dr inż. Marcin Jukiewicz

Podstawowe informacje:

e-mail: marcin.jukiewicz@amu.edu.pl

Dyżury dla studentów: tabela

Pokój: 64

Telefon: 618292099

Orcid: https://orcid.org/0000-0001-9404-9814

Researchportal: https://researchportal.amu.edu.pl/info/author/UAM213982/

www:

Funkcje pełnione na UAM:

  • pełnomocnik Dziekana WPiK ds. studiów z Kognitywistyki
  • członek Rady Programowej kierunku Kognitywistyka
  • członek Rady Naukowej Dyscyplin: nauki o polityce i administracji, nauki o mediach i komunikacji społecznej, nauki o bezpieczeństwie
  • członek Rady Kształcenia Szkoły Nauk Społecznych

Prowadzone zajęcia:

 

Praca naukowo – badawcza

Wybrane publikacje:

  • Buchwald, M., Czyż, A., & Jukiewicz, M. (2021). Analysis of EEG Signals for Nontechnical and Non-medical Students. International Journal of Instruction, 14(2), 861–872. http://doi.org/10.29333/iji.2021.14248a
  • Buchwald, M., & Jukiewicz, M. (2017). Project and evaluation EMG/EOG Human-Computer interface. Przegląd Elektrotechniczny, 93, 128–131. http://doi.org/10.15199/48.2017.07.28
  • Buchwald, M., Kupinski, S., Bykowski, A., Marcinkowska, J., Ratajczyk, D., & Jukiewicz, M. (2019). Electrodermal activity as a measure of cognitive load: a methodological approach. W 2019 Signal Processing: Algorithms, Architectures, Arrangements, and Applications (SPA) (ss. 175–179). IEEE. http://doi.org/10.23919/SPA.2019.8936745
  • Jukiewicz, M., Buchwald, M., & Cysewska-Sobusiak, A. (2018). Finding optimal frequency and spatial filters accompanying blind signal separation of EEG data for SSVEP-based BCI. International Journal of Electronics and Telecommunications, 64(4), 439–444. http://doi.org/10.24425/123543
  • Jukiewicz, M., Buchwald, M., & Czyz, A. (2019). Optimizing SSVEP-based brain-computer interface with CCA and Genetic Algorithms. W 2019 Signal Processing: Algorithms, Architectures, Arrangements, and Applications (SPA) (ss. 164–168). IEEE. http://doi.org/10.23919/SPA.2019.8936758
  • Jukiewicz, M., & Cysewska-Sobusiak, A. (2016). Stimuli design for SSVEP-based brain computer-interface. International Journal of Electronics and Telecommunications, 62, 109–113. http://doi.org/10.1515/eletel-2016-0014
  • Karkosz, S., & Jukiewicz, M. (2020). Feature selection for classification in Steady state visually evoked potentials (SSVEP)-based brain-computer interfaces with genetic algorithm. Bio-Algorithms and Med-Systems, 16(2), null. http://doi.org/10.1515/bams-2020-0013
  • Leszczyńska-Jasion, D., Petrukhin, Y., Shangin, V., & Jukiewicz, M. (2019). Functional Completeness in CPL via Correspondence Analysis. Bulletin of the Section of Logic, 48(1), 45–76. http://doi.org/10.18778/0138-0680.48.1.04
  • Ratajczyk, D., Jukiewicz, M., & Łupkowski, P. J. (2019). Evaluation of the uncanny valley hypothesis based on declared emotional response and psychophysiological reaction. Bio-Algorithms and Med-Systems, 15(2), 1–10. http://doi.org/10.1515/bams-2019-0008

Ważniejsze publikacje:

W interfejsach mózg-komputer ważne jest, aby urządzenia te były przyjazne dla użytkownika i poprawnie rozpoznawały intencje osoby badanej. Jedną z cech takich interfejsów, które je charakteryzują są bodźce. W publikacji “Stimuli design for SSVEP-based brain computer-interface” pochylam się nad problemem doboru paramentów bodźców na potrzeby interfejsów mózg-komputer. 

Wybrane osiągnięcia naukowo – badawcze:

  • wykonawca w grancie NCN „Distributive Deductive Systems for Classical and Non-classical Logics. Proof theory supported with computational methods” 2017/26/E/HS1/00127.
  • stypendysta „Fund_akcja” Fundacja Uniwersytetu im. Adam Mickiewicz: „Popularyzacja interfejsów mózg-komputer” w 2018 r.
  • stypendysta „Czesław M. Rodkiewicz Scholarship Foundation” w 2016 r.
  • członek Polskiego Towarzystwa Kognitywistycznego.

Zainteresowania badawcze:

Moje zainteresowania badawcze dotyczą zastosowań szcztucznej inteligencji (w szczególności optymalizacji oraz pomiary i analiza sygnałów bioelektrycznych pochodzenia biologicznego.

Realizowany obecnie projekt badawczy:

Mój aktualnie realizowany projekt badawczy związany jest z grantem „Distributive Deductive Systems for Classical and Non-classical Logics. Proof theory supported with computational methods”. W jego ramach opracowałem algorytm genetyczny, który minimalizuje wielkość drzew dowodowych dla formuł Klasycznego Rachunku Zdań. 

Współpraca z otoczeniem społeczno – gospodarczym:

 

Skip to content