Zprovoznění výukového softwaru NEST

na fakultním HPC clusteru

Pro Karolínu Korvasovou a výuku předmětu Úvod do výpočetní neurovědy na MFF UK jsme realizovali nasazení a integraci simulačního softwaru NEST Desktop a NEST Simulator do fakultní výpočetní infrastruktury. Řešení umožňuje studentům pracovat s grafickým rozhraním i Jupyter notebooky přímo na univerzitním HPC clusteru, bez závislosti na externích evropských infrastrukturách.

Součástí práce byla integrace do JupyterHubu, provoz přes SLURM, kontejnerizace pomocí Apptaineru, úpravy proxy vrstvy a řešení bezpečnostních a XSRF problémů při komunikaci mezi NEST Desktopem, NEST Serverem a JupyterHubem.

Zadavatel: Karolína Korvasová, M.Sc., Dr. rer. nat., Skupina výpočetních neurověd, MFF UK

Provoz softwaru Origin na Linuxu

pro vědecké zpracování dat

Pro Katedru fyziky kondenzovaných látek jsme řešili problém používání analytického softwaru

Origin v prostředí Linux, které je standardně doporučováno pro vědeckou práci a přístup k HPC clusterům, přestože samotný software nemá nativní linuxovou verzi. Cílem bylo umožnit linuxovým uživatelům plnohodnotnou práci s daty a zachovat kompatibilitu s existujícími projekty a spoluprací napříč výzkumnými skupinami.

Zadavetel: doc. RNDr. Karel Carva, PhD., Katedra fyziky a kondenzovaných látek, MFF UK

Kontejnerizace a snadná instalace GBTOlib a UKRmol+

Pro tým Zdeňka Mašína jsme připravili distribuci výpočetních kódů GBTOlib a UKRmol (UKRmol-in/UKRmol-out), aby byly použitelné i pro uživatele bez zkušeností s kompilací a linkováním. Cílem bylo odstranit bariéru složitého buildu (BLAS/LAPACK, OpenMPI, SCALAPACK/ELPA aj.) a dodat reprodukovatelné prostředí pro release.

By dodán 1) build přes Conda/Mambu včetně úprav CI na GitLabu a doplněné dokumentace, a (2) hotové kontejnery (Docker → Apptainer) vhodné pro provoz na clusteru Chiméra, včetně návodů na spouštění přes SLURM. Součástí bylo i zajištění dvojí kompilace (double + quad precision) a workflow pro testování pomocí ctest.

Zadavatel: Mgr. Zdeněk Mašín, Ph.D., Ústav teoretické fyziky, MFF UK

Analýza single-cell dat (scRNA-seq)

Pro tým Adama Klocperka jsme zpracovali experimentální data z moderní metody, která sleduje aktivitu genů v jednotlivých buňkách. Původní data obsahovala několik technických problémů (špatně spárované vzorky, chybějící značení pacientů, část nekvalitních buněk), které bylo nutné nejprve opravit. Provedli jsme kompletní vyčištění dat, odstranění nekvalitních buněk a následné rozdělení buněk podle skutečných pacientů pomocí genetických informací. Data z různých měření jsme sjednotili tak, aby šla smysluplně porovnávat, a automaticky jsme přiřadili jednotlivým buňkám jejich typ (např. různé druhy T-lymfocytů).

Výsledkem je přehledně zpracovaný dataset připravený pro biologickou interpretaci a další výzkum. Součástí projektu bylo také vytvoření interního nástroje (AI asistenta), který pomáhá s přípravou analýz a technických reportů.

Zadavatel: doc. MUDr. Adam Klocperk, Ph.D., Ústav Imunologie, 2. LF UK

Webové rozhraní pro analýzu rizik (CLIP)

Pro tým CLIP jsme vytvořili jednoduché webové rozhraní pro sledování vývoje rizik v čase. Uživatel do aplikace nahraje vyhodnocené tabulky rizik (FMEA) za jednotlivé roky (např. 2024, 2025, 2026) a systém automaticky zobrazí přehledné grafy znázorňující změny rizikovosti v průběhu let.

Cílem bylo nahradit ruční práci s tabulkami a grafy a umožnit rychlé a srozumitelné vyhodnocení trendů. Aplikace je navržena tak, aby ji mohli používat i ne-technicky orientovaní uživatelé, a je dostupná v české verzi podle požadavků zadavatele.

Zadavatel: Mgr. Jan Stuchlý, Ph.D., Childhood Leukemia Investigation Prague (CLIP)

AI pipeline pro zpracování lékařských zpráv

Vyvinuli jsme AI nástroj pro převod odborných lékařských zpráv do srozumitelné češtiny pro pacienty. Systém funguje jako pipeline: vstupem je původní medicínský text, výstupem strukturované a jazykově zjednodušené shrnutí při zachování faktické správnosti.

Řešení kombinuje rozsáhlou znalostní bázi (MKN-10, databáze léčiv, zkratky aj.) s algoritmem pro vyhledávání termínů (Aho–Corasick) a velkým jazykovým modelem Qwen2.5 pro generování textu. Používáme few-shot prompting a řízené parametry generování pro vyšší konzistenci výstupu. Cílem bylo vytvořit kontejnerizovanou službu připravenou pro on-premise nasazení ve zdravotnickém prostředí, s důrazem na rozšiřování znalostní báze a odbornou kontrolu správnosti výstupů.

Zadavatel: doc. RNDr. Karel Fišer, Ph.D., 2. Lékařská fakulta UK

Automatizace měření tloušťky hluboké fascie ze sonografických snímků

Pro Kliniku rehabilitace navrhujeme nástroje pro zefektivnění měření tloušťky hluboké fascie na ultrazvukových (sono) snímcích. Cílem projektu je snížit časovou náročnost, zvýšit reprodukovatelnost měření a omezit subjektivní vliv obsluhy.

Paralelně vyvijíme dvě řešení. První rozšiřuje ImageJ pomocí vlastního makra a implementuje automatizované výpočty tloušťky z připravené masky (včetně variant založených na distance transform, skeletonu a kolmých řezech). Druhé řešení využívá moderní segmentační modely typu Segment Anything Model (včetně experimentů s verzí SAM3 a medicínskými adaptacemi) pro poloautomatickou segmentaci fascie přímo z neoznačených snímků.

Zadavatel: Mgr. Adéla Quittková, Klinika rehabilitace a tělovýchovného lékařství 2. LF UK a FN Motol

Bezpečné nasazení Sensitive Cloud pro práci s citlivými daty

Pro tým Jakuba Drápala připravujeme workflow pro předzpracování citlivých právních dat v prostředí Sensitive Cloud tak, aby surová data zůstala v izolaci (read-only) a ven odcházely pouze schválené, anonymizované výstupy.

Klíčovou částí je offline distribuce prostředí pro R a Python: kompletní sady knihoven sestavujeme a testujeme mimo cloud (conda-lock/CI), připravujeme jako read-only archivy (conda-pack) a do Sensitive Cloudu nasazujeme jako hotové verze bez možnosti ad-hoc instalací. Součástí je i zprovoznění uživatelského desktopu (RStudio/Jupyter/VS Code) a řešení bezpečného přenosu dat přes S3 a schvalovací proces.

Zadavatel: doc. JUDr. Jakub Drápal , M.Phil., Ph.D., Právnická fakulta UK

Webová platforma pro studii Vojtovy metody (SymBaby)

Pro Kliniku rehabilitace 2. LF UK a FN Motol navrhujeme a vyvíjíme webovou platformu pro multicentrickou studii terapie Vojtovou metodou. Systém má umožnit sběr a správu citlivých dat napříč několika pracovištěmi při zachování požadavků na GDPR, auditovatelnost a bezpečné ukládání dat.

Připravujeme prototyp aplikace s formuláři, správou uživatelů a logováním změn, včetně návrhu architektury umožňující fyzické uložení dat ve FN Motol a řízený přístup externích pracovišť. Součástí je i řešení budoucího nasazení (inspirace platformou REDCap) a vyjasnění provozního modelu a odpovědnosti za infrastrukturu

Zadavatel: Mgr. Adéla Quittková, Klinika rehabilitace a tělovýchovného lékařství 2. LF UK a FN Moto

AI Sandbox (OpenWebUI) pro UK

AI Sandbox je univerzitní platforma pro práci s nástroji generativní umělé inteligence, budovaná jako sdílená infrastruktura pro celou Univerzitu Karlovu. Prostředí založené na OpenWebUI umožňuje bezpečný a flexibilní přístup k velkým jazykovým modelům a dalším AI službám bez nutnosti individuálního nastavování. Cílem není jednorázový nástroj pro konkrétní projekt, ale dlouhodobě udržované řešení podporující výuku, výzkum i administrativní agendy napříč fakultami. Platforma zároveň slouží jako experimentální prostor pro testování nových přístupů k využití AI ve vědecké práci a vzdělávání. Více informací: AI Sandbox.

Zadavetel: Interní projekt

Project EVERSE – kvalita výzkumného softwaru a UDPipe

V rámci evropského projektu EVERSE se podílíme na rozvoji a hodnocení kvality výzkumného softwaru v oblasti SSH (Social Sciences and Humanities). MFF UK přebírá roli vývojáře a správce nástroje UDPipe a aktivně se zapojuje do implementace principů kvality definovaných v rámci projektu. Naše činnost je propojení vývoje těchto nástrojů s p rojektem EVERSE.

EVERSE buduje ekosystém nástrojů a metodik, jako jsou RSQKit (best practices a znalostní báze), Research Software Quality Indicators (sada indikátorů kvality), QualityPipelines (automatizované vyhodnocování indikátorů) a Tech Radar (mapování nástrojů na oblasti kvality). Naší rolí je posoudit a zlepšit UDPipe podle těchto indikátorů, přispět zkušenostmi z prostředí SSHOC a podílet se na propojování nástrojů, školení a infrastrukturních řešení napříč komunitou.

Zadavatel: Interní projekt

Implementace WGS pipeline do TSPS

Rozšiřujeme Triple S Pipeline System (TSPS) o kompletní workflow pro analýzu celogenomového sekvenování (WGS) podle metodiky publikované v Nature.

Cílem je sjednotit desítky specializovaných bioinformatických nástrojů (např. BWA-MEM, Mutect2, Manta) do jednoho automatizovaného a reprodukovatelného procesu. Pipeline zpracuje surová sekvenační data, najde genetické změny (bodové mutace, větší přestavby genomu), vyhodnotí jejich význam a připraví přehledné výstupy pro další biologickou nebo klinickou interpretaci. Výsledkem je škálovatelná infrastruktura, která umožňuje spolehlivě analyzovat velké genomické datasety bez ručního skládání jednotlivých kroků.

Zadavatel: Mgr. Jan Stuchlý, Ph.D., Childhood Leukemia Investigation Prague (CLIP)

Autotracking skluzu aponeurózy v lýtkovém svalu

Pro výzkumný tým z oblasti rehabilitace vyvíjíme nástroj pro automatické sledování pohybu horní a dolní vrstvy svalu (aponeurózy) z ultrazvukového videa. Současně se pohyb hodnotí ručním trackováním jednoho bodu na každé vrstvě snímek po snímku, což je velmi časově náročné a nepřesné.

Cílem je vytvořit poloautomatický software, který umožní sledovat více bodů současně nebo analyzovat pohyb celé oblasti pomocí metod optického toku (např. Lucas–Kanade method či Farnebäck). Výstupem je kvantitativní popis relativního pohybu obou vrstev, který může sloužit jako biomarker pro výzkum i budoucí klinickou diagnostiku.

Zadavatel: Mgr. Jakub Jačisko, Klinika rehabilitace a tělovýchovného lékařství 2. LF UK a FN Motol

Nasazení JATOS a LimeSurvey na univerzitní infrastruktuře

Pro potřeby FF UK připravujeme návrh a ověření nasazení výzkumných nástrojů pro online experimenty a sběr dat (JATOS, LimeSurvey) na sjednocené infrastruktuře. Cílem je umožnit jejich spolehlivý a dlouhodobě udržitelný provoz pro širší akademickou komunitu.

Součástí práce je analýza stávajících nasazení (VM, zatížení, správa dat), návrh kontejnerizace (Docker) a orchestrace v Kubernetes, řešení sdíleného úložiště a externích databází, a ověření škálování a provozních omezení jednotlivých nástrojů.

Zadavatel: Mgr. Ondřej Tichý, Ph.D., Ústav lingvistiky FF UK

Úprava thread managementu pro NBODY6/7

Tento projekt se zaměřuje na zlepšení správy threadů v simulačním kódu NBODY6/7 s cílem efektivnějšího využití výpočetních zdrojů. Součástí je také vylepšení inicializace počtu vláken pomocí parametrů programu a správné nastavení afinity při spuštění. Cílem je zajistit stabilnější a předvídatelnější výkon při výpočetně náročných astrofyzikálních simulacích.

Zadavatel: doc. RNDr. Ladislav Šubr, Ph.D. Astronomiský ústav UK

Webové rozhraní pro prohledávání egyptologických dat

Projekt pro vývoj webového rozhraní pro prohledávání kurátorského datasetu o zastoupení žen ve starověkém Egyptě, který aktuálně obsahuje přes 2 100 ručně ověřených záznamů. Rozhraní umožňuje jednoduché fulltextové vyhledávání a filtrování podle sloupců, čímž zpřístupňuje data výzkumníkům a studentům bez nutnosti znalosti SQL. Data jsou hostována Univerzitou Karlovou a počítá se s jejich budoucím rozšiřováním. Platforma poskytuje flexibilní nástroj pro výuku i výzkum v egyptologii a umožňuje v budoucnu případnou integraci dalších záznamů a pokročilých dotazů.

Zadavatel: Susan Anne Kelly, Ph.D. Český egyptologický ústav FF UK