prof. RNDr. Ing. Jiří Šťastný, CSc.

E-mail:   stastny@fme.vutbr.cz 
Pracoviště:   Ústav automatizace a informatiky
odbor aplikované informatiky
Zařazení:   Profesor
Místnost:   A1/0623

Vzdělání a akademická kvalifikace

  • 1978, Ing., Fakulta strojní VUT v Brně, obor Přístrojová, regulační a automatizační technika
  • 1984, CSc., Fakulta strojní VUT v Brně, obor Stavba výrobních strojů a zařízení
  • 1986, Mgr., Fakulta přírodovědecká UJEP v Brně, obor Matematická informatika
  • 1987, RNDr., Fakulta přírodovědecká UJEP v Brně, obor Matematická informatika
  • 2006, Doc., Fakulta strojního inženýrství VUT v Brně, obor Konstrukční a procesní inženýrství
  • 2012. Prof., Provozně ekonomická fakulta MENDELU v Brně, obor Manažerská informatika

Přehled zaměstnání

  • 1978-1979, odb. pracovník, Katedra strojního zařízení a automatizace stavebnictví FAST VUT v Brně
  • 1979-1982, vědecká aspirantura, FS VUT v Brně
  • 1982-1994, odb. asistent, Katedra přístrojů a automatizace FS VUT v Brně
  • 1989-1991, výzkum. pracovník, odbor Výzkum a vývoj technologie VÚVL v Brně
  • 1994-2006, odb. asistent, Ústav automatizace a informatiky FS/FSI VUT v Brně
  • 2006-2012, docent, Ústav automatizace a informatiky FSI VUT v Brně
  • 2006-2012, docent, Ústav informatiky PEF MENDELU v Brně
  • 2012-dosud, profesor, Ústav automatizace a informatiky FSI VUT v Brně
  • 2012-dosud, profesor, Ústav informatiky PEF MENDELU v Brně

Pedagogická činnost

  • Bakalářské studium: metody a prostředky simulace systémů
  • Magisterské studium: metody a algoritmy simulace systémů, semináře a projekty diplomových prací
  • Doktorské studium: metody umělé inteligence v simulaci a optimalizaci
  • Vedení diplomových prací z aplikované informatiky
  • Školitel doktorského studia pro aplikovanou informatiku

Vědeckovýzkumná činnost

  • Algoritmy zpracování obrazu v reálném čase
  • Metody umělé inteligence v modelování, simulaci a optimalizaci
  • Neuronové sítě a evoluční algoritmy pro klasifikaci a predikci dat

Akademické stáže v zahraničí

  • 1987, Technická univerzita v Magdeburgu (Německo)
  • 1995, Technická univerzita v Grazu (Rakousko)

Mimouniverzitní aktivity

  • 2006-dosud: Člen oborové rady doktorského studijniho programu Systémové inženýrství a informatika na Mendelově univerzitě v Brně
  • 2006-dosud: Člen oborové rady doktorského studijniho programu System Engineering and Informatics na Mendelově univerzitě v Brně
  • 2011-dosud: Člen odborného poradního orgánu MŠMT ČR pro výzkum, vývoj a inovace
  • 2014-2018: Člen Vědecké rady PEF Mendelovy univerzity v Brně
  • 2017-2019: Člen Akademického senátu MENDELU v Brně
  • 2019-dosud: Člen oborové rady doktorského studijniho programu Automatizace řízení a informatika na Mendelově univerzitě v Brně

Projekty

  • 1996-1997, Aktivní prvky vysokorychlostní sítě ATM a jejich využití v akademické síti, výuce a výzkumu. Projekt FRVŠ FR470626
  • 1998-2004, Výzkum komunikačních systémů a technologií. Výzkumný záměr MSM 262200011
  • 2002-2004, Netradiční metody studia komplexních a neurčitých systémů. Výzkumný záměr MSM 261100009
  • 2003-2006, Omezující faktory při širokopásmovém přenosu signálu po metalických párech a vzájemná koexistence s dalšími systémy. Projekt GAČR 102/03/0434
  • 2003-2006, Nové metody zajištění a kontroly dodržení kvality služeb v sítích nové generace. Projekt GAČR 102/03/0560
  • 2007-2009, Pokročilá optimalizace komunikačních systémů pomocí neuronových sítí. Projekt GAČR 102/07/1503
  • 2007-2011, Inteligentní systémy v automatizaci. Výzkumný záměr MSM 0021630529
  • 2009-2012, Výzkum energeticky úsporných zařízení pro dosažení pohody vnitřního prostředí. Projekt GAČR 101/09/H050

Citace publikací podle SCOPUS (bez autocitací)

554

Citace publikací podle ISI Web of Knowledge (bez autocitací)

453

Aktuálně garantované předměty:

Vybrané publikace:

  • BRÁZDA, V.; KOLOMAZNÍK, J.; MERGNY, J.; ŠŤASTNÝ, J.:
    G4Killer web application: a tool to design G-quadruplex mutations
    článek v časopise ve Web of Science, Jimp
  • BRÁZDA, V.; KOLOMAZNÍK, J.; LÝSEK, J.; BARTAS, M.; FOJTA, M.; ŠŤASTNÝ, J.; MERGNY, J.-L.:
    G4Hunter web application: a web server for G-quadruplex prediction
    článek v časopise ve Web of Science, Jimp
  • LÝSEK, J.; ŠŤASTNÝ, J.:
    GRAMMATICAL EVOLUTION FOR CLASSIFICATION INTO MULTIPLE CLASSES,
    Recent Advances in Soft Computing, pp.192-210, ISBN 978-3-319-97887-1, (2019)
    kapitola v knize
  • ŠŤASTNÝ, J.; MUNK, M.; JURÁNEK, L.:
    Automatic bird species recognition based on birds vocalization, Springer Nature
    článek v časopise ve Web of Science, Jimp
  • STASTNY, J; SKORPIL, V:
    Object Recognition by Means of Early Parser Effective Implementation,
    Proc. 40th. Int. Conf. Telecommunications and Signal Processing, pp.271-274, ISBN 978-1-5090-3981-4, (2017)
    článek ve sborníku ve WoS nebo Scopus
    akce: 2017 40th International Conference on Telecommunications and Signal Processing (TSP), Barcelona, 05.07.2017-07.07.2017
  • ŠŤASTNÝ, J.; RICHTER, J.:
    Adaptation of Genetic Algorithm to Determine Air Jet Shape of Flow Visualized by Helium Bubbles, ASCE-AMER SOC CIVIL ENGINEERS, 1801 ALEXANDER BELL DR, RESTON, VA 20191-4400, USA
    článek v časopise ve Web of Science, Jimp

Seznam publikací na portálu VUT

Anotace nejvýznamnějších prací:

  • BRÁZDA, V.; KOLOMAZNÍK, J.; MERGNY, J.; ŠŤASTNÝ, J.:
    G4Killer web application: a tool to design G-quadruplex mutations
    článek v časopise ve Web of Science, Jimp

    G-quadruplexes (G4) are important regulatory non-B DNA structures with therapeutic potential. A tool for rational design of mutations leading to decreased propensity for G4 formation should be useful in studying G4 functions. Although tools exist for G4 prediction, no easily accessible tool for the rational design of G4 mutations has been available. RESULTS: We developed a web-based tool termed G4Killer that is based on the G4Hunter algorithm. This new tool is a platform-independent and user-friendly application to design mutations crippling G4 propensity in a parsimonious way (i.e., keeping the primary sequence as close as possible to the original one). The tool is integrated into our DNA analyzer server and allows for generating mutated DNA sequences having the desired lowered G4Hunter score with minimal mutation steps. AVAILABILITY AND IMPLEMENTATION: The G4Killer web tool can be accessed at: http://bioinformatics.ibp.cz. SUPPLEMENTARY INFORMATION: Supplementary data are available at Bioinformatics online. © The Author(s) 2020. Published by Oxford University Press.
  • BRÁZDA, V.; KOLOMAZNÍK, J.; LÝSEK, J.; BARTAS, M.; FOJTA, M.; ŠŤASTNÝ, J.; MERGNY, J.-L.:
    G4Hunter web application: a web server for G-quadruplex prediction
    článek v časopise ve Web of Science, Jimp

    Motivation: Expanding research highlights the importance of guanine quadruplex structures. Therefore, easy-accessible tools for quadruplex analyses in DNA and RNA molecules are important for the scientific community. Results: We developed a web version of the G4Hunter application. This new web-based server is a platform-independent and user-friendly application for quadruplex analyses. It allows retrieval of gene/nucleotide sequence entries from NCBI databases and provides complete characterization of localization and quadruplex propensity of quadruplex-forming sequences. The G4Hunter web application includes an interactive graphical data representation with many useful options including visualization, sorting, data storage and export. Availability and implementation: G4Hunter web application can be accessed at: http://bioinformat ics.ibp.cz.
  • LÝSEK, J.; ŠŤASTNÝ, J.:
    GRAMMATICAL EVOLUTION FOR CLASSIFICATION INTO MULTIPLE CLASSES,
    Recent Advances in Soft Computing, pp.192-210, ISBN 978-3-319-97887-1, (2019)
    kapitola v knize

    In this contribution the authors deal with classification problems using an approach based on gram￾matical evolution. The named method is used to create short executable structures which are evolved to classify given input into multiple classes. Resulting structures are usable as computer programs for embedded devices with low computational resources. An universal formula for fitness value calculation of the evolved individual is introduced and an example of planar graphical objects classification in generated image dataset is presented. The presented approach is still applicable for general multi-class classification problems. The results of the proposed method are discussed and examined.
  • ŠŤASTNÝ, J.; MUNK, M.; JURÁNEK, L.:
    Automatic bird species recognition based on birds vocalization, Springer Nature
    článek v časopise ve Web of Science, Jimp

    This paper deals with a project of Automatic Bird Species Recognition Based on Bird Vocalization. Eighteen bird species of 6 different families were analyzed. At first, human factor cepstral coefficients representing the given signal were calculated from particular recordings. In the next phase, using the voice activity detection system, segments of bird vocalizations were detected from which a likelihood rate, with which the given code value corresponds to the given model, was calculated using individual hidden Markov models. For each bird species, just one respective hidden Markov model was trained. The interspecific success of 81.2% has been reached. For classification into families, the success has reached 90.45%.
  • ŠŤASTNÝ, J.; RICHTER, J.:
    Adaptation of Genetic Algorithm to Determine Air Jet Shape of Flow Visualized by Helium Bubbles, ASCE-AMER SOC CIVIL ENGINEERS, 1801 ALEXANDER BELL DR, RESTON, VA 20191-4400, USA
    článek v časopise ve Web of Science, Jimp

    During the development of ventilation and air conditioning systems, it is important to verify the functionality of the devised system, especially the method by which air fills the space. In this case, an optical visualization method of introducing helium bubbles into the airflow can be used for this function. A special generator produces small bubbles filled with helium. These bubbles are visible particles of airflow, making it possible to determine the shape of such a flow. This article describes the evaluation of flow images visualized by helium bubbles. Bubbles are detected by comparing intensities and subsequently cleaning faulty bubbles. For a convex airflow shape, exact geometric methods are used, and for a more precisely nonconvex shape of airflow, a genetic algorithm is used, in which a sophisticated algorithm of arranging a boundary line from selected points is applied. The algorithm also includes a specific approach of representing individuals in population inclusive of determining their fitness values. Read More: http://ascelibrary.org/doi/abs/10.1061/%28ASCE%29AS.1943-5525.0000650