraščio planavimo orlaivius aptarnaujančio personalo darbo grafikui sudaryti“

Projekto metu mokslininkai evoliucinių algoritmų pagrindu kūrė ir  tobulino algoritmą, skirtą personalo tvarkaraščiui sudaryti, kai pateikiamas užduočių sąrašas ir darbo taisykles aprašančių apribojimų aibė (taikomas oro uostų sferoje). Tvarkaraščio sudarymo metu darbuotojų pamainos formuojamos dinamiškai priklausomai nuo užduočių aibės išlaikant santykį tarp darbo grafiko patogumo darbuotojams ir darbo laiko optimizavimo.

Algoritmo personalo tvarkaraščiui sudaryti sukūrimas panaudojant mašininio mokymosi metodus (APTS)

KTU institucinis projektas, kurio metu sukurtame algoritme naudojama ankstesnių tvarkaraščių metu sugeneruota informacija naujai kuriamiems tvarkaraščiams, sudaromiems kitiems laikotarpiams ar kitiems darbuotojams pagal analogiškų taisyklių rinkinį. Projekto rezultatai aktualūs įmonėms, kurios nori efektyviai organizuoti darbuotojų užimtumą.

Vaizdų dekompozicijos ir dirbtinio intelekto sąjungos taikymas proceso evoliucijos nustatymui (VDDISTPEN)

Projekto metu sukurta metodika savivaldybių panašumui ir vystymuisi nustatyti pagal ekonominius ir socialinius rodiklius, palydovų nuotraukų analizės rezultatus. Gautais rezultatais galima naudotis politinių ar ekonominių sprendimų priėmimo metu, pritaikant gerąsias savivaldybių patirtis panašioms bendruomenėms ir pan.

Dirbtiniu intelektu pagrįsto kelionių generavimo algoritmo pritaikymas dirbti realiomis sąlygomis

Projektas vystymo stadijoje. Šiuo metu kuriamas kelionių generavimo algoritmas, kuriame taikant skatinamąjį mokymąsi apjungiami geografiniai, kainų bei vartotojų elgsenos duomenys. Rezultatai aktualūs tiems, kas nori gauti individualių kelionių pasiūlymus.

Nr. Pavadinimas Autoriai Metai
1. Development of a market trend evaluation system for policy making  Valentas Gružauskas, Andrius Kriščiūnas, Dalia Čalnerytė, Valentinas Navickas, Eva Koisova 2020
2. Synthesis of Highly Convergent 2D and 3D Finite Elements for Short Acoustic Wave Simulation  Dalia Čalnerytė, Andrius Kriščiūnas, Rimantas Barauskas 2020
3.  Finite element analysis of resonant properties of  silicon nanowires  Dalia Čalnerytė, Vidmantas Rimavičius, Rimantas Barauskas 2019
4. Multi-scale finite element modeling of 3D printed structures subjected to mechanical loads Dalia Čalnerytė, Rimantas Barauskas, Daiva Milašienė, Rytis Maskeliūnas, Audrius Nečiūnas, Armantas Ostreika, Martynas Patašius, Andrius Kriščiūnas 2018
5. Multi-scale evaluation of the linear elastic and failure parameters of the unidirectional laminated textiles  with application to transverse impact simulation  Dalia Čalnerytė, Rimantas Barauskas 2016