SRIP Tovarne Prihodnosti

SRIP Tovarne Prihodnosti
Dodana vrednost povezovanja

Center za Razvojno Inovacijsko partnerstvo na Institutu “Jožef Stefan” je koordinator Strateško Razvojno-Inovacijskega Partnerstva SRIP Tovarne Prihodnosti.

Operacijo delno financira Evropska unija iz Evropskega sklada za regionalni razvoj. Operacija se izvaja v okviru Prednostne naložbe: »Inovacijska družba znanja« in specifičnega cilja RSO1.1 »Razvoj in izboljšanje raziskovalne in inovacijske zmogljivosti ter uvajanje naprednih tehnologij«.

Nagradi Tehnološke mreže Tehnologija vodenja procesov za najboljši študentski deli 2025

Tehnološka mreža Tehnologija vodenja procesov (TM TVP) je tudi letos podelila nagradi za najboljše študentske naloge na področju tehnologije vodenja. Gre že za trinajsto zaporedno podelitev, ki spodbuja kakovostno raziskovalno delo mladih ter krepitev povezav med akademskim znanjem in industrijsko prakso.

Slavnostna podelitev nagrad je potekala 3. aprila 2025 v okviru konference Avtomatizacija v industriji in gospodarstvu (AIG’25) v hotelu City v Mariboru, kjer so bili nagrajenci tudi javno predstavljeni.

Najboljše diplomsko delo 2025

🏆 Prejemnik: Rene Rajzman
📘 Naslov dela: Optimizacija podatkov vremenskega modela z uporabo naprednih metod strojnega učenja
🏫 Fakulteta: Fakulteta za elektrotehniko, računalništvo in informatiko, Univerza v Mariboru
👨‍🏫 Mentorja: prof. dr. Milan Zorman in dr. Robert Meolic
💶 Višina nagrade: 500 EUR

Delo obravnava uporabo strojnega učenja za izboljšanje vremenskih napovedi, ki vplivajo na elektroenergetske izračune. Razvit je bil oblačni sistem s hibridnimi modeli za napovedovanje in popravljanje napak vremenskih spremenljivk, kot so temperatura in hitrost vetra.

Najboljše magistrsko delo 2025

🏆 Prejemnik: Erik Sovdat
📘 Naslov dela: Modeliranje in vodenje kvadrokopterja z uporabo sistema za zajem gibanja OptiTrack
🏫 Fakulteta: Fakulteta za elektrotehniko, Univerza v Ljubljani
👨‍🏫 Mentor: doc. dr. Simon Tomažič
💶 Višina nagrade: 1000 EUR

V okviru magistrskega dela je bil razvit matematični model kvadrokopterja in preizkušen sistem za zajem gibanja. Z uporabo optimizacije z rojem delcev so izboljšali PID-regulatorje, kar je povečalo stabilnost in natančnost vodenja v simulacijskem okolju in omogočilo testiranje osnovnih algoritmov tudi na realnem sistemu.

TM TVP s podeljevanjem nagrad spodbuja odličnost mladih raziskovalcev in krepi povezave med akademskim znanjem in industrijsko prakso. Vse mentorje in podjetja vabijo, da k sodelovanju pristopijo tudi v prihodnjem letu.