Studentoppgave:
Fra massive datamengder til differensialligninger

Idletechs AS har laget programvare som kan modellere variasjoner i evigvarende, høydimensjonale datastrømmer, basert på blant annet bilineær modellering. Modellene gir en kompakt og tolkbar representasjon av svært mange ulike datasett, og kan brukes på en lang, lang rekke anvendelser.

Studenten vil utfordres til å gå hele veien med å modellere en scene, fra måledata registrert med et termisk kamera og fram til en beskrivelse med differensialligninger i tid og rom, slik at man får en god kausal beskrivelse av dynamikken i scenen. I tilfellet med termisk kamera vil en da få modellert varmekilder og materialegenskaper; i et mer generelt tilfelle med andre sensorer vil samme metodikk kunne vise hvilke fenomener som fører til reaksjoner andre steder, samt hvordan spredningen skjer. Dette vil skje med svært få forutsetninger og antagelser gjort på forhånd. En er heller ikke avhengig av at enkeltmålinger skal være særlig spesifikke eller nøyaktige; systemet vil lære selv av strukturene som finnes i massive mengder med data.

Dette er i første omgang en prosjektoppgave, hvor studenten vil kunne ta tak i en begrenset del av problemstillingen. Oppgaven vil kunne utvides til en masteroppgave.

Oppgaven er knyttet til NTNUs satsning innen Big Data Cybernetics.

Det anbefales å ta temaet TTK19 Strukturer og sammenhenger i komplekse systemer (3.75 studiepoeng), se www.itk.ntnu.no/emner/fordypning/ttk19

Det vil være begrensninger på opphavsrettigheter, herunder publisering.

Hovedveileder: Prof. Harald Martens (NTNU ITK / Idletechs)
Medveiler: Cand.PhD. Elias Bjørne
Medveileder: Cand.PhD. Joao Fortuna (Idletechs)

Tilbake til menyen over mulige masteroppgaver