Robotyka autonomiczna
i sprzętowa akceleracja AI
Projektujesz inteligentne systemy, które działają w świecie rzeczywistym — od chipów i akceleratorów AI po roboty społeczne i pojazdy autonomiczne. Łączysz algorytmy uczenia maszynowego z dedykowanym sprzętem, realizując AI tam, gdzie liczy się każda milisekunda.
O czym jest ta ścieżka?
Specjalność łączy zagadnienia sztucznej inteligencji, projektowania systemów cyfrowych oraz nowoczesnej robotyki. Program koncentruje się na praktycznym wykorzystaniu metod AI w systemach działających w świecie rzeczywistym — robotach mobilnych, inteligentnych liniach produkcyjnych, systemach przemysłowych oraz pojazdach autonomicznych.
Sprzętowa realizacja AI
Studenci zdobywają wiedzę z zakresu projektowania układów cyfrowych, architektury mikroprocesorów, specjalizowanych procesorów obliczeniowych (GPU, TPU, NPU) oraz metod sprzętowej realizacji algorytmów AI w układach FPGA i systemach wbudowanych. Program obejmuje też narzędzia CAD/EDA, weryfikację funkcjonalną i optymalizację energooszczędności.
Autonomia i robotyka w praktyce
Specjalność przygotowuje do pracy nad inteligentnymi systemami nowej generacji — robotami społecznymi, systemami ADAS, dronami i pojazdami autonomicznymi. Kluczowe znaczenie ma szybkie przetwarzanie danych, autonomia działania i niezawodność w trudnych warunkach przemysłowych i terenowych.
Pięć filarów specjalności
Program zbudowany jest wokół pięciu kluczowych obszarów, które razem dają kompletny warsztat inżyniera AI pracującego na granicy oprogramowania i sprzętu.
Projektowanie układów cyfrowych i weryfikacja
- Języki opisu sprzętu (SystemVerilog, VHDL)
- Pipelining, sieci zegarowe, IP core
- Weryfikacja funkcjonalna — UVM, PSL
- Interfejsy VPI/DPI (C/C++)
- Narzędzia CAD/EDA, synteza i emulacja
Procesory i akceleratory AI
- Architektury GPU, TPU, NPU
- Projektowanie mikroprocesorów CISC/RISC dla AI
- Akceleratory macierzowe i obliczenia równoległe
- Zrównoleglanie i hybrydyzacja obliczeń AI
- Optymalizacja kodu i dostęp do pamięci
Sprzętowe systemy AI i FPGA
- Implementacja sieci neuronowych w FPGA/SoC
- Magistrale AXI i topologie Network-on-Chip
- Procesory ARM, MicroBlaze, RISC-V w systemach AI
- RTOS i Linux z determinizmem czasowym
- Niezawodność i wspomaganie projektowania sprzętu przez AI (ASIC)
Robotyka i automatyka przemysłowa
- AI w predykcyjnym sterowaniu procesami
- Diagnostyka i monitorowanie linii produkcyjnych
- Roboty społeczne — emocje, mowa, gesty
- Percepcja w czasie rzeczywistym (kamera, mikrofon)
- Inferencja AI z akceleratorami w robotach
Pojazdy autonomiczne i percepcja
- UAV, AGV, AMR — budowa i klasyfikacja
- SLAM, planowanie tras i nawigacja AI
- Systemy ADAS — LiDAR, radar, wizja
- Detekcja przeszkód, pieszych, znaków
- Bezpieczeństwo funkcjonalne i cyberbezpieczeństwo
9 przedmiotów specjalistycznych
Każdy przedmiot łączy solidną teorię z intensywnymi zajęciami laboratoryjnymi i projektowymi — studenci pracują z realnym sprzętem: układami FPGA, płytkami SoC i platformami robotycznymi.
Komputerowe projektowanie układów cyfrowych
Sieci zegarowe, pipelining, IP core, emulacja i synteza — efektywne projektowanie sprzętowych elementów AI pod kątem szybkości, energooszczędności i niezawodności.
Wprowadzenie do weryfikacji funkcjonalnej
SystemVerilog (IEEE 1800), metodologia UVM, specyfikacja własności PSL, interfejsy VPI/DPI — kompleksowa weryfikacja złożonych systemów cyfrowo-sprzętowych.
Projektowanie mikroprocesorów dla AI
Architektura CISC/RISC ze wsparciem obliczeń AI — studenci budują własny mikroprocesor w HDL i uruchamiają go na układzie FPGA.
Specjalizowane procesory obliczeniowe w systemach SI
Architektura GPU, TPU i NPU, tensorowanie, zrównoleglanie obliczeń AI, kolejkowanie zadań i optymalizacja dostępu do pamięci w środowiskach produkcyjnych.
Zaawansowane techniki projektowania sprzętowych systemów SI
Systemy SoC z procesorami ARM/MicroBlaze/RISC-V, magistrale AXI, Network-on-Chip, RTOS, Linux RT — pełny stos sprzętowo-programowy dla aplikacji AI.
AI we wspomaganiu projektowania sprzętu
Algorytmy heurystyczne w syntezie ASIC, weryfikacja formalna złożonych projektów, optymalizacja i udoskonalanie systemów cyfrowych z użyciem AI.
Metody SI w automatyce przemysłowej
Modelowanie, symulacja, regulacja i diagnostyka z AI — najnowsze platformy sprzętowe i programowe dla przemysłowych systemów automatyki 4.0.
SI w robotyce społecznej
Architektura sprzętowa robotów społecznych, przetwarzanie sygnałów w czasie rzeczywistym, inferencja z akceleratorami GPU/TPU/NPU, rozpoznawanie emocji i zachowań.
Pojazdy autonomiczne
UAV, AGV, AMR — SLAM, planowanie tras, systemy ADAS, fuzja sensoryczna, systemy rojowe, bezpieczeństwo funkcjonalne i cyberbezpieczeństwo pojazdów autonomicznych.
Czy ta ścieżka jest dla Ciebie?
Specjalność skierowana jest do studentów zainteresowanych projektowaniem nowoczesnych systemów autonomicznych oraz wykorzystaniem AI w rozwiązaniach sprzętowych. Adresowana jest do osób, które chcą łączyć programowanie, algorytmy uczenia maszynowego, technikę cyfrową oraz robotykę — i widzą AI nie tylko jako oprogramowanie, ale jako układ scalony, robotyczną rękę lub autonomiczny pojazd.
Zainteresowania
Architektura systemów cyfrowych, systemy wbudowane, automatyka, robotyka oraz praktyczne wdrażanie AI w urządzeniach fizycznych — przemysłowych, motoryzacyjnych i robotycznych.
Wymagania wstępne
Podstawowa znajomość techniki cyfrowej i programowania komputerów. Otwartość na pracę zarówno z logiką sprzętową, jak i algorytmami uczenia maszynowego.
Co potrafisz po ukończeniu ścieżki?
Absolwent posiada zaawansowaną wiedzę z zakresu projektowania systemów AI realizowanych zarówno programowo, jak i sprzętowo — od chipa po autonomiczny pojazd.
Projektowanie układów cyfrowych i FPGA
Projektujesz i weryfikujesz złożone systemy cyfrowe w HDL (SystemVerilog), implementujesz algorytmy AI w układach FPGA/SoC z pełną kontrolą nad wydajnością i energooszczędnością.
Programowanie akceleratorów AI
Efektywnie wykorzystujesz GPU, TPU i NPU do trenowania i inferencji modeli AI — optymalizujesz kod, zarządzasz pamięcią i zrównoleglasz obliczenia w środowiskach produkcyjnych.
Systemy wbudowane czasu rzeczywistego
Projektujesz architekturę systemów embedded AI z RTOS/Linux RT, magistralami AXI i Network-on-Chip — gwarantując determinizm czasowy i niezawodność w trudnych warunkach.
Wdrożenia AI w robotyce i przemyśle
Implementujesz metody AI w robotach społecznych i liniach produkcyjnych — sterowanie, diagnostyka predykcyjna, rozpoznawanie emocji i zachowań z inferencją na dedykowanym sprzęcie.
Pojazdy i systemy autonomiczne
Projektujesz systemy SLAM, ADAS i planowania tras dla dronów UAV, pojazdów AGV/AMR — zapewniając bezpieczeństwo funkcjonalne i odporność na cyberzagrożenia.
AI we wspomaganiu projektowania sprzętu
Stosujesz algorytmy AI do automatyzacji syntezy i weryfikacji układów ASIC — przyspieszając projektowanie złożonych systemów elektronicznych nowej generacji.
Kim zostaniesz?
Absolwenci są przygotowani do pracy w sektorach high-tech, przemyśle 4.0, branży motoryzacyjnej, robotycznej i półprzewodnikowej — wszędzie tam, gdzie rozwijane są zaawansowane systemy autonomiczne i inteligentne urządzenia.
Embedded AI / FPGA Engineer
Projektujesz i implementujesz algorytmy AI w układach FPGA i systemach SoC — od syntezy HDL po uruchomienie na sprzęcie docelowym.
AI Chip / ASIC Designer
Projektujesz dedykowane akceleratory AI i mikroprocesory dla firm półprzewodnikowych — od architektury po weryfikację funkcjonalną.
Autonomous Systems Engineer
Budujesz systemy percepcji i sterowania dla dronów UAV, robotów AGV/AMR i pojazdów autonomicznych z zastosowaniem SLAM i uczenia wzmacnianego.
Automotive AI Engineer
Rozwijasz systemy ADAS i oprogramowanie dla pojazdów autonomicznych — fuzja sensoryczna, detekcja obiektów i bezpieczeństwo funkcjonalne (ISO 26262).
Robotics AI Engineer
Implementujesz algorytmy rozpoznawania emocji, mowy i gestów w robotach społecznych oraz systemy predykcyjne w automatyce przemysłowej 4.0.
AI Systems Architect
Projektujesz architekturę złożonych systemów cyberfizycznych — od wyboru akceleratorów przez stos sprzętowo-programowy po integrację z infrastrukturą przemysłową.
Wybierz swoją ścieżkę
Robotyka autonomiczna i sprzętowa akceleracja AI to jedna z trzech ścieżek dyplomowania na kierunku Sztuczna Inteligencja. Sprawdź szczegóły rekrutacji i dołącz do grona specjalistów AI.
Sprawdź rekrutację →
