Centru de Cercetare în Inteligența Artificială, Știința Datelor și Inginerie Inteligentă (ARTEMIS)

Cercetare

Prezentare

Obiectivul principal al Centrului de Cercetare în Inteligență Artificială, Știința Datelor și Inginerie Inteligentă (ARTEMIS) este de a avansa cercetarea, dezvoltarea și aplicarea tehnologiilor de ultimă generație în domeniul inteligenței artificiale (IA) în sănătate și industrie, cu accent pe integrarea biostatisticii, a sistemelor inteligente de suport decizional, a analizei datelor și a securității cibernetice. ARTEMIS își propune să transpună rezultatele cercetărilor teoretice și experimentale în soluții practice pentru provocări complexe din lumea reală.

ARTEMIS răspunde nevoilor de modelare computațională și analiză a datelor din domenii precum sănătatea și industria, concentrându-se pe tipuri diverse de date, inclusiv biosemnale, text și imagini. Cercetarea se axează pe dezvoltarea de metode pentru analiza seturilor de date complexe și de mari dimensiuni, valorificând tehnici din IA, știința datelor și statistica aplicată. Inovațiile propuse de ARTEMIS includ sisteme inteligente avansate pentru sănătate, precum suportul decizional medical, colaborarea dintre specialiști și abordarea problemelor de diagnostic dificile. Aceasta include optimizarea administrării medicamentelor prin luarea în considerare a combinațiilor de medicamente, atenuarea interacțiunilor adverse și îmbunătățirea eficacității terapeutice. Cercetarea implică, de asemenea, aspecte precum securitatea cibernetică pentru sistemele clinice și informaționale, imagistica medicală și analiza datelor eterogene. ARTEMIS utilizează tehnici de ultimă generație și dezvoltă soluții noi pentru a răspunde acestor provocări.

Activitățile Centrului sunt susținute de o echipă multidisciplinară formată din experți în IA, știința datelor, matematică, inginerie și informatică medicală. Această echipă include specialiști, precum și doctoranzi, masteranzi și studenți la nivel de licență, în principal din cadrul Facultății de Inginerie și Tehnologia Informației. Aceștia posedă expertiză solidă în dezvoltare software, modelare și simulare. Valorificând abordarea sa multidisciplinară, ARTEMIS promovează colaborarea strânsă cu profesioniști din domeniul sănătății, inclusiv medici din diverse specialități și experți în farmacologie. În plus, ARTEMIS beneficiază de colaboratori și consultanți externi din afara Universității.

Domenii de cercetare
  • Inteligență computațională pentru procesarea și analiza datelor complexe, inclusiv imagini, semnale și text; analiza datelor mari și eterogene.
  • Securitate cibernetică și protecția infrastructurilor critice.
  • Știința rețelelor și securitatea rețelelor.
  • Inteligență artificială și știința datelor în științele sănătății, cuprinzând analiza avansată a datelor de sănătate, imagistica medicală și biostatistica.
  • Sisteme inteligente complexe și sisteme de suport decizional în sănătate.
  • Aplicații ale inteligenței artificiale în inginerie și soluții de inginerie inteligentă.
  • Sisteme inteligente de control, sisteme în timp real și sisteme de control distribuit.
  • Modele predictive pentru rezultatele pacienților bazate pe date clinice și genomice.
  • Diagnosticul asistat de IA din imagistica medicală (radiologie, dermatologie, patologie).
  • Biostatistică computațională pentru analiza supraviețuirii utilizând cohorte de pacienți la scară largă.

Centrul de Cercetare ARTEMIS este susținut de o echipă dinamică și multidisciplinară de experți, studenți și colaboratori, dedicați avansării cercetării și rezolvării provocărilor din lumea reală în diverse domenii.

Director ARTEMIS: Prof. dr. habil. László Barna Iantovics

Echipa de Cercetare: https://artemis.umfst.ro/team/

Centrul de Cercetare ARTEMIS oferă servicii avansate de cercetare în medicină, farmacologie și sănătate, punând la dispoziție infrastructură pentru proiecte multidisciplinare care necesită calcul de înaltă performanță. Activitatea Centrului se concentrează pe sisteme inteligente de sănătate, instrumente de suport decizional pentru medici, predicția combinațiilor și interacțiunilor medicamentoase, precum și ghidarea administrării medicamentelor la femeile gravide. Cercetarea Centrului produce rezultate practice precum terapii medicamentoase prognozate și sisteme de suport decizional menite să îmbunătățească rezultatele în domeniul sănătății.

Centrul de Cercetare ARTEMIS oferă, de asemenea, servicii de cercetare în inginerie, cu accent pe aplicații în IIoT, Industria 4.0 și fabricile inteligente. Centrul sprijină investigații multidisciplinare care necesită infrastructură de calcul de înaltă performanță în domeniile inginerești. Domeniile cheie de cercetare includ optimizarea proceselor industriale, metode predictive, analiza datelor mari și procesarea inteligentă a datelor, contribuind la progresele în sistemele de fabricație inteligente și eficiente.

Centrul de Cercetare ARTEMIS desfășoară cercetări de ultimă generație în domeniul sănătății, farmacologiei și ingineriei, utilizând inteligența artificială și știința datelor pentru a rezolva provocări complexe din lumea reală.

 

Laboratoare de cercetare

Laboratorul Cisco

https://eeris.eu/ERIF-2000-000D-1186

Laboratorul Cisco susține utilizarea didactică/educațională și cercetarea în domeniul rețelelor de calculatoare și al securității comunicațiilor. Facilitățile laboratorului includ echipamente de rețea Cisco și dispozitive firewall dedicate învățării și cercetării în infrastructuri de rețea, precum și protocoale avansate de comunicare și securitate.

Laboratorul de sisteme de control

https://eeris.eu/ERIF-2000-000Q-1097

Laboratorul este susținut de Departamentul de Inginerie Electrică și Informatică al Universității de Medicină, Farmacie, Științe și Tehnologie „George Emil Palade” din Târgu Mureș și funcționează atât ca facilitate de cercetare, cât și educațională. Este echipat cu dispozitive și echipamente utilizate în procesul de control al instalațiilor industriale și pentru studiul sistemelor de control automatizat. Laboratorul include diverse unități care conțin echipamente specifice sistemelor industriale automatizate, precum: procese controlate, diferiți traductori și actuatoare, controlere industriale, interfețe de comunicare și software de achiziție de date care permite supravegherea și înregistrarea parametrilor sistemului, Controlere Logice Programabile (PLC-uri) etc.

Laboratorul facilitează, de asemenea, realizarea studiilor de securitate cibernetică și reziliență ale sistemelor de control. Acesta oferă simulatoare software specializate pentru recrearea dimensiunilor cibernetice și fizice ale sistemelor de control la scară largă. Cadrele menționate au fost testate și validate într-o varietate de scenarii de securitate cibernetică (atacuri de tip replay, atacuri de integritate, atacuri de tip Denial of Service etc.) și o gamă largă de procese industriale simulate, inclusiv procesul chimic Tennessee-Eastman, suita IEEE de modele de rețele electrice (14-bus, 39-bus și modelul rețelei electrice EU-DC), precum și modele de sisteme de transport.

 

Laboratorul de sisteme energetice

https://eeris.eu/ERIF-2000-000M-1229

Laboratorul funcționează atât ca facilitate de cercetare, cât și educațională. Este echipat cu dispozitive și echipamente utilizate în domeniul sistemelor energetice și pentru studierea comportamentului acestora în diferite regimuri de funcționare. Laboratorul include diverse unități care conțin echipamente specifice sistemelor energetice, precum: unități de energie regenerabilă, diferite tipuri de generatoare și consumatori, linii de transmisie, sisteme de protecție, interfețe de comunicare și software de achiziție de date care permite supravegherea și înregistrarea parametrilor sistemului etc.

Prin specificațiile lor, echipamentele existente asigură condițiile tehnice necesare pentru: analiza și proiectarea sistemelor electroenergetice; implementarea, testarea și validarea diferitelor legi și algoritmi; studiul diferitelor regimuri de funcționare; supravegherea parametrilor sistemelor energetice; detectarea răspunsului sistemelor energetice în diferite condiții; simularea defecțiunilor; formarea specialiștilor în domeniul Ingineriei Sistemelor Energetice etc.

Centrul de calcul de înaltă performanță

https://eeris.eu/ERIF-2100-000H-7254

Centrul de Calcul de Înaltă Performanță este o structură de cercetare din cadrul Facultății de Inginerie și Tehnologia Informației, Universitatea de Medicină, Farmacie, Științe și Tehnologie „George Emil Palade” din Târgu Mureș, operat de cercetători din domeniile Inteligenței Artificiale, Analizei Datelor, Achiziției de Date, Ingineriei de Control și Bioinformaticii. Centrul oferă infrastructură pentru realizarea cercetărilor inter și multidisciplinare care necesită suport de calcul de înaltă performanță în domeniile medicinei, sănătății și ingineriei.

Domeniul principal de cercetare acoperă aplicarea în sănătate, medicină și farmacologie a sistemelor inteligente, sistemelor de suport decizional, sistemelor de sprijin pentru colaborarea medicilor, predicția terapiilor combinate cu medicamente, predicția interacțiunilor medicament-medicament, sisteme de suport decizional pentru administrarea medicamentelor la femeile gravide. Rezultatele care pot fi obținute includ terapii combinate cu medicamente prognozate, interacțiuni medicament-medicament, sisteme de suport decizional pentru administrarea medicamentelor la femeile gravide.

Direcția secundară de cercetare este legată de Internetul Industrial al Lucrurilor (IIoT), Industria 4.0 și fabricile inteligente, fiind axată pe optimizarea proceselor industriale și diferite metode de predicție, analiza datelor mari și procesarea inteligentă.

 

Proiecte de cercetare

Proiecte de Cercetare (rezumat proiecte reprezentative)

Câteva dintre proiectele implementate sau în curs de implementare în cadrul centrului de cercetare ARTEMIS.

Proiect Horizon 2020: Rețeaua Socială a Mașinilor (SOON)

Cod proiect: COFUND-CHIST-ERA-SOON, Contract de finanțare: UEFISCDI 101 (17/04/2019)
Program: Horizon 2020, proiect ERA-NET

Durată: 17 aprilie 2019 – 28 aprilie 2022

Responsabil instituțional: Prof. Laszlo Barna Iantovics, UMFST

Parteneri:

  • Academici: Universitatea de Medicină, Farmacie, Științe și Tehnologie „George Emil Palade” din Târgu Mureș; Universitatea de Științe Aplicate și Arte din Elveția de Vest; Academia Slovacă de Științe, Institutul de Informatică, Slovacia; Universitatea din Oviedo, Spania
  • Industriali: Tornos SA, MAT-Obaly, ArcelorMittal

Buget: Total: 1.259.197 € | UMFST: 176.920 €

Mai multe detalii: https://soon.umfst.ro/

Rezumat: Proiectul SOON își propune să investigheze impactul utilizării agenților sociali autonomi pentru optimizarea proceselor de producție industrială în cadrul Industriei 4.0. Prin termenul „Social” se înțelege că entitățile ciberfizice vor aparține unei rețele de entități conectate care vor acționa ca agenți autonomi cu relații similare entităților socio-profesionale umane. Acest concept este inspirat de rețelele sociale umane și relațiile profesionale. În prezent, există entități inteligente în Industria 4.0. În abordările actuale de ultimă generație, inteligența, dacă este implementată, este situată la nivel individual, iar entitățile inteligente eterogene nu pot comunica și coopera eficient chiar dacă au o localizare apropiată. Motivația principală a cercetării noastre provine din faptul că, dacă dorim să creăm un Internet al Tuturor autentic care reunește procese, date, lucruri și oameni, toate aceste entități trebuie să fie conectate și să urmeze o paradigmă comună și ușor de înțeles.

Promovarea Excelenței în Inovare pentru Transformarea Regiunilor Carbonifere în Economii Neutre din punct de vedere Climatic și Prospere – COALition

Proiect Horizon Wide Era, Domeniul Energie, Director de proiect: Cristian Dumitru
Universitate parteneră: Universitatea de Medicină, Farmacie, Științe și Tehnologie „George Emil Palade” din Târgu Mureș

Durată: 01.01.2023 – 31.12.2026

Buget: 408.700,00 EUR

Website: https://www.coalitionhubs.eu/

Rezumat: COALition este un proiect care vizează crearea unei strategii comune pentru energia durabilă între trei teritorii selectate din state UE în tranziție (Macedonia de Vest – GR, Centru – RO, Sud-Est – BG) care sunt, de asemenea, caracterizate ca fiind în extindere.

Metode Inovatoare de IA pentru Predare și Cercetare

Cod proiect: 21-COP-0038,

Finanțare: Mecanismul Financiar SEE 2014–2021

Durată: 01.03.2022 – 28.02.2023

Manager proiect: Conf. univ. Călin Avram

Parteneri:

  • Universitatea de Medicină, Farmacie, Științe și Tehnologie „George Emil Palade” din Târgu Mureș, România
  • SINTEF AS, Norvegia

Buget: 27.112 € Mai multe detalii: https://imtr.umfst.ro/

Rezumat: Acest proiect s-a concentrat pe dezvoltarea de metode inovatoare pentru personalul didactic și de cercetare în vederea analizei și procesării datelor folosind inteligența artificială. A vizat îmbunătățirea capacităților activităților educaționale și de cercetare prin metodologii avansate de IA.

Criminalistică Digitală prin Sisteme Inteligente (DigForASP)

Cod proiect: Acțiunea COST CA17124

Titlu: Criminalistică Digitală: Analiza Probelor prin Sisteme și Practici Inteligente
Durată: 10 septembrie 2018 – 3 septembrie 2023

Membru al Comitetului de Management, reprezentând România (UMFST): Laszlo Barna Iantovics

Rezumat: Proiectul s-a concentrat pe îmbunătățirea practicilor de criminalistică digitală prin valorificarea sistemelor inteligente pentru analiza probelor, promovând colaborarea între diverse țări pentru avansarea capacităților și metodologiilor criminalistice.

Rețeaua Siturilor Contaminate Industrial și Sănătatea (ICSHNet)

Cod proiect: Acțiunea COST IS1408

Durată: 29 aprilie 2015 – 28 aprilie 2019

Membru al Comitetului de Management, reprezentând România (UMFST): Laszlo Barna Iantovics

Rezumat: Acest proiect s-a concentrat pe abordarea preocupărilor de sănătate publică legate de contaminarea industrială, promovând colaborarea internațională pentru cercetarea impactului siturilor contaminate asupra sănătății umane. Prof. Laszlo Barna Iantovics a reprezentat instituția în Comitetul de Management al proiectului.

Tehnici Computaționale pentru Patrimoniul Jocurilor de Masă (GameTable)

Cod proiect: Acțiunea COST CA22145

Durată: 24 octombrie 2023 – 23 octombrie 2027

Membru al Comitetului de Management, reprezentând România (UMFST): Laszlo Barna Iantovics

Rezumat: Acest proiect vizează dezvoltarea de tehnici computaționale pentru conservarea patrimoniului jocurilor de masă, promovând colaborarea în cercetare între țări pentru protejarea patrimoniului cultural.

Imagistica de Fuziune pentru Simularea Fluxului Coronarian și a Perfuziei Miocardice (COROFLOW)

Cod proiect: 114BG/2016 Finanțare: Grant Punte PNIII

Durată: 1 octombrie 2016 – 30 septembrie 2018

Director de proiect: Prof. Szilágyi Sándor Miklós

Parteneri:

  • Universitatea „Petru Maior”
  • CARDIO MED S.R.L.

Buget: 102.222 € Website: https://www.coroflow.upm.ro/

Rezumat: Acest proiect s-a concentrat pe dezvoltarea tehnologiilor pentru simularea 3D a circulației coronariene și a perfuziei miocardice folosind tehnici de imagistică de fuziune.

Suport Decizional Medical de Nouă Generație Utilizând Fișe Electronice de Sănătate (NextGenElectroMedSupport)

Cod proiect: Contract 461CB/23.10.2010

Durată: 1 septembrie 2010 – 31 august 2012

Program: PNCDI 2007-2013-PN II, Cooperare Bilaterală (Bulgaria-România)

Parteneri: Trei universități din România, una din Bulgaria

Director grant: Laszlo Barna Iantovics

Rezumat: Acest proiect a vizat dezvoltarea de sisteme avansate de suport decizional medical utilizând fișe electronice de sănătate pentru sistemele de sănătate din România și Bulgaria.

Sisteme Medicale Complexe Hibride (ComplexMediSys)

Durată: 1 ianuarie 2011 – 31 decembrie 2012

Cod proiect: Contract 476/07.03.2011

Program: PNCDI 2007-2013-PN II, Cooperare Bilaterală (România-Slovacia)

Parteneri:

  • Universitatea Petru Maior
  • Academia Slovacă de Științe

Director grant: Laszlo Barna Iantovics

Rezumat: Proiectul s-a concentrat pe crearea de sisteme medicale hibride prin colaborare internațională, combinând expertiza din România și Slovacia.

 

Implant pe Bază de Ti cu Suprafață Modificată și Structuri Electromagnetice

Director de proiect: Prof. Ildikó Péter

Cod proiect: PN-III-P4-ID-PCE-2020-0404 (2021-2023)

Buget: 245.675,83 €

Granturi Interne de Cercetare ale Universității

Integrarea unui Sistem de Viziune Artificială pe o Stație de Asamblare cu Robot Industrial
Cercetător: Oltean Stelian-Emilian

Durată: 12 luni (2023)

 

Sistem Inteligent de Management al Clădirilor Campusului Universitar Integrând Soluții de Energie Regenerabilă

Cercetător: Cristian Dumitru

Durată: 12 luni (2022)

 

Modele Inovatoare de Analiză IA pentru Predicția Evoluției Stării de Sănătate
Cercetător: Călin Avram

Durată: 12 luni (2022)

 

Procesarea Imaginilor Medicale pentru Segmentarea Tumorilor Cerebrale și a Venelor Folosind IA Cercetător: Lefkovits Szidónia

Durată: 12 luni (2022)

Publicații în jurnale

  1. Fekete, L., Iantovics, L.B., Fekete, G.L.: Exploratory Axis Factoring for identifying the self-esteem latent factors and their correlation with the life quality of persons suffering from Vitiligo, Frontiers in Psychology 2023, 14, 1200713. Doi: 10.3389/fpsyg.2023.120071
  2. Kountchev, R.K, Iantovics, B.L., Kountcheva, R.A: Hierarchical Third-Order Tensor Decomposition through Inverse Difference Pyramid, Based on the 3D Walsh-Hadamard Transform with Applications in Data Mining, WIREs Data Mining and Knowledge Discovery 2020, 10(2), e1314. Doi: 10.1002/widm.1314
  3. Vlasa, I., Gligor, A., Dumitru, C.D., Iantovics, L.B.: Smart Metering Systems Optimization for Non-Technical Losses Reduction and Consumption Recording Operation Improvement in Electricity Sector, Sensors 2020, 20(10), 2947. Doi: 10.3390/s20102947
  4. Gecow, A., Iantovics, L.B., Tez, M. Cancer and Chaos and the Complex Network Model of a Multicellular Organism, Biology 2022, 11(9), 1317. Doi: 10.3390/biology11091317
  5. Iantovics, L.B., Rotar, C., Morar, F.: Survey on establishing the optimal number of factors in exploratory factor analysis applied to data mining, Wiley Interdisciplinary Reviews: Data Mining and Knowledge Discovery 2019, 9(2), e1294. Doi: 10.1002/widm.1294
  6. Hornyak, Oliver; Iantovics, Laszlo Barna, AdaBoost Algorithm Could Lead to Weak Results for Data with Certain Characteristics, Mathematics 2023,11(8),1801. Doi: 10.3390/math11081801
  7. Dulău, L.I.: CO2 Emissions of Battery Electric Vehicles and Hydrogen Fuel Cell Vehicles, Clean Technologies 2023, 5(2), 696-712.
  8. Dulău, L.I.: Power Cost and CO2 Emissions for a Microgrid with Hydrogen Storage and Electric Vehicles, Sustainability 2023, 15(22), 15750.
  9. Bucur, S.M., Iantovics, L.B., Bud, A., Bud, E.S., Cocoș, D.I., Vlasa, A.: Retrospective Study Regarding Orthodontic Retention Complications in Clinical Practice, Applied Sciences 2021, 12(1), 273. Doi: 10.3390/app12010273
  10. Iantovics, L.B.: Black-Box-Based Mathematical Modelling of Machine Intelligence Measuring, Mathematics 2021, 9(6), 681. Doi: 10.3390/math9060681
  11. Moldovan, F., Gligor, A., Bataga, T.: Structured Integration and Alignment Algorithm: A Tool for Personalized Surgical Treatment of Tibial Plateau Fractures, Journal of Personalized Medicine 2021, 11(3), 1 – 15, Doi: 10.3390/jpm11030190
  12. Bucur, SM, Bud, A, Gligor, A, Vlasa, A, Cocos, DI, Bud, ES.: Observational Study Regarding Two Bonding Systems and the Challenges of Their Use in Orthodontics: An In Vitro Evaluation, Applied Sciences 2021, 11(15), 1–10. Doi: 10.3390/app11157091
  13. Voda, M., Murgu, A., Sarpe, C.A., Graves, S.M., Avram, C. The Țigani Community Adaptability to Changes in Rural Romania and the COVID-19 Impact, International Journal of Environmental Research and Public Health 2021, 18(20),10622 Doi:10.3390/ijerph182010622
  14. Iantovics, L.B., Nichita, F.F.: On the Colored and the Set-Theoretical Yang–Baxter Equations, Axioms 2021, 10(3), 146. Doi: 10.3390/axioms10030146,
  15. Iantovics, L.B., Enachescu, C.: Method for Data Quality Assessment of Synthetic Industrial Data, Sensors 2022, 22(4), 1608. Doi: 10.3390/s22041608
  16. Gecow, A., Iantovics, LB.: Semi-Adaptive Evolution with Spontaneous Modularity of Half-Chaotic Randomly Growing Autonomous and Open Networks, Symmetry 2022, 14(1), 92, Doi: 10.3390/sym14010092
  17. Moldovan, F., Gligor, A., Moldovan, L., Bataga, T.: The Impact of the COVID-19 Pandemic on the Orthopedic Residents: A Pan-Romanian Survey. International Journal of Environmental Research and Public Health 2022, 19(15), 9176, Doi: 10.3390/ijerph19159176
  18. Dulău, L.I., Bică, D.: Impact of Electric Vehicles on a Power Line with Photovoltaic Power Plants Connected, Machines 2022, 10(2), 102, 1-29, Doi: 10.3390/machines10020102.
  19. Kouhalvandi, L., Matekovits, L.; Peter, I.: Magic of 5G Technology and Optimization Methods Applied to Biomedical Devices: A Survey, Applied Sciences 2022, 12(14), 7096. Doi:10.3390/app12147096
  20. Khan, J., Ullah, S., Ali, U., Tahir, F.A., Peter, I., Matekovits, L.: Design of a Millimeter-Wave MIMO Antenna Array for 5G Communication Terminals, Sensors 2022, 22(7), 2768. Doi: 10.3390/s22072768
  21. Singhwal, S.S., Matekovits, L., Peter, I., Kanaujia, B.K.: Study on Application of Dielectric Resonator Antenna in Implantable Medical Devices, IEEE Access 2022, 10, 11846-11857. Doi: 10.1109/ACCESS.2022.3144664
  22. Haller, P., Genge, B., Forloni, F., Baldini, G., Carriero, M., Fontaras, G.: VetaDetect: Vehicle tampering detection with closed-loop model ensemble, International Journal of Critical Infrastructure Protection 2022, 37, 100525.
  23. Dulău, L.I., Bică, D.: Optimal Power Flow Analysis of a Power System with Distributed Generators and Storage Considering Seasons, Tehnički Vjesnik – Tehnical Gazette 2022, 29(6), 1819-1826. Doi: 10.17559/TV-20210723100305.
  24. Dumitru, A.I., Velcii, G., Patroi, D., Pintea, J., Dumitru, T.G., Peter, I.: Effect of dopants on piezoelectrical properties of modified lead itanate ceramics, Romanian Journals of materials 2022, 52(2), 108-113.
  25. Kouhalvandi, L., Matekovits, L., Peter, I.: Deep Learning Assisted Automatic Methodology for Implanted MIMO Antenna Designs on Large Ground Plane, Electronics 2022, 11(1), 47. Doi: 10.3390/electronics11010047
  26. Dobai, B.M., Iantovics, L.B., Paiu, A., Dobreanu, D.: Exploratory Factor Analysis for Identifying CIEDs Patients’ Concerns during the COVID 19 Pandemic in Europe, Interdisciplinary Description of Complex Systems 2022, 20(1), 50-56. Doi: 10.7906/indecs.20.1.7
  27. Nechita, E., Crisan, G.C., Iantovics, L.B., Huang, Y., On the Resilience of Ant Algorithms. Experiment with Adapted MMAS on TSP, Mathematics 8(5), 752, 2020, Doi: 10.3390/math8050752
  28. Talmaciu, M., Dumitriu, L., Susnea, I., Lepin, V., Iantovics, L.B., Recognition and Optimization Algorithms for P5-Free Graphs, Symmetry 12(2), 2020, 304. Doi: 10.3390/sym12020304
  29. Pal, T., Iantovics, L.B., Preg, Z., Nemes-Nagy, E., Nyulas, K.I., Baba, D.F., German-Sallo, M. Risk Factors for Cognitive Dysfunction amongst Patients with Cardiovascular Diseases, Frontiers in Public Health 2024, 12, 1385089. Doi: 10.3389/fpubh.2024.1385089
  30. Fekete, G.L., Iantovics, L.B., Fekete, J.E., Fekete, L. Disseminate Cutaneous Vasculitis Associated with Durvalumab Treatment—Case Report, Mini-Review on Cutaneous Side Effects of Immune Checkpoint Inhibitor Therapies with Machine Learning Perspectives, Life 2024, 14 (9), 1062.
  31. Calin Avram, Adrian Gligor, Dumitru Roman, Ahmet Soylu, Victoria Nyulas, Laura Avram. Machine learning based assessment of preclinical health questionnaires. International Journal of Medical Informatics, 2023, 180, 105248. https://doi.org/10.1016/j.ijmedinf.2023.105248
  32. I. Sima, DM Cristea, LB Iantovics*, Virginia Niculescu, ACGA a Novel Biomimetic Hybrid Optimisation Algorithm based on a HP Protein Visualizer: An Interpretable Web-Based Tool for 3D Protein Folding based on the Hydrophobic-Polar Model, Biomimetics, 2025, 10(11):763; https://doi.org/10.3390/biomimetics10110763
  33. A. Biró, L.B. Iantovics*, L.Fekete, GL Fekete, Prototype of a multimodal AI system for vitiligo detection and mental health monitoring, Frontiers in Medicine, 2025 12:1709891, https://doi.org/10.3389/fmed.2025.1709891
  34. G.L. Fekete*, L.B. Iantovics*, J.E. Fekete and L. Fekete, Case Reports and Artificial Intelligence Challenges on Squamous Cell Carcinoma Developed on Chronic Radiodermitis, Journal of Clinical Medicine, 2025, 14(11): 3921 https://doi.org/10.3390/jcm14113921
  35. L. Fekete, G.L. Fekete*, L.B. Iantovics, J.E. Fekete, V. Bacârea, Evaluation of the clinical and sociodemographic features of patients with vitiligo from the central region of Romania, Frontiers in Medicine, 2025, 12:1544184, https://doi.org/10.3389/fmed.2025.154418
  36. C. Koç, F. Özyurt, LB Iantovics*, Survey on Latest Advances in Natural Language Processing Applications of Generative Adversarial Networks, Wiley Interdisciplinary Reviews-Data Mining and Knowledge Discovery, 2025, 15(1):e70004 https://doi.org/10.1002/widm.70004
  37. SC Moldovan, LB Iantovics*, Review on Information Fusion-Based Data Mining for Improving Complex Anomaly Detection, Wiley Interdisciplinary Reviews-Data Mining and Knowledge Discovery, 2025, 15(2), e70017 https://dx.doi.org/10.1002/widm.70017
  38. I Sima, DM Cristea, EM Ciortea, LB Iantovics, cRAMI 4.0 an Improved Reference Architectural Model for Industrie 4.0 (RAMI 4.0) based on a three-dimensional cubic lattice model, Annales Mathematicae et Informaticae, 2025, 61: 215-228. https://doi.org/10.33039/ami.2025.10.023
  39. DM Cristea,* D Onita, LB Iantovics*, Biomimetic Transfer Learning-Based Complex Gastrointestinal Polyp Classification, Biomimetics, 2025, 10(10): 699 https://doi.org/10.3390/biomimetics10100699
  40. IF Gheorghita, VI Bocanet, LB Iantovics*, Fine-Tuning BiomedBERT with LoRA and Pseudo-Labeling for Accurate Drug-Drug Interactions Classification, Applied Sciences-Basel, 2025, 15(15), 8653; https://doi.org/10.3390/app15158653
  41. DM Cristea*, I Sima, LB Iantovics*, Comparative analysis of optimized logistic regression with state-of-the-art models for complex gastroenterological image analysis, Frontiers in Medicine, 2025, 12: 1655612 https://doi.org/10.3389/fmed.2025.1655612
  42. FI Gheorghita, VI Bocanet, LB Iantovics*, Machine learning-based drug-drug interaction prediction: a critical review of models, limitations, and data challenges, Frontiers in Pharmacology, 2025, 16:1632775 https://doi.org/10.3389/fphar.2025.1632775

 

Prezentări la conferințe

  1. Iantovics, L.B. (2023): Measuring Machine Intelligence Using Black-Box-Based Universal Intelligence Metrics. In: Kountchev, R., Mironov, R., Nakamatsu, K. (eds) 3rd International Workshop on New Approaches for Multidimensional Signal Processing. NAMSP 2022. Technical University of Sofia, Sofia, Bulgaria, July 07-09, 2022. Smart Innovation, Systems and Technologies, 332. Springer, Singapore. pp 65–78 Doi: 10.1007/978-981-19-7842-5_7
  2. Gatial, E., Balogh, Z., Dolatabadi, S.H., Ghorbel, H., Carrino, S., Dreyer, J., Montequín, V.R., Gligor, A., Iantovics, L.B. (2023): Auction-Based Job Scheduling for Smart Manufacturing, IEEE 17th International Symposium on Applied Computational Intelligence and Informatics (SACI), Timisoara, Romania, 693-698, Doi: 10.1109/SACI58269.2023.10158649
  3. Ghorbel, H., Dreyer, J., Abdalla, F., Montequin, V.R., Balogh, Z., Gatial, E., Bundinska, I., Gligor, A., Iantovics, L.B., Carrino, S. (2021): SOON: Social Network of Machines to Optimize Task Scheduling in Smart Manufacturing, 2021 IEEE 32nd Annual International Symposium on Personal, Indoor and Mobile Radio Communications (PIMRC), 13-16 Sept. 2021, Helsinki, Finland, IEEE CS Press,  1-6. Doi 10.1109/PIMRC50174.2021.9569644
  4. Moldovan, F., Gligor, A., Bataga, T. (2022). Dimensional Optimization in Screw Fixation for Personalized Treatment of the Tibial Plateau Fracture. The 15th International Conference Interdisciplinarity in Engineering. Inter-Eng 2021. Lecture Notes in Networks and Systems, vol 386. Springer, Cham. Doi: 10.1007/978-3-030-93817-8_69
  5. Gligor, A., Dumitru, CD., Vlasa, I. (2022): Multicriterial Assessment of Power Losses in Electricity Distribution Grid Considering the Profile Consumers Analysis. The 15th International Conference Interdisciplinarity in Engineering. Inter-Eng 2021. Lecture Notes in Networks and Systems, vol 386. Springer, Cham. Doi: 10.1007/978-3-030-93817-8_55
  6. Dumitru, CD., Gligor, A., Ilie, V. (2023): Intelligent Solar Photovoltaic Development Model for University Campus Buildings. The 16th International Conference Interdisciplinarity in Engineering (Inter-Eng 2022). Lecture Notes in Networks and Systems, vol 605. Springer, Cham. Doi: 10.1007/978-3-031-22375-4_61
  7. Covrig, T., Gligor, A., Duka, AV., Roșca, OA. (2023): Web Based PLC Integrated Process Simulator. The 16th International Conference Interdisciplinarity in Engineering. Inter-Eng 2022. Lecture Notes in Networks and Systems, vol 605. Springer, Cham. Doi: 10.1007/978-3-031-22375-4_72
  8. Dulău, L.I., Bică, D. (2022): Analysis of the Power Demand in Romania During the COVID-19 Pandemic, The 15th International Conference Interdisciplinarity in Engineering (Inter-Eng 2021) Lecture Notes in Networks and Systems, 386, p. 497–507, Doi: 10.1007/978-3-030-93817-8_46.
  9. Dulău, L.I., Bică, D. (2022): Analysis of the Charging Price and Travel Time of Battery Electric Vehicles in Romania, 15th International Conference Interdisciplinarity in Engineering (Inter-Eng 2021) Lecture Notes in Networks and Systems, 386, p.522–532. Doi: 10.1007/978-3-030-93817-8_48.
  10. Dulău, M., Oltean, S.E. (2022): Robust Control Design of MIMO Systems, 15th International Conference Interdisciplinarity in Engineering (INTER-ENG 2021), Targu Mures, Romania, 07-08 oct. 2021, Lecture Notes in Networks and Systems, Springer, vol. 386, 684-695. Doi: 10.1007/978-3-030-93817-8_61
  11. Lenard, T., Bolboacă, R., Genge, B., Haller, P. (2020): MixCAN: Mixed and Backward-Compatible Data Authentication Scheme for Controller Area Networks, 2020 IFIP Networking Conference (Networking), Paris, France, pp. 395-403.
  12. Bolboacă, R., Lenard, T., Genge, B., Haller, P. (2020): Locality sensitive hashing for tampering detection in automotive systems, Proceedings of the 15th International Conference on Availability, Reliability and Security (ARES ’20), 57. Doi: 10.1145/3407023.3409206
  13. Lenard, T., Bolboacă, R., Genge, B. (2020): LOKI: A Lightweight Cryptographic Key Distribution Protocol for Controller Area Networks, 2020 IEEE 16th International Conference on Intelligent Computer Communication and Processing (ICCP), Cluj-Napoca, Romania, 2020, pp. 513-519, Doi: 10.1109/ICCP51029.2020.9266192.
  14. Szabó, P., Genge, B. (2020): Efficient conversion prediction in E-Commerce applications with unsupervised learning, 2020 International Conference on Software, Telecommunications and Computer Networks (SoftCOM), Split, Croatia, 2020, pp. 1-6, doi: 10.23919/SoftCOM50211.2020.9238344.
  15. Simo, Z., Muraru, M.M., Iantovics, L.B. Impact of k-Nearest Neighbors Parameter Tuning on Healthcare Prediction Accuracy Across Diverse Datasets, 18th International Conference on Interdisciplinarity in Engineering, I am pleased to inform you that your submission, Springer Lecture Notes in Networks and Systems (Publication in progress)
  16. Muraru, M.M., Simo, Z., Iantovics, L.B. The use of Machine Learning algorithms for CO2 emissions forecasting in fleet management optimization, 18th International Conference on Interdisciplinarity in Engineering, Springer Lecture Notes in Networks and Systems book (Publication in progress)
  17. Cucos, A.M., Iantovics, L.B. Comparative Study of Random Forest, Gradient Boosted Trees, Feedforward Neural Networks and Convolutional Neural Networks using Fingerprints and Molecular Descriptors for Adverse Drug Reaction Prediction, 28th International Conference on Knowledge-Based and Intelligent Information & Engineering Systems (KES 2024) (Publication in progress)
  18. Antal, L.M., Iantovics, L.B. Advanced Data Analysis for Machine Learning-powered Recommender Systems, 28th International Conference on Knowledge-Based and Intelligent Information & Engineering Systems (KES 2024) (Publication in progress)
  19. Iantovics, L.B., Hornyák, O., Crișan, G.C., Crainicu, B., Nechita, E. (2024). Effective Contract-Net-Based Intrusion Detection Using Intelligent Agent-Based Systems. In: Cornejo, M., Kóczy, L.T., Medina, J., Ramírez-Poussa, E. (eds) Computational Intelligence and Mathematics for Tackling Complex Problems 5. Studies in Computational Intelligence, vol 1127. Springer, Cham. Doi: 0.1007/978-3-031-46979-4_18
  20. Gheorghiță, F.I., Pop, D.O., Iantovics, L.B. Molecular Feature-Based Prediction of Drug-Drug In-Teractions Using Graph Neural Networks, 28th International Conference on Knowledge-Based and Intelligent Information & Engineering Systems (KES 2024) (Publication in progress)
  21. Avram C., Gligor A., Avram L., A Formal Model Based Automated Decision Making. Procedia Manufacturing 2020, Volume: 46, Pages: 573-579, DOI: 10.1016/j.promfg.2020.03.083
  22. Olah P., Movileanu I., Suciu N., Muji M., Marusteri M., SimionescuD., Avram C. Exploring Hierarchical Medical Data stored as Multi-trees in a Relational Database. International Conference on Advancements of Medicine and Health Care through Technology; 12th – 15th October 2016, Cluj-Napoca, Romania pp 219-222. https://doi.org/10.1007/978-3-319-52875-5_47
  23. Calin Avram, Laura Avram, Marius Marusteri, The chi square test and the need to apply corrections for big data, Book 44st Annual Conference of the International Society for Clinical Biostatistics, 27 – 31 August 2023, Milano, Ital

Device and method for diagnosis and predictive maintenance used in the control and monitoring installation of the parameters of a production line with electric drives. Inventors Adrian Gligor, Laszlo Barna Iantovics, Alexandru Marius Turc; OSIM registration date: 01/07/2022; Patent application number OSIM: A/00378

Contact
Adresă
Centru de Cercetare în Inteligența Artificială, Știința Datelor și Inginerie Inteligentă (ARTEMIS)
E-mail
barna.iantovics@umfst.ro