Facultatea de Matematică și Informatică, Universitatea Babeş-Bolyai, anunţă selecţia pentru burse de cercetare oferite de Accesa. Bursele se acordă pe o perioadă de 6 luni (1 noiembrie 2017 – 30 aprilie 2018) și vizează următoarele proiecte:

• Droplets Detection and Segmentation in Surface Sciences
  Detalii despre proiect
  Project description: Surface science is concerned with the physical and chemical phenomena that occur at the interfaces between liquids, solids and gas in controlled environments. The inference of such properties is often based on measurements of surface energy of small droplets of liquid with respect to a solid, liquid or gas matter. This knowledge is crucial in car manufacturing, oil extraction, textile, and pharmaceuticals, to name but a few.

  The proposed project consists of development of a technique to accurately detect and segment droplets in images yielded by high precision measuring devices used in surface sciences. The images are highly diverse due to the variable appearance of droplets and background, and various optical effects generated by high-speed cameras. The candidate student will investigate deep learning approaches to identify and segment droplets in images. The study will include a validation of the proposed technique and comparison with standard image processing ones.

  Keywords: image processing, deep learning, basic statistics, C++, OpenCV, TensorFlow

  Industrial Advisor: Dr. Amalia Cifor

• Image Segmentation in Low Contrast Conditions – Making the Perfect Beer in the Dark
  Detalii despre proiect
  Project description: Foaming properties of liquids is of interest for several industries. Starting with the perfect cappuccino and beer foam, to the best fire extinguishers, the properties of the foam produced by liquids are of crucial importance for various applications. By foaming different liquids and comparing the time evolution of the foam one can study the different types of foams and decide which is best suitable for a specific application. A good example of a liquid with very specific properties is in the case of fire extinguishers: the liquid has to completely transform into a wet and long lasting foam to ensure maximum efficiency in case of fire.

  This study aims at describing the evolution of the amount of foam and liquid inside a glass cylinder by detecting the separation border between air and foam as well as foam and liquid. The task is to analyze grayscale images produced by a sensor which takes 1D images of the glass column and forms a 2D image of the entire time evolution of the system.

  Keywords: C++, image processing/segmentation, OpenCV, classification, data analysis, machine learning, pattern recognition.

  Industrial Advisor: Dr. Cristian Ivan

• Prediction of Hardware Failure in Water Applications
  Detalii despre proiect
  Project description: Most of us enjoy drinking a cold beer or going for a swim at the pool. The quality of the water used for producing beer and the cleanliness of the water in pools is ensured by automatic systems that monitor the water quality using specialized sensors to measure specific characteristics of the water, such as chlorine level or pH value. Malfunction of such a sensor or system could lead to serious consequences like people getting sick or dying.

  We know that the sensors or systems do not fail completely all of a sudden. Yet, they show signs of failure over a period of days/weeks/months. This project aims at using machine learning techniques to predict the systems or sensors highly likely to fail in the immediate future. The candidate student will use data mining to identify various patterns in large historical datasets (measured values, event logs) obtained from a large number of systems.

  Keywords: data mining, big data, predictive analysis, basic statistics, TensorFlow

  Industrial Advisor: Andrei Ciorba

Beneficii:

• muncă în echipă mixtă (specialiști din cercetarea teoretică, dar și din mediul industrial aplicat)
• coordonare academică, dar și industrială
• bursă atractivă: 500 euro / lună

Bursele se adresează studenților:

• înmatriculați în anul 1 la master
• cu abilități de programare
• cu cunoștințe de bază în Învățarea automată și Procesarea imaginilor
• cu abilități de sinteză, analiză, inițiativă, perseverență, atenție la detalii
• capabili să estimeze și să își planifice eficient sarcinile

Documente necesare pentru a aplica (redactate in limba engleza):

• scrisoare de intenție (cu accent pe temele de cercetare propuse; maxim o pagină cu o scurtă descriere a motivației depunerii candidaturii pentru această bursă)
• scrisoare de recomandare (relevantă pentru tematica proiectelor)
• scurtă descriere a experienței acumulate
• pot constitui un plus:
  • copie după diplome sau adeverințe care să susțină experiența acumulată
  • listă publicații, participări la manifestări științifice, competiții sau alte premii obținute

Așteptări:

• acord de confidențialitate
• întâlniri și discuții cu coordonatorii la fiecare două săptămâni
• rapoarte lunare asupra progresului realizat
• livrabile
  • achiziție de date (la nevoie) și pre-procesare a datelor
  • recenzii tehnice ale literaturii de specialitate
  • activitate științifică – implementare, validare, comparare, analiză a rezultatelor
  • raport tehnic

Calendar:

• depunere aplicație cu documentele solicitate
  • perioadă: 23-31 octombrie 2017, în intervalul 12:00-16:00
  • online la adresa lauras@cs.ubbcluj.ro
• selecție candidați și desfășurare interviuri
  • perioadă: 1-3 noiembrie 2017

Academic advisors:

• Prof. dr. Anca Andreica, anca@cs.ubbcluj.ro
• Prof. dr. Laura Dioșan, lauras@cs.ubbcluj.ro