Cercetare

• Strategie
  • Documente
• Centre de cercetare
  • Laborator de Sisteme inteligente distribuite
  • Laboratorul de Mecatronică și Robotică
  • Laborator de Cloud Computing, Big Data, comunicații cuantice și securitate cibernetică
  • Laborator de Grafică pe calculator și vedere artificială
  • Centrul de cercetare interdisciplinară CERCA
  • Laboratorul de Sisteme și tehnologii avansate pentru educație
  • Laboratorul de Automatică neliniară și sisteme inteligente
  • Laboratorul de Analiza datelor și calcul de înaltă performanță
• Proiecte
  • Proiecte implementate
  • Propuneri de proiecte
• Colaborări
  • Mediul academic
  • Mediul socio-economic
  • Servicii oferite

Laboratorul analiza datelor și calcul de înaltă performanță este orientat spre dezvoltarea și aplicarea tehnologiilor moderne de analiză a datelor și învățare automată în contexte reale, cu accent pe sisteme distribuite, procesarea limbajului natural și inteligență artificială aplicată. Activitățile laboratorului îmbină analiza teoretică cu experimentarea practică, urmărind construirea de soluții scalabile și inteligente pentru probleme complexe de clasificare, predicție, procesare textuală și integrare de date eterogene.

Temele abordate reflectă direcțiile actuale de cercetare ale echipei: proiectarea de aplicații distribuite bazate pe microservicii pentru unificarea rețelelor sociale, analiza automată a comentariilor și discuțiilor din medii online, sisteme inteligente pentru managementul conferințelor științifice, traducerea automată a limbajului natural în interogări SQL, predicția prețurilor pe baza datelor specifice pe țări, detecția de subiecte din transcrieri video, rezumarea textelor cu tehnici de augmentare a datelor, precum și clasificarea conținutului educațional prin metode semi-supervizate.

Laboratorul oferă studenților experiență practică cu instrumente moderne de programare și analiză (Python, TensorFlow, PyTorch, scikit-learn, Spark, Weka, Kubernetes), precum și cu metode de optimizare pe arhitecturi de calcul de înaltă performanță (HPC). Prin proiecte interdisciplinare, laboratorul promovează integrarea cunoștințelor din inteligența artificială, analiza datelor și ingineria software, contribuind la formarea competențelor necesare pentru cercetare și inovare în domeniul sistemelor inteligente distribuite.

Lista membrilor:

• Prof. univ. dr. ing. Cristian Mihăescu – Director de laborator
• Prof. univ. dr. ing. Mihai Mocanu
• Șef lucrări dr. ing. Ștefan-Paul Popescu
• Șef lucrări dr. Renato Ivanescu
• drd. Dinu Ion-George

Rezultate relevante:

• Stanica, T., Cosulschi, M., Mihaescu, M. C., & Slabu, F. (2024, September). Microservice-Based Distributed Application for Unifying Social Networks. In Balkan Conference in Informatics (pp. 77-88). Cham: Springer Nature Switzerland. 
• Dinu, I. G., Mihăescu, C., & Rebedea, T. (2024, July). Matching Problem Statements to Editorials in Competitive Programming. In 2024 IEEE International Conference on Advanced Learning Technologies (ICALT) (pp. 171-175). IEEE.
• Stoica, A., Rebedea, T., Băbiceanu, D., & Mihăescu, C. (2024, July). Classification of relevant comments from competitive programming discussions. In 2024 IEEE International Conference on Advanced Learning Technologies (ICALT) (pp. 176-178). IEEE. 
• Constantin, D., Mihăescu, M. C., Heras, S., Jordán, J., Palanca, J., & Julián, V. (2024, November). Using Data Augmentation for Improving Text Summarization. In International Conference on Intelligent Data Engineering and Automated Learning (pp. 132-144). Cham: Springer Nature Switzerland.
• Kolski, C., Mihăescu, M. C., & Rebedea, T. (2024). AI Approaches for Designing and Evaluating Interactive Intelligent Systems. AI Approaches for Designing and Evaluating Interactive Intelligent Systems.
• Mihăescu, M. C., & Ciurez, M. A. (2022). Parametrized MTree Clusterer for Weka. Informatica, 46(4).
• Mihaescu, M. C., & Popescu, P. S. (2021). Review on publicly available datasets for educational data mining. Wiley Interdisciplinary Reviews: Data Mining and Knowledge Discovery, 11(3), e1403.

• C. M. Ionascu, P. S. Popescu, M. L. Mocanu, and M. C. Mihaescu. Introduction to Data Analytics in e-Learning,in: Mihăescu, M.C.(ed) Data Analytics in e-Learning: Approaches and Applications, pp.1-19. ISBN 978-3-030-96643-0, Intelligent Systems Reference Library, vol 220. Springer, Cham. https://doi.org/10.1007/978-3-030-96644-7_1, 2022
• P. S. Popescu, M. C. Mihaescu, and M. L. Mocanu. Public Datasets and Data Sources for Educational Data Mining, in: Mihăescu, M.C. (ed.) Data Analytics in e-Learning: Approaches and Applications, pp.21-42. Intelligent Systems Reference Library, vol 220. Springer, Cham. https://doi.org/10.1007/978-3-030-96644-7_2, 2022
• M. C. Mihaescu, P. S. Popescu, and M. L. Mocanu. Building Data Analysis Workflows that Provide Personalized Recommendations for Students, in: Mihăescu, M.C. (ed.) Data Analytics in e-Learning: Approaches and Applications, pp.43-59. Intelligent Systems Ref. Library, vol 220. Springer, Cham. https://doi.org/10.1007/978-3-030-96644-7_3, 2022
• P. S. Popescu, M. C. Mihaescu, and M. L. Mocanu. Building Interpretable Machine Learning Models with Decision Trees, in: Mihăescu, M.C. (ed.) Data Analytics in e-Learning: Approaches and Applications, pp.61-79. Intelligent Systems Reference Library, vol 220. Springer, Cham. https://doi.org/10.1007/978-3-030-96644-7_4, 2022
• P. S. Popescu, M. C. Mihaescu, and M. L. Mocanu. Enhancing Machine Learning Models by Augmenting New Functionalities, in: Mihăescu, M.C. (ed.) Data Analytics in e-Learning: Approaches and Applications, pp.81-99. Intelligent Systems Reference Library, vol 220. Springer, Cham. https://doi.org/10.1007/978-3-030-96644-7_5, 2022
• M. L. Mocanu, P. S. Popescu, C. M. Ionascu, and M. C. Mihaescu, M.C. Increasing Engagement in e-Learning Systems, in: Mihăescu, M.C. (ed.) Data Analytics in e-Learning: Approaches and Applications, pp. 101-121. Intelligent Systems Reference Library, vol 220. Springer, Cham. https://doi.org/10.1007/978-3-030-96644-7_6, 2022
• M. C. Mihaescu, P. S. Popescu, M. L. Mocanu, and C.M. Ionaşcu. Usability Evaluation Roadmap for e-Learning Systems, in: Mihăescu, M.C. (ed.) Data Analytics in e-Learning: Approaches and Applications, pp. 123-145. Intelligent Systems Reference Library, vol 220. Springer, Cham. https://doi.org/10.1007/978-3-030-96644-7_7, 2022
• M. C. Mihaescu, P. S. Popescu, and M. L. Mocanu. Developing New Algorithms that Suite Specific Application Requirements. in: Mihăescu, M.C. (ed.) Data Analytics in e-Learning: Approaches and Applications, pp. 147-165. Intelligent Systems Reference Library, vol 220. Springer, Cham. https://doi.org/10.1007/978-3-030-96644-7_8, 2022
• M. C. Mihăescu, P. Ş. Popescu, and M. L. Mocanu (2022). “Building and Using Multiple Stacks of Models for the Classification of Learners and Custom Recommending of Quizzes,” Electronics, vol. 11, no. 9, p. 1316, (Q2). DOI: 10.3390/electronics11091316, WOS: 000795370200001
• Apoki, U.C.; Hussein, A.M.A.; Al-Chalabi, H.K.M.; Badica, C.; Mocanu, M.L. (2022). The Role of Pedagogical Agents in Personalised Adaptive Learning: A Review. Sustainability, 14 (11), 6442 (Q2). https://doi.org/10.3390/su14116442 , WOS: 000808762400001
• R. C. Ivanescu and M. Mocanu (2022). Initial Results on the Effectiveness of Distributed Edge Detection for Large Image Data Sets, SoutheastCon 2022, pp. 75-80, DOI: 10.1109/SoutheastCon48659.2022.9763960, WOS:000821548200013
• D. L. Popa, R. T. Popa, L. F. Barbulescu, R. C. Ivanescu and M. L. Mocanu (2022). Segmentation of Different Human Organs on 3D Computer Tomography and Magnetic Resonance Imaging using an Open Source 3D U-Net Framework, 23^rd International Carpathian Control Conference (ICCC 2022), pp. 54-57, DOI: 10.1109/ICCC54292.2022.9805911.
• Mihai, D., and M. Mocanu. "Processing GIS Data Using Decision Trees and an Inductive Learning Method." International Journal of Machine Learning and Computing 11.6 (2021), pp.393-398, DOI: 10.18178/ijmlc.2021.11.6.1067
• Teodorescu, O. M., Popescu, P. Ş., Mocanu, L. M., & Mihăescu, M. C. (2021). Continuous Student Knowledge Tracing Using SVD and Concept Maps. Advances in Electrical and Computer Engineering, 21(1), 75-82. DOI: 10.4316/AECE.2021.01008
• D. L. Popa, M. L. Mocanu, R. -T. Popa, L. -F. Barbulescu and L. -N. Barbulescu, "Comparing two different types of deep neural networks to improve accuracy in ECG intepretation," 2021 25th International Conference on System Theory, Control and Computing (ICSTCC), 2021, pp. 260-265, doi: 10.1109/ICSTCC52150.2021.9607110
• D.L. Popa, M.L. Mocanu, et al. Augmented and Mixed Reality for Collaborative Cardiac Planning Using 3D and 4D Medical Imaging Data, 24^th International Conference on System Theory, Control and Computing, ISBN 978-1-7281-9809-5, DOI:10.1109/ICSTCC50638.2020.9259677, pp.384-389
• C. Constantinov, D. Dogaru and M. Mocanu, " Graph Model Proposals for Capturing Meta-information Within Professional Network Data", 5^th International Workshop on Online Social Networks Technologies (OSNT 2020) held in conjunction with the 7^th IEEE International Conference on Social Networks Analysis, Management and Security (SNAMS 2020), Paris, France. December 14-16, 2020