More na prvi pogled djeluje nepredvidivo, ali valovi nose energiju koja se može mjeriti i opisati matematički. U predavanju ćemo ukratko objasniti što je valni energetski spektar i kako se iz njega dobivaju ključni parametri stanja mora, poput značajne visine i perioda vala. Predstavit ćemo standardna mjerenja valnim plutačama, a zatim i alternativu: procjenu stanja mora iz gibanja broda.

U završnom dijelu pokazat ćemo kako metode strojnog učenja i neuronske mreže mogu naučiti vezu između brodskog gibanja i energije valova te omogućiti procjenu spektra i parametara u stvarnim uvjetima. Tako spajamo oceanografiju i umjetnu inteligenciju za bolje razumijevanje energije valova i sigurniju plovidbu.

Doc. dr. sc. Nikola Lopac doktorirao je u području umjetne inteligencije, računalnog vida i digitalne obrade signala na Tehničkom fakultetu Sveučilišta u Rijeci. Docent je na Zavodu za elektrotehniku, automatiku i informatiku Pomorskog fakulteta Sveučilišta u Rijeci, gdje je osnivač i voditelj Laboratorija za obradu informacija (iPRO Lab). Također je voditelj Laboratorija za kibernetičku sigurnost komunikacijskih i navigacijskih uređaja te je član Laboratorija za obradu informacija i raspoznavanje uzoraka pri Centru za umjetnu inteligenciju i kibernetičku sigurnost Sveučilišta u Rijeci.

Njegov znanstveni rad odvija se u multidisciplinarnom području, a sudjeluje kao voditelj ili suradnik na brojnim nacionalnim i međunarodnim projektima. Autor je više znanstvenih radova objavljenih u uglednim časopisima i na znanstvenim skupovima. Znanstveno se usavršavao na sveučilištima u Europi i Japanu te aktivno sudjeluje u popularizaciji znanosti. Redovito je uključen u organizaciju znanstvenih skupova, recenzira radove za renomirane znanstvene časopise i član je uredništva časopisa i zbornika radova.

Karlo Severinski završio je prijediplomski i diplomski studij elektrotehnike na Tehničkom fakultetu Sveučilišta u Rijeci. Trenutno radi kao asistent na Pomorskom fakultetu Sveučilišta u Rijeci, gdje se bavi istraživanjem u području umjetne inteligencije i strojnog učenja. Prethodno je stekao iskustvo kao inženjer mehatronike te kao inženjer za strojno učenje i programski inženjering, sudjelujući u razvoju naprednih web-aplikacija i algoritama strojnog učenja. Član je Centra za umjetnu inteligenciju i kibernetičku sigurnost Sveučilišta u Rijeci, a kroz karijeru je pokazao snažan fokus na praktične primjene umjetne inteligencije, posebno u području automatizacije i računalnog vida.