Razvojem novih detektora, napretkom informacionih i komunikacionih tehnologija, moderna nauka se menja i prelazi iz faze retkih podataka u fazu sa intenzivnim podacima. To podrazumeva i promenu naučne paradigme i načina kako se pristupa i analiziraju podaci. Da bi se tsunami podataka koji nam predstoji uspešno koristio, neophodno je razviti nove metode za analizu (statistika, machine learning, information extraction...)

Large synoptic Survey Telescope je potpuno novi koncept u astronomiji, sa idejom da se celokupni vidljivi deo neba sa vrha planine u Čileu, skenira teleskopom prečnika 8,6 metara približno dva puta nedeljno. To je moguće postići velikim vidnim poljem teleskopa - prečnika sedam vidljivih prečnika Meseca i najveće, ikad napravljene, astronomske kamere od 3,2 gigapixela Projekat će omogućiti kompletno mapiranje Sunčevog sistema, popisa skoro svih zvezda u našoj galaksiji, otkrića i proučavanja promenljivih zvezda i eksplozija u vasioni do karakterizacije tamne materije, tamne energije i kosmologije.

LSST softver će moći da obradi i analizira ogromnu količinu podataka svake noći i da astronomima u realnom vremenu prosledi upozorenja za bilo kakve promene (pozicija, sjaj) koje se dese na nebu. Osim toga planira se godišnje publikovanje kataloga svih objekata (reprocesiranjem svih snimaka od početka projekta). Očekujemo detekciju i karakterizaciju oko 40 milijardi astronomskih objekata (prvi puta ćemo imati zabeleženo više nebeskih objekata nego što ima stanovnika na našoj planeti.)

Izgradnja teleskopa je kompletirana oko 40 odsto. Završetak se očekuje krajem 2019. a posle toga sledi skoro tri godine testiranja i kalibracije instrumenata i završetak kamere. Pravi početak prikupljanja astronomskih podataka će biti krajem 2022. godine, a radna faza će trajati barem deset godina - dakle do 2032-2033. godine

Srpski deo tima čine kolege sa Astronomske opservatorije, Matematičkog fakulteta, FON-a i PMF-a u kragujevcu. Interes našeg tima je u razvoju softvera za LSST (trenutno razvijamo simulator alerata), razvoju metoda i softvera za analizu big data u astronomiji, razvoju potpuno nove discipline proučavanja tamne energije, vangalaktička astronomija. Postoji mogućnost uključivanja u naše projekte, a njih će biti sve više i biće raznorodniji, kako se približavamo početku aktivnog sakupljanja podataka.

Proizvodnja softvera je disciplina koja počiva na matematičkoj logici, a podrazumeva posedovanje jos mnogo matematičkih i informatičkih oblasti znanja. Međutim, iako u korenu ima vekovima razvijanu, po mnogima savršenu teoriju, često se događa da rezultat bude daleko od savršenog. Šta to muči današnje informatičare? Kako se što više približiti savršenom ili očekivanom rezultatu?

Ova prezentacija će mladim kolegama prikazati kakva je uloga ITja u kompanijama koje brzo napreduju i rastu, kao što je Generali Osiguranje Srbija. Kroz primere iz naše prakse pokušaćemo da prikažemo koliko različitih matematičkih ali i društvenih teorija je potrebno savladati da bi proces proizvodnje softvera dao dobar retutat. Predavanje će obuhvatati tri ključne oblasti: organizaciju podataka, projektovanje i implementacija korisničkog zahteva i sisteme izveštavanja. Kako su ovo najčešći procesi koje IT prati i unapređuje, tu imamo i najviše znanja i iskustva koje možemo da podelimo sa mladim kolegama.

Prezentacija se odnosi na sledeće teme: Šta implementacija novih poslovnih rešenja donosi kao promene u celokupnoj organizaciji, Opasnosti i rizici koje vrebaju pri implementaciji, Potrebni nivoi upravljanja, Ključni principi pre početka implementacije, Kontrola kvaliteta tokom implementacije.

PlanetLab (www.planet-lab.org) is a global research network with the main purpose to support experimental research in the Internet. PlanetLab consists of about 1000 Linux servers at 700 geographically different sites. The servers are accessible by remote login and the users can run their own experimental software on them.

Biography: Dan Komosný is an associate professor at the Department of Telecommunications, Brno University of Technology, the Czech Republic. He received his Ph.D. degree in Teleinformatics in 2003. His research is focused on cyber geography and cyber security. He leads courses dealing with IP networks and network operating systems.

U predavanju će biti predstavljena analiza problema i razvoj novih tehnika za rešavanje uobičajenih problema koji nastaju prilikom implementacije asinhronih softverskih sistema, poput eksplicitne sinhronizacije konkurentnih procesa preko muteksa i transakcione memorije, razbijanja programa na delove koji nisu logičke pod-celine zbog izvrtanja kontrole izvršavanja (IoC -- Inversion of Control) koju je neophodno koristiti prilikom implementacije asinhronih sistema, kao i životnog veka korišćenih podataka u konkurentnim procesima.

Biće predstavljen metod rešavanja problema izvrtanja kontrole zasnovan na apstrakciji monade nastavka. Ovaj metod bi trebalo da nam omogući da implementiramo logiku sistema bez osvrtanja na potrebu da se delovi izvršavaju asinhrono i, samim tim, bez potrebe za razbijanjem programa na delove koji nisu logičke pod-celine. Na ovaj način bi se izvrtanje kontrole u potpunosti sakrilo i programeru bi se omogućilo da piše uobičajen (sinhroni) funkcionalan ili imperativan kod, dok se sve asinhrone operacije izvršavaju "iza scene".

Takođe, u planu je da se pokaže da ovaj pristup, uz korektan dizajn softverskog sistema, u potpunosti eliminiše potrebu za eksplicitnom upotrebom sinhronizacionih primitiva poput muteksa i transakcione memorije, kao i da je staranje o životnom veku promenljivih korišćenih prilikom implementacije sistema trivijalno implementirati bez potrebe za eksplicitnim oslobađanjem (što je uobičajeno za programske jezike C i C++), ali i bez potrebe za naprednim sakupljačima otpadaka (što je uobičajeno za većinu funkcionalnih programskih jezika, i jezika koji se izvršavaju na virtuelnim mašinama poput jezika Java i C#).

Razvoj računara je došao do nivoa da su računari sveprisutni. Većina stanovnika razvijenog sveta poseduje lični računar, ali i pametni telefon, tablet, možda i laptop. Ono što izmiče velikoj većini je da su računari ušli u skoro sve uređaje oko nas: avione, brodove, automobile, kućne aparate, liftove, fabrike, elektrane, itd. Upravo je oblast embeded razvoja jedna od najaktivnijih i najbogatijih u pogledu dostupnog hardvera, operativnih sistema, komunikacionih protokola i primene.

Više nego u bilo kojoj drugoj oblasti računarskog razvoja, istovremeno se sukobljavaju zahtevi za brzinom, vremenskom predvidljivošću, uštedom energije, malim dimenzijama i jeftinim komponentama. S druge strane, od savremenog embeded programera se očekuje da odlično poznaje Linuks, kako sa korisničke, tako i sa kernelske strane,te C, C++ i Bash, mrežne protokole, da bude u stanju da rekonstruiše kernel i fajl sistem, i još mnogo toga.

Predavanje je usredsređeno na kratak uvod u izazove u embeded razvoju, kako iz ugla samog hardvera, tako i iz ugla dostupnog softvera i različitih ograničenja. Osvrnućemo se i na ulogu Linuksa u embeded razvoju, te i na trendove koji prate razvoj Linuks kernela u poslednjih nekoliko godina. Posebnu pažnju ćemo posvetiti primerima iz iskustva, koji pobliže opisuju mogućnosti Linuksa i opravdavaju njegov izbor kao dominantog operativnog sistema u embeded svetu.

Rad na projektu često zahteva saradnju vise osoba, što nameće pitanje organizacije. Svaki put kada pravimo odredjenu organizacionu strukturu, donosimo odluke. Ova radionica ima za cilj da objasni potrebu za tim odlukama kao i razloge zbog kojih odluke treba da vode ka nekoj od vec postavljenih i isprobanih struktura.

Dva modela rada koja su ovde obrađena su Tim i Radna Grupa. Tim je prirodno okruženje u sredinama u kojima ljudi imaju svest o samoorganizaciji, i naklonjeniji su redovnoj saradnji, karakteriše ga visok stepen komunikacije i kolektivno vlasništvo nad projektom, kao i pojedinačnim zadacima. Potreba za vođstvom postoji u timu, ali to vođstvo ima implicitni autoritet.

Radna grupa predstavlja skup ljudi sa istim ciljem. Pored glavnog cilja pojedinci mogu imati i lične ciljeve. Podela zadataka unutar projekta je strožija i ponekad je potrebno jasno i čvrsto vođstvo. Kultura predaje štafete, integracije, i kontrole je svojstvena za radne grupe. Svako ima svoje zone odgovornosti, ili jasnu listu zadataka i rokova. Postavljamo pitanje kako se biraju ljudi za tim, a kako za radnu grupu. Na šta je bitno obratiti pažnju, i kako u praksi funkcionišu all star timovi?

Na kraju pričamo o unapređenja procesa u oba modela. Načinu praćenja i sinhronizacije ili davanja izveštaja unutar izabranog modela. Takođe posmatramo i dinamiku izgradnje, vreme koje je potrebno dok se postignu performanse unutar modela i dugoročnost jedne i druge strukture.

Sve veći izazovi u poslovanju s kojima se susreću kompanije u oblasti Finansija i Upravljanja rizicima diktiraju konstantne inovacije u IT industriji i potrebu za softverskim rešenjima koja:

• Imaju mogućnost da podrže veliku količinu podataka obrađenu u realnom vremenu;
• Mogu da generišu pravovremene finansijske rezultate za donošenje strateških odluka;
• Imaju utvrđene kontrole i pravila za različite računovodstvene principe izveštavanja i regulativu solventnosti.

SAP kompanija je lider u inovacijama, kada je u pitanju poslovni softver, koja nudi integrisana i moderna softverska rešenja kombinujući znanja i veštine iz oblasti informacionih tehnologija sa finansijama, upravljanjem rizicima i investicijama. Rešenja koja SAP nudi zasnovana su na SAP HANA platformi koja omogućava transakciono, analitičko i kombinovano procesiranje sa visokim performansama.

Tokom ovog izlaganja biće prikazane prednosti SAP softverskih rešenja na HANA platformi, kao i izazovi sa kojima se kompanije u osiguravajućoj i bankarskoj industriji suočavaju. Neke od njih su računovodstvene regulative, regulative solventnosti, integrisanje aktuarskih proračuna, praćenje i predviđanje prihoda i troškova, kao i kompleksni poslovni procesi. Takođe, biće prikazana dva inovativna SAP-ova rešenja: Insurance Analyzer i Cost and Revenue Allocation for Financial Services. Ova rešenja su inovacije u industriji osiguranja i bankarstva, ali mogu biti lako primenjiva i u ostalim industrijama. Cilj prezentacije bi bio da prikažemo prednosti inovacija u današnjem poslovanju osvrćući se na primere iz prakse, stečene tokom implementacije ovih rešenja.

Insurance Analyzer je softversko rešenje koje omogućava osiguravajućim kućama i bankama da poštuju različite računovodstvene principe i principe solventnosti u svom poslovanju; kao što su IFRS 17, US GAAP, US Statutory Accounting Principles, Solvency II, Risk Based Capital i drugi.

SAP-ovo rešenje Cost and Revenue Allocation služi za izvršavanje različitih kalkulacija kao što su predračuni, alokacije ili raspoređivanje prihoda i troškova, valuacije vrednosti novca, stohastičke kalkulacije i integracija sa R programskim jezikom. Predviđanje budućih prihoda i troškova su jedna od najbitnijih stavki radi održavanja i unapređenja poslovnih procesa jednog preduzeća, podržana različitim simulacijama, “what if” analizama i stress testiranjem.

Oba SAP-ova rešenja omogućavaju transparentnost podataka na svim nivoima poslovanja jedne kompanije, počevši od najvišeg do najnižeg nivoa. Razvijena su kao nezavisna rešenja, ali se mogu integrisati sa drugim bazama podataka, sa postojećim SAP-ovim modulima kao i sa rešenjima drugih kompanija. Podržavaju kako kvantitativnu tako i kvalitativnu proveru podataka sistema prilikom učitavanja u jedno od ova dva rešenja.

Predavanje je koncipirano tako da studentima pruži priliku da razumeju brojne izazove na tržištu sa kojima se kompanije u industriji Finansija i Upravljanja Rizicima susreću, kao i priliku da se upoznaju sa SAP aplikacijama koja odgovaraju na ove potrebe tržišta osvrćući se na tehničke mogućnosti i primere iz prakse.

In this talk we will give an overview of the GeoCoq library developed by our team in Strasbourg (http://geocoq.github.io/GeoCoq/). GeoCoq library contains a systematic development of geometry from Tarski’s or Hilbert’s axioms. From these axiom systems, we formalized the culminating results of both Tarski, Schwabhäuser, Szmielew, Metamathematische Methoden in der Geometrie and Hilbert, Foundations of Geometry, namely the arithmetization of geometry. This connection between synthetic geometry and algebra, allows us to use algebraic methods for automated deduction in geometry in a synthetic setting. We have also studied the formal proof of the equivalence between 34 versions of the parallel postulates. We work in neutral geometry in an intuitionistic setting and study the impact of different continuity properties on the equivalence proofs. This result in four groups of postulates, which are all equivalent assuming Archimedes’ axiom but distinct, in constructive logic without Archimedes’ axiom.

Finally, I will report our ongoing work toward the formalization of Euclid’s Elements proposition in Coq.

Fazi logika predstavlja matematički aparat koji omogućava rad sa raznovrsnim informacijama koje ne mogu precizno da se izraze uz pomoć klasične logike i teorije klasičnih skupova. Podobnost fazi logike za predstavljanje neizvesnih, nepreciznih i nesigurnih informacija, doprinosi njenoj sve široj primeni.

Matematička optimizacija je oblast u preseku računarstva i matematike sa širokim spektrom primene. Klasa problema rutiranja vozila (engl. Vehicle Routing Problems– VRPs), koja predstavlja uopštenje problema trgovačkog putnika, jedna je od poznatijih klasa problema kombinatorne optimizacije. Posebno značajno mesto među često proučavanim problemima matematičke optimizacije imaju lokacijski problemi. Predmet izlaganja biće analiza i rešavanje tri NP-teška problema: problem rutiranja vozila sa ograničenim rizikom (engl. Risk-constrained Cash-in-Transit Vehicle Routing Problem - RCTVRP), problem ravnomernog opterećenja (engl. Load Balancing Problem - LOBA) i problem maksimizacije minimalnog rastojanja (engl. Max-Min Diversity Problem - MMDP).

Metaheuristike predstavljaju generalizovane strategije računarske inteligencije koje se često koriste za rešavanje NP-teških optimizacionih problema. U okviru izlaganja biće prikazana metoda GRASP (engl. Greedy Randomized Adaptive Search Procedure), kao i metoda ponovnog povezivanja puta (engl. Path relinking - PR) za rešavanje problema RCTVRP, LOBA i MMDP. GRASP je metaheuristička metoda koja se sastoji od višestrukog pokretanja lokalne pretrage nad početnim rešenjima dobijenim primenom neke pohlepne heuristike. PR predstavlja način pretraživanja trajektorija (putanja) između dobrih rešenja. Glavna ideja ove metode je pretpostavka da dobra rešenja imaju neke zajedničke karakteristike, tako da se kretanjem po trajektoriji između dva dobra rešenja prolazi kroz rešenja koja su potencijalno bolja.

Fazi logika će biti primenjena u dva različita aspekta: prilikom modeliranja problema i prilikom rešavanja problema metaheuristikama. S obzirom da mnogi problemi iz realnog sveta sadrže različite vrste nepouzdanosti, potreban je matematički, formalan način koji će omogućiti da se precizno kreiraju matematički modeli koji će odgovarati tim problemima. U toku izlaganja biće predloženi novi modeli razmatranih problema koji uz pomoć korišćenja fazi logike bolje opisuju realne situacije. Pored toga, biće predstavljene neke mogućnosti upotrebe fazi logike za poboljšanje performansi predloženih metaheurističkih metoda za rešavanje razmatranih problema.

---

Diskretna matematika je oblast matematike koja se bavi proučavanjem matematičkih objekata koji su diskretni, odnosno objekata koji se sastoje od različitih ili nepovezanih elemenata. Za razliku od realnih brojeva objektima diskretne matematike mogu se dodeliti zasebne celobrojne vrednosti. Diskretna matematika se koristi kad god se broje objekti, kada se proučavaju odnosi između konačnih skupova, kao i kada postupak podrazumeva konačan broj koraka za analizu. Glavni razlog porasta značaja diskretne matematike, počev od sredine dvadesetog veka je ta što se često podaci diskretne matematike mogu skladištiti i njima rukovati pomoću računara. Pojmovi i obeležavanje iz diskretne matematike su značajni za proučavanje i opis objekata i problema iz raznih oblasti računarskih nauka, poput kompjuterskih algoritama, programskih jezika, razvoja softvera, kriptografije i automatskog dokazivanja teorema. Među najviše korišćenim matematičkim objektima koji potpadaju pod diskretnu matematiku nalaze se celi brojevi, skupovi, grafovi i matrice. Diskretna matematika se pojavila na univerzitetskim programima početkom 80-ih godina prošlog veka, kao kurs u okviru programa računarskih nauka. Od tada je popularnost ove oblasti znatno porasla, tako da se diskretna matematika, pored mnogih univerziteta, proučava i u određenom broju srednjih škola.

Konstruktivni pristup je veoma čest u rešavanju problema iz diskretne matematike. Među poznatijim primerima je svakako rešenje problema ćetiri boje (Four Color Problem). Ovaj problem, postavljen 1852. godine, tvrdi da je dovoljno četiri ili manje boja da bi se izvelo bojenje regiona bilo koje mape, tako da svaka dva regiona koji dele zajedničku granicu budu obojena različitom bojom. Dokaz koji su Apel (Appel) i Haken (Haken) izveli 1976. godine sastoji se od konstrukcije neizbežnog skupa od 1936 svodljivih konfiguracija. Kao posledica izvodi se zaključak da ne postoji minimalni protivprimer grafa za čije bojenje je potrebno više od četiri boje. U izvođenju dokaza da graf neizbežno sadrži neku od svodljivih kofiguracija neophodna je pomoć raqunara, što dokaz problema četiri boje čini jednim od prvih dokaza potpomognutih računarom (computer-aided proof).

Nešto drugačija veza konstruktivnog pristupa i računara je mogućnost programske implementacije jasno definisanih konstruktivnih algoritama. Na ovaj način se, pored dokaza zadovolivosti određenog svojstva, može efektivno dobiti primer objekta sa traženim svojstvima.

Proučavanje raznih tipova bojenja grafova, poput bojenja čvorova, bojenja grana, totalnog bojenja, i raznih varijacija bojenja grafova. Među njima su valjana bojenja, indukovana bojenja, čvor-razlikujuća, kao i sused-razlikujuća bojenja. Pored hromatske teorije grafova, obrađuju se problemi iz Bulove teorije matrica, kao i Franklova hipoteza iz teorije skupova.

Metode za dobijanje poboljšanja u odnosu na poznate rezultate obuhvataju:

1. Konstrukcije grafova sa odgovarajućim karakteristikama.
2. Opis kako rekurzivnih tako i nerekurzivnih algoritama koji obezbe]uju bojenje grafa uz korišćenje minimalnog broja različitih boja.
3. Dokazivanje ispravnosti algoritama, ;esto korišćenjem matematičke indukcije. Dokazivanje nepostojanja minimalnog protivprimera sa određenim karakteristikama.
4. Dokazivanje teorema iscrpljivanjem mogućnosti ili analizom slučajeva, bilo uz pomoć računara ili klasičnim pristupom.