Informacje

Instytut dołączył do konsorcjum SPACEPORT-AI

Instytut dołączył do współpracy badawczej w zakresie rozwoju technik przetwarzania danych opartych na sztucznej inteligencji. List intencyjny w tej sprawie został podpisany 24 listopada 2025 roku przez osiem uczelni oraz ośrodków naukowo-badawczych.

Celem inicjatywy SPACEPORT-AI jest integracja ekspertów zainteresowanych wspólnym rozwijaniem i testowaniem nowoczesnych metod efektywnego przetwarzania danych z wykorzystaniem najnowszych osiągnięć technologicznych w obszarze sztucznej inteligencji.

Informacje

Publiczna obrona rozprawy doktorskiej Zbigniewa Łaskarzewskiego

Zawiadomienie o obronie rozprawy doktorskiej

mgr inż. Zbigniewa Łaskarzewskiego

dyscyplina: informatyka techniczna i telekomunikacja

Dyrektor i Rada Naukowa Instytutu Informatyki Teoretycznej i Stosowanej Polskiej Akademii Nauk zawiadamiają, że w dniu

29 kwietnia 2026 r. o godzinie 11:00

Informacje

NCN przyznał Instytutowi grant na realizację projektu badawczego w ramach programu SONATA BIS

Instytut uzyskał dofinansowanie z Narodowego Centrum Nauki w ramach konkursu SONATA BIS 15 na realizację projektu badawczego pt. „Czy przewaga kwantowa jest możliwa w niedalekiej przyszłości? Badanie oparte na czasie wykonania algorytmów”.
Seminarium

Klasy problemów optymalizacji binarnej odpowiednie i nieodpowiednie dla heurystyk kwantowych.

Prelegent
Matyas Koniorczyk
Abstrakt

The talk considers the problem of finding applications of NISQ hardware and beyond, in the realm of quadratic unconstrained binary optimization. Some potential properties of potential problem candidates will be discussed. Particular experience with certain problem classes, originating from code theory (c.f. Mathematics 2025, 13(16), 2633), nonclassical correlations, and railways will be presented as an illustration.

Informacje

Nagroda Komitetu Technicznego IEEE TC on Scalable Computing

Professor Erol Gelenbe, professor of IITIS-PAN, has very recently been designated as the winner of the IEEE Technical Committee on Scalable Computing Excellence Award for 2025. Given to a single person each year, it will be presented personally at the annual 2026 IEEE HPCC (High Performance Computing and Communications) Conference. The award states that “The IEEE TCSC Award for Excellence in Scalable Computing (Technical Achievement) is awarded for significant and sustained contributions to the scalable computing community through the IEEE Technical Committee on Scalable Computing (TCSC), coupled with an outstanding record of high-quality and high-impact research.” Prof Erol Gelenbe received this award "For contributions to enhancing the scalability of computer systems and networks through performance optimization, reduced energy consumption and security improvements".

Informacje

Kwantowe planowanie na torach – Polsko-Amerykańska współpraca dla przyszłości transportu!

Zespół z Institute of Theoretical and Applied Informatics, Polish Academy of Sciences - IITiS PAN we współpracy z University of Maryland, Baltimore County (UMBC) bada, jak technologie kwantowe mogą wspierać planowanie i harmonogramowanie transportu kolejowego w warunkach rzeczywistych.

Badania te są realizowane w ramach projektu: „Zaawansowana optymalizacja w służbie niezawodnego i efektywnego transportu publicznego” w ramach Programu „Nauka dla Społeczeństwa II”. 

Informacje

Prof. Erol Gelenbe został członkiem zagranicznym Indian National Science Academy (INSA, New Delhi)

Indian National Science Academy (INSA, New Delhi) has announced the results of new foreign fellows elections: https://insaindia.res.in/scroll_news_pdf/f-felcit25.pdf. Prof. Erol Gelenbe has been elected effective from Jan 1st 2026.

Seminarium

Leveraging AI for Generation Realistic Network Traffic: A Descriptive Input Approach

Prelegent
Mgr Inż. Nur Keleşoğlu
Abstrakt

During the seminar, the results of a research project focused on generating realistic Zigbee network traffic using a Large Language Model (LLM), specifically OpenAI's GPT-4.1, will be presented. Unlike traditional rule-based or statistical approaches, the proposed method extracts representative packet samples from real Zigbee traffic.

It incorporates sample-based learning, human-in-the-loop feedback, and prompt engineering. The presentation will include two key experiments: