Strona główna
Program tegorocznej edycji konferencji został podzielony na dwa główne obszary tematyczne, co umożliwia uczestnikom wybór ścieżki dobrze dopasowanej do ich zainteresowań. Zaplanowane są następujące sesje:
- Inżynieria systemów oparta o modele (Model-Based Systems Engineering)
- Analityka inżynierska i zastosowania AI
W drugim dniu bezpłatnej konferencji odbędą się warsztaty praktyczne.
Uczestnicy MATLAB EXPO Polska 2026 będą mogli:
- porozmawiać z inżynierami prezentującymi narzędzia oraz przykłady zastosowań MATLAB i Simulink na stoiskach demonstracyjnych,
- wziąć udział w praktycznych warsztatach związanych z tematyką konferencji,
- nawiązać nowe kontakty z inżynierami, naukowcami i liderami branż.
Program konferencji
Referaty plenarne - 11 czerwca 2026
9.15 – 9.45 Massimiliano Campagnoli, MathWorks
In this keynote, we discuss how Artificial Intelligence is being integrated into engineering workflows to support model‑based development without disrupting established practices. The focus is on how MathWorks can support these activities through MATLAB and Simulink workflows and open ecosystems, enabling human‑in‑the‑loop and agentic approaches that connect models, data, and engineering knowledge via controlled, traceable integrations such as MCP, while decisions remain with engineers.
9.45 – 10.15 Mounzer Saleh, Mischa Kim, MathWorks
This presentation explores how technological disruptions have shaped industry and education, focusing on the rise of Generative AI and Agentic AI in modern engineering workflows. Through examples of successful collaboration between universities and industry, it demonstrates how MathWorks tools support innovation, research translation, and the development of industry-ready skills. The session highlights MATLAB GenAI-assisted engineering workflows, showcasing new opportunities for AI-assisted modeling, simulation, data analysis, and validation. It also discusses the evolving role of engineers, shifting from manual implementation toward higher-level problem definition, systems architecture, and AI-assisted decision-making, while addressing the associated opportunities and responsibilities. Finally, the presentation looks at the future of engineering education and the growing importance of AI-native competencies for graduates entering modern industry.
15.15 – 16.15 Tony Lennon, MathWorks
Power and data delivery architecture and thermal management are gating factors for Data Center capacity and reliability. Hyperscalers recognize the importance of digital twins and software, hardware, and infrastructure co-design for power-aware AI Data Centers. Comprehensive simulation provides:
Grid Resiliency & Interconnect Readiness. Simulating microgrids with BESS to handle load spikes and grid constraints.
Power‑Delivery Architectures for improved Efficiency. Modeling LV/HV DC schemes and elements like solid‑state transformers.
Cooling Optimization. Co‑simulating electrical and thermal behavior for high‑power AI rack cooling.
Signal Integrity from Package to Interconnect. Analyzing signal integrity to ensure data fidelity, accounting for channel impairment, equalization strategies, and system-level tradeoffs.
Power integrity from Board to Silicon. Modeling power delivery networks, from package to silicon, to manage noise, transient response, and power variations.
Ścieżki tematyczne - 11 czerwca 2026
11.00-12.15 Inżynieria systemów oparta o modele – część I
Mateusz Ostafin, Nexteer
Prelekcja pokazuje, jak w rozwoju systemów wbudowanych ważne jest skuteczne równoważenie innowacji i standaryzacji poprzez podejście oparte na architekturze, metodykach zwinnych oraz podejściu iteracyjnym i przyrostowym, które wspierają efektywność, jakość i reużywalność rozwiązań.
Omówione zostaną kluczowe wyzwania stojące przed zespołami inżynierskimi, takie jak nadmierna sztywność procesów, ograniczona spójność pomiędzy architekturą, projektowaniem i planowaniem oraz wynikające z tego trudności w efektywnym prowadzeniu prac rozwojowych.
Zaprezentowane zostanie podejście, w którym architektura pełni rolę centralnego elementu procesu rozwoju, integrując działania zespołów oraz stanowiąc fundament dla projektowania, implementacji i weryfikacji systemu. Szczególny nacisk zostanie położony na znaczenie iteracyjnego rozwoju oraz jasno zdefiniowanych kryteriów ukończenia jako elementów wspierających jakość i kontrolę postępu prac.
Przedstawione zostaną wybrane praktyczne aspekty wdrażania metodyk zwinnych, w tym możliwości ich integracji z narzędziami wspierającymi rozwój projektu.
Miłosz Szarek, SMA
W trakcie prezentacji zaprezentowane zostaną praktyczne przykłady analiz wielokryterialnych, co-symulacji wielodomenowych oraz modelowania systemów energoelektronicznych z wykorzystaniem środowiska Matlab/Simulink w połączeniu z innymi narzędziami symulacyjnymi (zagadnienia elektromagnetyczne, cieplne i przepływowe).
Omówione zostaną również systemy pomiaru charakterystyk materiałów magnetycznych, wykorzystywane do budowy projektowej bazy danych.
Przedstawione zostaną również przykłady implementacji oraz uruchomienia systemu sterowania dwukierunkowym przekształtnika DC-DC o mocy 3 MW, z wykorzystaniem platformy Rapid Control Prototyping firmy Imperix.
Wojciech Prochwicz, Filip Pasternak, ABB sp. z o.o.
Prezentacja dotyczy projektu mającego na celu zwiększenie efektywności pracy przy projektowaniu systemów sterowania w Matlab/Simulink oraz na platformach Hardware in the Loop. Omówiony będzie dobór odpowiedniego sposobu sterowania symulacją do wymagań konkretnego systemu oraz w kontekście przeniesienia algorytmu testowania na platformy hardware in the loop, a także przeniesienie automatyzacji testów na wyższy poziom poprzez integrację w nowoczesnych pipelinach używanych w Software Development Life Cycle (SDLC). Rozwiązanie jest aktualnie zaimplementowane i używane w testach LVRT (Low Voltage Ride Through) dla oprogramowania używanego do sterowania przekształtnikiem częstotliwości na poziomach Model in the Loop oraz Hardware in the Loop.
13.45-14.35 Inżynieria systemów oparta o modele – część II
Konrad Kolski, ONT
Karol Bęben, Sieć Badawcza Łukasiewicz – Instytut Lotnictwa
Systemy rojowe BSP, oparte na „wielu autonomicznych agentach” działających w dynamicznym środowisku, są przykładem złożonych układów o dużej liczbie wzajemnych zależności. W wystąpieniu pokazano, jak podejście MBSE oraz narzędzia MATLAB/Simulink wspierają projektowanie takich systemów — od architektury i modelowania zachowania, przez logikę misji i komunikację w roju, aż po walidację w ramach MIL/SIL/HIL. Wspomniano również o możliwych zastosowaniach rojów w teledetekcji oraz o koncepcjach wykorzystania metod sztucznej inteligencji. Podkreślono znaczenie spójnego procesu projektowego, który prowadzi od wymagań, przez modelowanie i weryfikację, aż do badań na stanowisku testowym HIL.
11.00 – 12.15 Analityka inżynierska i zastosowania AI – część I
Daniel Jurkowski, ABB sp. z o.o.
This presentation describes how the ABB Corporate Technology Center (CTC) in Kraków, Poland applies Model‑Based Design using MATLAB/Simulink to develop and validate control software, accelerating the development process for special‑purpose power‑electronics applications, such as the Power Electronics Grid Simulator (PEGS).
The ABB PEGS product enables testing and research facilities to emulate both healthy and faulty operating conditions of medium‑voltage (MV) power grids, allowing end‑customers to reliably verify their devices for grid‑code compliance.
The presentation showcases a development workflow from modeling to rapid prototyping and verification across multiple X‑In‑the‑Loop stages (Model‑In‑the‑Loop, Software‑In‑the‑Loop, Controller Hardware‑In‑the‑Loop, and Power Hardware‑In‑the‑Loop), with deployment across different control platforms, including recently introduced ABB Crealizer™.
Filip Babiec, ONT
Rozwój sztucznej inteligencji otwiera nowe możliwości automatyzacji i wspomagania pracy inżynierskiej. Narzędzia firmy MathWorks, takie jak MATLAB i Simulink, oferują coraz szerszą integrację z rozwiązaniami AI — od klasycznych modeli uczenia maszynowego po nowoczesne systemy agentowe wykorzystujące duże modele językowe (LLM).
Prezentacja przedstawi przegląd możliwości integracji AI z ekosystemem MathWorks, ze szczególnym uwzględnieniem podejścia agentowego. Omówione zostaną podstawowe koncepcje agentowego AI, architektura rozwiązań oraz sposoby konfiguracji agentów współpracujących z narzędziami MATLAB i Simulink. Uczestnicy poznają praktyczne metody pracy z agentami wykorzystującymi zewnętrzne modele AI, takie jak Claude Desktop.
Główna część prezentacji będzie oparta na praktycznych przykładach pokazujących, jak agentowe AI może wspierać codzienną pracę inżyniera — od generowania kodu, przez konfigurację i automatyzację symulacji, aż po projektowanie oraz testowanie modeli. Przedstawione zostaną również dobre praktyki oraz ograniczenia i wyzwania związane z wykorzystaniem agentowego AI w środowisku inżynierskim.
Damian Kurzydym, ANS Racibórz
Projekt przedstawia uproszczony sprzężony model silnika i katalizatora przeznaczony do przewidywania spadku ciśnienia w katalizatorze trójdrożnym (TWC), zaimplementowany w środowisku MATLAB/Simulink. Zastosowane podejście łączy zredukowany model silnika o zapłonie iskrowym (SI) z jednowymiarowym (1D) modelem przepływu w katalizatorze, umożliwiając przekształcenie parametrów pracy silnika, takich jak moment obrotowy i prędkość obrotowa, na strumień masowy oraz temperaturę gazów spalinowych. W przeciwieństwie do konwencjonalnych metod opartych na zmierzonych warunkach brzegowych, zaproponowane rozwiązanie generuje fizycznie spójne warunki wlotowe do katalizatora na podstawie pracy silnika.
Spadek ciśnienia w katalizatorze TWC obliczany jest z wykorzystaniem modelu ośrodka porowatego, uwzględniającego straty lepkościowe oraz bezwładnościowe. Model został zwalidowany na podstawie danych eksperymentalnych pochodzących z silnika o zapłonie iskrowym, dla którego spadek ciśnienia przedstawiono jako funkcję momentu obrotowego przy różnych prędkościach obrotowych silnika. Otrzymane wyniki wykazują dobrą zgodność z trendami eksperymentalnymi, potwierdzając, że uproszczony model sprzężony poprawnie odwzorowuje zależność pomiędzy obciążeniem silnika a oporem przepływu w katalizatorze.
Zaproponowana metodologia stanowi efektywne obliczeniowo narzędzie do analizy przeciwciśnienia w układzie wydechowym i może zostać rozszerzona o zintegrowane symulacje silnika oraz układów oczyszczania spalin.
13.45-14.35 Analityka inżynierska i zastosowania AI – część II
Dariusz Marchewka, Centrum Doskonałości Sztucznej Inteligencji
Projekt CODE4EV dąży do usprawnienia procesu projektowania pojazdów elektrycznych zdefiniowanych przez oprogramowanie (SDV) przez określenie kooperacyjnego modelu pracy obejmującego fazy rozwoju, produkcji oraz operacji. Głównym celem projektu jest opracowanie zarówno narzędzi do cyfrowego projektowania jak i niezawodnej metodologii projektowej, co prowadzi do efektywniejszej wymiany komponentów projektu oraz przyspieszeniu walidacji architektur SDV. Poprzez takie sposoby użycia jak optymalizacja EV oparta o dane, monitorowanie stanu zużycia i predykcyjne utrzymanie ruchu, inteligentna kontrola w ruchu drogowym, projekt CODE4EV pokazuje osiągnięte korzyści w postaci zwiększonej efektywności energetycznej, dłuższemu życiu komponentów oraz lepszej wydajności w szeregu kategorii.
Jakub Możaryn, Politechnika Warszawska
Prezentacja omawia, w jaki sposób współpraca Politechniki Warszawskiej z firmą General Electric oraz udział studentów w konkursie MathWorks Minidrone Competition przełożyły się na realne zwiększenie zaangażowania i kompetencji studentów w pracy z MATLABem i Simulinkiem. Na konkretnych przykładach projektów realizowanych wspólnie z inżynierami GE zostaną przedstawione:
- Projekty studenckie z GE.
- Udział studentów w zawodach MathWorks Minidrone Competition
- Model współpracy uczelnia–firma–MathWorks: jak zorganizować semestralną współpracę, by firma dostarczała realne problemy inżynierskie, a studenci uczyli się rozwiązywać je z użyciem profesjonalnych narzędzi.
- Co zyskują studenci, uczelnia i firma partnerska, oraz praktyczne wskazówki dla firm zainteresowanych podobną współpracą.
Prezentacja ma na celu zachęcenie firm do nawiązywania współpracy z uczelniami technicznymi i pokazanie, że angażowanie studentów w realne projekty i konkursy to skuteczna droga do kształcenia przyszłych inżynierów.
Referat plenarny - 12 czerwca 2026
9.15 – 9.45 Massimiliano Campagnoli, MathWorks
In this keynote, we show how Model‑Based Systems Engineering with MathWorks tools provides a structured approach to managing system complexity across the lifecycle. MBSE enables early reasoning on system behavior, interfaces, and trade‑offs, while ensuring consistent traceability between requirements, architecture, analysis, and verification. The evolution of SysML v2 and its integration with simulation—supported by selective AI‑based assistance—enable consistent reviews and validation, while preserving engineering intent, accountability, and control.
Warsztaty - 12 czerwca 2026
10.30 – 15.30 (z przerwą na obiad)
Warsztaty wprowadzające do MATLAB-a mają na celu zapoznanie uczestników z podstawami środowiska MATLAB. Podczas warsztatów omówione zostaną kluczowe zagadnienia, takie jak czym jest MATLAB, jak poruszać się po graficznym interfejsie użytkownika (GUI) oraz jak wygląda typowy przepływ pracy w MATLABie. Uczestnicy nauczą się tworzyć i modyfikować zmienne, tablice, wektory oraz macierze, a także wykonywać na nich podstawowe operacje.
Dodatkowo zaprezentowane zostaną narzędzia low-code dostępne w MATLAB-ie oraz sposoby, w jakie mogą one uprościć i przyspieszyć pracę. Warsztaty zakończą się praktycznym ćwiczeniem obejmującym modelowanie danych meteorologicznych oraz budowę prostego modelu klasyfikacyjnego.
Udział nie wymaga wcześniejszej znajomości MATLABa ani programowania. Po ukończeniu warsztatów uczestnicy będą posiadać podstawową wiedzę pozwalającą na samodzielne poruszanie się po środowisku MATLAB.
Prowadzący warsztaty: Mateusz Łabęcki, ONT
10.30 – 15.30 (z przerwą na obiad)
W trakcie warsztatów uczestnicy podążając za wskazówkami prowadzącego zapoznają się z możliwościami narzędzi MATLAB i Simulink w zarządzaniu dokumentacją, wymaganiami, modelami, testami. Bazując na przygotowanych przykładach będą mieli okazję doświadczyć jak workflow Model-Based System Engieering oraz narzędzie System Composer mogą być zastosowane w spełnieniu wymagań związanych z projektowaniem i weryfikacją oprogramowania mającego spełniać normy stawiane przez standardy bezpieczeństwa funkcjonalnego.
Wśród tematów poruszanych na warsztatach znajdą się:
– Zarządzanie wymaganiami
– Modelowanie architektury systemu
– Weryfikacja funkcjonalna modeli
– Analiza pokrycia (Coverage) i tworzenie scenariuszy testowych
– Dokumentowanie prac projektowych oraz analiza rezultatów.
Prowadzący warsztaty: Konrad Kolski ONT
10.30 – 15.30 (z przerwą na obiad)
Warsztaty mają na celu zdobycie przez uczestników wiedzy oraz praktycznych umiejętności umożliwiających im tworzenie i analizę modeli AI z wykorzystaniem oprogramowania MATLAB i Simulink. Przygotowane ćwiczenia pozwalają na zapoznanie się z workflow w zakresie od projektu sieci neuronowej po generację kodu umożliwiającego jej implementację. W trakcie warsztatów zarówno początkujący jak i bardziej zaawansowani uczestnicy będą mieli możliwość zapoznania się z niezbędnymi narzędziami i metodologiami do tworzenia AI w ramach projektowania opartego na modelach.
Warsztaty składają się z trzech tematycznych części:
- Projekt i wytrenowanie sieci neuronowej: na wstępie uczestnicy dowiedzą się, jak zdefiniować architekturę, zbudować i wyeksportować sieć neuronową, aby następnie ją wytrenować i zintegrować z Simulinkiem.
- Integracja modeli PyTorch: w tej części przedstawiona zostanie możliwości importu do środowiska MATLAB modelu sieci wytrenowanej w oparciu o bibliotekę PyTorch, a następnie jej integracja z Simulinkiem.
- Kompresja modelu i generowanie kodu: na zakończenie wykonana zostanie kompresja modelu sieci LSTM, generowanie kodu C/C++ z Simulinka oraz profilowanie jego wydajności.
Każda część warsztatów zawiera sporą porcję praktycznych ćwiczeń mających na celu poszerzenie i utrwalenie swojej wiedzy. Podczas warsztatów wykorzystane zostaną m.in. takie narzędzia jak Deep Learning Toolbox oraz Statistic and Machine Learning Toolbox do pracy z modelami AI, jak również Embedded Coder i Simulink Coder do generacji kodu.
Prowadzący warsztaty: Marcin Michałek, ONT
Prelegenci
Massimiliano Campagnoli
Massimiliano Campagnoli holds a degree in Aerospace Engineering from Politecnico di Milano. Before joining MathWorks as an Application Engineer, he spent 20 years at Leonardo Aircraft Division, where he began his career as a Flight Control Software Engineer, specializing in DO‑178 certification using Model‑Based Design workflows. He later worked on autopilot design for production aircraft and on control law development for autonomous systems in research projects, consistently applying model‑based approaches. At MathWorks, he supports Aerospace and Defense customers, focusing on Model‑Based Systems Engineering, DO‑178C workflows for safety‑critical systems, and the adoption of embedded AI within model‑based development processes.
Tony Lennon
With 25 years of business development at MathWorks, Tony helps customers improve development workflows for embedded software for complex electrical and mechatronic systems. In the last 10 years he has executed MathWorks business strategy for the global electrification transition. Work with leading companies worldwide has provided him with insights into the technologies driving systems engineering in Automotive, Aerospace, Industrial, Energy, and Consumer markets.
Mounzer Saleh
Mounzer Saleh is the Education Channel Manager for EMEA at MathWorks, partnering with distributors to support universities in teaching, research, and innovation. He has a background in electrical and electronics engineering and over 13 years of experience working on test & measurement and engineered systems in both academia and industry. Today, he collaborates with academic institutions to enable hands-on learning, real-world project integration, and the adoption of technologies such as AI in engineering education.
Mischa Kim
Mischa Kim is a manager at MathWorks, where he leads teams supporting research and academic institutions across EMEA. Prior to joining MathWorks in 2012, he worked at the German Aerospace Center (DLR) and served on the faculty at Embry Riddle Aeronautical University, where he pursued research in spacecraft dynamics and control as well as space systems engineering. Mischa holds an M.S. in Physics from Vienna University of Technology and a Ph.D. in Aerospace Engineering from Virginia Tech.
Mateusz Ostafin
Mateusz Ostafin pracuje na stanowisku Senior Manager Advance Engineering and Core w Nexteer Automotive Poland - Europejskim Centrum Technicznym. Rozpoczął swoją pracę zawodową w 2006 roku i całą karierę związał z przemysłem motoryzacyjnym. W ciągu niemal 20 lat miał okazję uczestniczyć w wielu przedsięwzięciach, zdobywając doświadczenie zarówno w obszarach produkcyjnych i produktowych, jak i przede wszystkim projektowych i rozwojowych, gdzie kluczowa jest umiejętność rozwiązywania problemów oraz syntezy rozwiązań. Znaczną część swojej kariery poświęcił dostarczaniu rozwiązań technicznych. Obecnie wykorzystuje swoje doświadczenie do budowania zespołu zaawansowanej inżynierii oprogramowania i systemów oraz rozwijania podejścia opartego na architekturze. Jego główne obszary zainteresowań obejmują funkcjonalne aspekty bezpieczeństwa oraz funkcje nadzorcze i sterowania, szczególnie w systemach typu Steer-by-Wire. Skupia się również na usprawnianiu procesów innowacyjnych oraz ich dostosowywaniu do dynamicznie zmieniających się warunków, z uwzględnieniem roli architektury zarówno na poziomie systemu, jak i oprogramowania.
Miłosz Szarek
Miłosz Szarek, absolwent Akademii Górniczo-Hutniczej im. S. Staszica w Krakowie jest doktorem nauk technicznych oraz specjalistą w obszarze energoelektroniki i systemów przekształcania energii elektrycznej. Od 13 lat zawodowo związany jest z firmą SMA Magnetics Sp. z o.o., należącą do grupy SMA Solar Technology AG, gdzie kieruje pracami zespołu R&D Power Electronics Development. W swojej działalności koncentruje się na projektowaniu i optymalizacji zaawansowanych układów energo-elektronicznych, w tym falowników sieciowych oraz przekształtników DC DC, z naciskiem na ich sprawność, niezawodność jak również integrację z systemami energetycznymi przyszłości. Jego doświadczenie obejmuje zarówno rozwój architektury sprzętowej, algorytmów sterowania, metod modelowania i symulacji (w tym czasu rzeczywistego w strukturach FPGA) oraz prowadzenie szerokiego spektrum testów funkcjonalnych. Autor i współautor publikacji naukowych oraz rozwiązań patentowych z zakresu przetwarzania energii elektrycznej, aktywnie łączący działalność badawczo-naukową z praktyką przemysłową.
Karol Bęben
Karol Piotr Bęben – specjalista ds. badawczych w Sieci Badawczej Łukasiewicz – Instytucie Lotnictwa oraz doktorant Politechniki Warszawskiej (Wydział MEiL). Absolwent Wyższej Szkoły Oficerskiej Sił Powietrznych w Dęblinie ze specjalizacją w awionice i bezzałogowych statkach powietrznych. Ekspert techniczny w Jednostce Certyfikacyjnej BSP. Były instruktor i czynny Pilot BSP. W pracy badawczej i inżynierskiej zajmuje się integracją systemów pokładowych, testami lotnymi i utrzymaniem zdatności do lotu floty BSP, pracując z platformami VTOL, stałopłatami i wielowirnikowcami. Jego głównym obszarem specjalizacji są technologie rojowe, które uzupełnia kompetencjami w zakresie awioniki i systemów optoelektronicznych wykorzystywanych w pracach inżynierskich i symulacyjnych. Aktywnie aplikuje do programów B+R (NCBiR, EDF, EDA, Horizon Europe) i uczestniczy w ich realizacji, prezentując wyniki badań na konferencjach krajowych i międzynarodowych.
Wojciech Prochwicz
Wojciech Prochwicz zajmuje się tworzeniem oprogramowania wbudowanego oraz rozwijaniem frameworków do automatyzacji testów dla systemów typu X-in-the-Loop w firmie ABB. W swojej pracy łączy programowanie w MATLAB i Python z podejściem Model-Based Design, a także angażuje się w obszar DevOps, wspierając procesy ciągłej integracji i dostarczania oprogramowania. Obecnie pełni rolę Software Product Ownera projektu PCS6000 – konwertera stosowanego w systemach energetyki wiatrowej. Jest absolwentem Politechniki Krakowskiej, gdzie uzyskał tytuł magistra inżyniera elektrotechniki.
Filip Pasternak
Filip Pasternak od ponad dwóch lat pracuje jako R&D Engineer w ABB, gdzie zajmuje się niestandardowymi zadaniami inżynierskimi w obszarze systemów przemysłowych. Jego praca obejmuje rozwój rozwiązań systemowych dla komputerów przemysłowych oraz tworzenie narzędzi wspierających testowanie, utrzymanie i wdrażanie oprogramowania. Rozwija wieloplatformowy framework do automatyzacji testów w Pythonie, zapewniający wspólny interfejs dla różnych środowisk sprzętowych i programowych. W tym obszarze pracuje nad łączeniem podejścia Model-Based Design z automatyzacją testów, w tym nad integracją modeli i symulacji tworzonych w MATLAB/Simulink z procesami walidacji oraz testowania systemów przemysłowych. Równolegle realizuje projekty z obszaru sztucznej inteligencji. Jego praca magisterska dotyczy frameworka do ogólnego automatyzowania pracy na komputerze z wykorzystaniem AI. Kończy studia magisterskie na kierunku Automatyka i Robotyka na Akademii Górniczo-Hutniczej.
Daniel Jurkowski
Daniel Jurkowski jest inżynierem ds. badań i rozwoju w Centrum Technologii Korporacyjnych ABB w Krakowie. Ukończył studia magisterskie na kierunku Automatyka i Robotyka na Akademii Górniczo-Hutniczej w Krakowie. W ciągu ostatnich trzech lat jego praca koncentrowała się głównie na inżynierii oprogramowania do sterowania systemami wbudowanymi, wykorzystując projektowanie oparte na modelach (Model-Based Design) i szybkie prototypowanie sterowania (Rapid Control Prototyping), aby przyspieszyć rozwój i walidację aplikacji specjalnego przeznaczenia, takich jak emulatory sieci elektroenergetycznych, opartych na przetwornicach średniego napięcia.
Damian Kurzydym
Damian Kurzydym uzyskał tytuł doktora nauk inżynieryjno-technicznych na Wydziale Inżynierii Środowiska i Energetyki Politechniki Śląskiej w 2023 roku. Jego zainteresowania badawcze koncentrują się na emisji substancji toksycznych w motoryzacji oraz jej uwarunkowaniach prawnych w kontekście ochrony środowiska. Zajmuje się systemami i zmianami konstrukcyjnymi ograniczającymi emisję, a także analizą procesów przepływu i reakcji w układach oczyszczania spalin, takich jak katalizatory, filtry cząstek stałych DPF oraz systemy SCR. W pracy badawczej wykorzystuje zaawansowane metody modelowania numerycznego (CFD i MES) do symulacji zjawisk fizykochemicznych. Jego zainteresowania obejmują również automatyzację i robotyzację procesów technologicznych, symulacje komputerowe oraz projektowanie baz danych..
Dariusz Marchewka
Dariusz Marchewka uzyskał stopień doktora nauk technicznych w dziedzinie automatyki i robotyki na Wydziale Elektrotechniki, Automatyki, Informatyki i Elektroniki Akademii Górniczo-Hutniczej w Krakowie w 2006 roku. W latach 1996-2015 pracował na Akademii Górniczo-Hutniczej, początkowo jako asystent naukowy, a od 2007 roku jako adiunkt. W latach 2014-2020 pełnił funkcję Dyrektora Technicznego w ONT w Krakowie, polskim dystrybutorze oprogramowania MathWorks. Obecnie jest adiunktem w Centrum Doskonałości Sztucznej Inteligencji Akademii Górniczo-Hutniczej w Krakowie i pracuje jako starszy inżynier w dziale Inżynierii Zaawansowanej w firmie Aptiv. Jego zainteresowania badawcze obejmują systemy autonomiczne, modelowanie i symulację, systemy sterowania i percepcji, a także zastosowanie technik AI/ML w przemyśle motoryzacyjnym. Od 2021 roku jest członkiem IEEE oraz Polskiej Sekcji IEEE Vehicular Technology Society (IEEE VTS).
Jakub Możaryn
Dr inż. Jakub Możaryn, jest doświadczonym naukowcem z ponad 20-letnim doświadczeniem w inżynierii sterowania, głównie w Instytucie Automatyki i Robotyki Politechniki Warszawskiej. Jego badania koncentrują się na projektowaniu systemów sterowania dla nieliniowych procesów dynamicznych oraz na zastosowaniach uczenia maszynowego i sztucznej inteligencji w optymalizacji przemysłowych systemów sterowania. Zajmował się również robotyką społeczną, badając, w jaki sposób sztuczna inteligencja może usprawnić interakcję człowiek-robot. Poza działalnością badawczą, Jakub Możaryn aktywnie uczestniczy w życiu akademickim, pełniąc m.in. funkcję wiceprezesa Polskiej Sekcji IEEE Control Systems Society oraz redaktora International Journal of Adaptive Control and Signal Processing.
Filip Babiec
Filip Babiec pracuje jako Młodszy Inżynier Aplikacji w firmie Oprogramowanie Naukowo-Techniczne. Zajmuje się analizą statyczną kodu dla języków C, C++ oraz Ada przy użyciu programu Polyspace Bug Finder & Code Prover. Absolwent kierunku Mechatronic Engineering II stopnia ze spejcalizacją Mechatronic Design na Akademii Górniczo-Hutniczej w Krakowie.
Konrad Kolski
Konrad Kolski pracuje jako Inżynier Aplikacji w firmie Oprogramowanie Naukowo-Techniczne. Wykorzystując codzienne doświadczenie w pracy z MATLABem i Simulinkiem, jest odpowiedzialny za demonstrację możliwości technicznych oprogramowania, konsultacje z klientami w kontekście stosowanych schematów projektowania oraz analizę i pomoc w przejściu do workflow opartego o modele i symulację. Jest również aktywnie zaangażowany w szkolenia inżynierów z firm komercyjnych i instytucji edukacyjnych w zakresie zaawansowanego wykorzystania oprogramowania MATLAB i Simulink. Specjalizuje się w zagadnieniach związanymi z wykorzystaniem narzędzi MathWorks w metodyce Model-Based Design w szczególności weryfikacją i walidacją oprogramowania na systemy wbudowane, automatyczną generacja kodu C wraz oraz projektowaniem systemów sterowania. Ukończył studia magisterskie na kierunku Mechatronika w specjalności Projektowanie i Eksploatacja Systemów Mechatronicznych.
Marcin Michałek
Marcin Michałek pracuje jako Inżynier Aplikacji w firmie Oprogramowanie Naukowo-Techniczne. Zajmuje się przede wszystkim zagadnieniami związanymi z cyfrowym przetwarzaniem sygnałów oraz technikami sztucznej inteligencji i ich zastosowaniem w środowisku MATLAB. Absolwent Wydziału Inżynierii Mechanicznej i Robotyki oraz Wydziału Elektrotechniki, Automatyki, Informatyki i Elektroniki w Akademii Górniczo-Hutniczej w Krakowie.
Mateusz Łabęcki
Mateusz Łabęcki pracuje jako Lider Zespołu Inżynierów Aplikacji w firmie Oprogramowanie Naukowo-Techniczne. Zajmuje się przetwarzaniem danych i sygnałów w środowisku MATLAB oraz podejściem Model-Based Design opartym na Simulinku uzupełnionym o generację kodu na platformy FPGA. Jest również odpowiedzialny za środowisko RoadRunner wykorzystywane w testowaniu systemów AD/ADAS. Jego rolą jest także koordynacja działań i rozwoju zespołu inżynierskiego. Ukończył Automatykę i Robotykę na Akademii Górniczo-Hutniczej w Krakowie.
Rejestracja
Rejestracja na konferencję jest już zamknięta. Zapraszamy do udziału w następnych wydarzeniach organizowanych przez ONT.
Registrations are closed for this event
Lokalizacja
Novotel Krakow City West
Al. Armii Krajowej 11
30-150 Kraków
Oprogramowanie Naukowo-Techniczne sp. z o. o.
ul. Pod Fortem 19
31-302 Kraków
© Copyright 2025 by ONT. All rights reserved.
Informacje o pozostałych prelegentach będą podane wkrótce