DR PRZEMYSŁAW
SZUFEL
dr Przemysław Szufel

  pszufe @ gmail.com
 
 
 
 

Prace badawcze i Innowacyjne

Zorganizowane konferencje

Julia

Jestem głównym współautorem (prowadzę repozytoria kodu) oraz utrzymuję cztery oficjalne zarejestrowane biblioteki języka Julia :

  • OpenStreetMapX.jl – narzędzia do pracy z danym w formacie Open Street Map pozwalające na przetwarzanie danych przestrzennych na potrzeby konstrukcji modeli systemów złożonych w przestrzeni transportowej. Narzędzia pozwalają na budowę źródeł danych w ramach modeli optymalizacyjnych oraz symulacyjnych.
  • OpenStreetMapXPlot.jl – narzędzia do wizualizacji map w badaniach systemów transportowych
  • SimpleHypergraphs.jl – narzędzia do modelowania i właściwości hipegrafów. Hipergrafy umożliwiają m.in. modelowania asymetrii informacji oraz wielostronnych powiązań w systemach gospodarczych.
  • OSMToolset.jl – narzędzia do ekstrakcji danych przestrzennych z otwartych repozytoriów mapowych na potrzeby modelowania systemów złożonych. Projekt stworzyłem w ramach kierowanego przeze mnie projektu NCN OPUS 2021/41/B/HS4/03349.
Powyższe narzędzia zostały zaakceptowane jako oficjalne pakiety w ekosystemie języka Julia oraz zdobyły łącznie ponad 220 tzw. „GitHub Stars” co oznacza że są aktywnie używane w różnych projektach komercyjnych i badawczych.

SilverDecisions

Jestem współautorem aplikacji SilverDecisions.

Oprogramowanie to pozwala na tworzenie i analizę drzew decyzyjnych.

Aplikację można używać w przeglądarce pod adresem http://silverdecisions.pl. Oprogramowanie zostało wybrane przez Komisję Europejską (władzę wykonawczą Unii Europejskiej) do Programu Radar Innowacji identyfikującego najlepsze innowacje w Europie finansowanego przez Unię Europejską (Innovation Radar - https://innovation-radar.ec.europa.eu/innovation/29875). Narzędzie zostało przedstawione m.in. w opracowaniach spoza prezentowanego cyklu publikacji – Kamiński i in. (2018) oraz Szufel i in. (2022).

D-MASON in the cloud

Środowisko D-MASON służy do prowadzenia obliczeń dla rozproszonych symulacji wieloagentowych. Narzędzia tego typu są stosowane m.in. do symulowania procesów gospodarczych w skali 1:1 (jednemu gospodarstwu domowemu odpowiada jeden agent w symulowanym modelu systemu). We współpracy z ISISLab - Uniwersytetem w Salerno (Włochy) opracowuję narzędzie do automatyzacji procesu tworzenia klastrów obliczeniowych w chmurze Amazon Web Services. Opracowane narzędzie będzie dostępne jako rozszerzenie środowiska StarCluster - jednego z najpopularnijeszych narzędzi do obliczeń naukowych. Narzędzie jest do pobrania na stronie https://github.com/isislab-unisa/dmason/tree/master/install/cluster.

SOF: Zero Configuration Simulation Optimization Framework on the Cloud

Współpracuję w tworzeniu środowiska wykorzystującego oprogramowanie Hadoop oraz model map-reduce do prowadzenia obliczeń numerycznych w chmurze.
Kod źródłowy oraz dokumentacja projektu są dostępne pod adresem: https://github.com/isislab-unisa/sof.

Opis koncepcji środowiska można znaleźć w opracowaniu:
M. Carillo, G. Cordasco V., Scarano, F. Serrapica, C. Spagnuolo., P. Szufel, SOF: Zero Configuration Simulation Optimization Framework on the Cloud, In Proc. of 24th Euromicro International Conference on Parallel, Distributed and Network-Based Processing, Heraklion,Crete, 2016.

Starcluster quick cloud setup

Opracowałem kod źródłowy skryptu do szybkiej instalacji klastra obliczeniowego Starcluster na instancji Ubuntu Amazon EC2.

Aby rozpocząć proszę utworzyć dowolną instancję Ubuntu (np. t2.micro) w rejonie Virginia, wgrać do katalogu /home/ubuntu plik credentials.csv, a następnie uruchomić. 

wget https://szufel.pl/sc_setup.sh
bash sc_setup.sh

ROUTE-TO-PA

"Raising Open and User-friendly Transparency-Enabling Technologies for Public Administrations" (ROUTE-TO-PA) jest projektem badawczym finansowanym w ramach 8-go programu ramowego UE - Horizon 2020.

ROUTE-TO-PA jest projektem innowacyjnym (Innovation Actions – IA), którego celem jest stworzenie technologii oraz narzędzi informatycznych pozwalających na: 1) zwiększenie udziału społeczeństwa w kształtowaniu decyzji administracji publicznej, 2) zwiększenie przejrzystości procesów w administracji oraz 3) wprowadzenie publicznej kontroli tych procesów.

Celem zespołu Zakładu Wspomagania i Analizy Decyzji jest wyznaczenie optymalnego sposobu wyłaniania preferencji społecznych (social preference elicitation) na podstawie informacji zwrotnej przekazywanej przez obywateli za pośrednictwem SPOD. Cel ten zostanie osiągnięty przez skonstruowanie wieloagentowego modelu obiegu informacji w sieciach społecznych uwzględniającego heterogeniczność podmiotów oraz zróżnicowanie ich lokalizacji geograficznej.

Strona projektu jest dostępna pod adresem http://www.routetopa.eu/

Asynchronous Knowledge Gradient

Algorytm Asynchronous Knowledge Gradient pozwala na asynchroniczne rozproszone obliczenia optymalizacji stochastycznej w problemach typu ranking & selection.
Implementacja w języku Java algorytmu Asynchronous Knowledge Gradient jest do pobrania tutaj.
Dokumentacja algorytmu przedstawiona jest w artykule:
B. Kamiński, P. Szufel: Asynchronous Knowledge Gradient Policy for Ranking and Selection, Winter Simulation Conference, Proceedings of the 2014 Winter Simulation Conference, A. Tolk, S. Y. Diallo, I. O. Ryzhov, L. Yilmaz, S. Buckley, and J. A. Miller, eds., s. 3785-3796, 2014

PyCX

Wspólnie z Bogumiłem Kamińskim bierzemy udział w rozwoju Projektu PyCX.

Środowisko umożliwia tworzenie i wizualizację modeli symulacyjnych w języku Python. Głównym jego przeznaczeniem jest dydaktyka.