Ewch i’r prif gynnwys

Grwpiau Diddordeb Arbennig

Roedd y Sefydliad Ymchwil Arloesedd Data ar agor rhwng 2015 a 2021. Mae'r dudalen hon yn dangos gwaith y sefydliad yn y gorffennol. Nid yw'n cael ei monitro na'i diweddaru.

Mae ein hymchwil yn berthnasol i gymwysiadau niferus ym meysydd ffiseg, seryddiaeth a pheirianneg.

Ffiseg a seryddiaeth

Byddwn yn gweithio ar y cyd â’r Ysgol Ffiseg a Seryddiaeth sydd ag arbenigedd ymchwil presennol mewn dadansoddi data ar raddfa fawr.  Byddem yn adeiladu ar eu profiad ac yn cyfrannu ato yn benodol yn y canlynol: dadansoddi data disgyrchiant a seryddol o Arsyllfa Ofod Herschel a weithredir gan Asiantaeth Ofod Ewrop (ESA) sydd ar hyn o bryd yn cynhyrchu data yn gyflymach nag y gall ei gludo'n gorfforol yn logisitaidd oddi ar efelychiadau rhedeg safle ar gyfer prif efelychiadau. digwyddiadau seryddol megis genedigaeth sêr i uno trin tyllau du a rheoli dadansoddi data o delesgop radio’r Square Kilometer Array (SKA) wrth iddo gynyddu mewn maint a thrin graddfa gynyddol gymhlethdod a maint setiau data daearegol, meteorolegol a hinsawdd sy’n gwneud hynny pan dod o amrywiaeth o wahanol ffynonellau, yn cyflwyno problem wrth ddod i gasgliadau cadarn o'r wybodaeth.

Peirianneg

Data yw asgwrn cefn yr holl dechnolegau gweithgynhyrchu digidol.  Bydd ein gwaith gyda'r Ysgol Peirianneg yn canolbwyntio ar ddod o hyd i atebion i broblemau sy'n cynnwys: dadansoddi a lleihau setiau data i helpu i gynhyrchu gweithgynhyrchu effeithlon, datblygiad cynaliadwy a chyfeillgar i'r hinsawdd darparu amgylchedd gweithgynhyrchu diogel atal troseddau eiddo digidol a deallusol.

Mae pob un o’r Llysgenhadon Sefydliadol yn arwain grŵp diddordeb arbennig (SIG).

Gall hyn fod yn fethodolegol neu’n ymarferol ym maes eang gwyddoniaeth/arloesedd data, ac fe’i gweithredir drwy rwydweithiau ymchwil a grwpiau diddordeb presennol y llysgennad. Ynghyd â gweithgareddau eraill, cefnogir y grwpiau hyn gan y Sefydliad i ganfod a chydweithio ar geisiadau, a threfnu digwyddiadau fel gweithdai a seminarau.

Iskander Aliev, Ysgol Mathemateg - Synhwyro Cywasgedig Arwahanol

Mae gennym ddiddordeb yn y defnydd o Fathemateg Arwahanol mewn ymateb i'r problemau sy'n deillio o Wyddor Data, gyda phwyslais arbennig ar Synhwyro Cywasgedig Arwahanol.

Er bod synhwyro cywasgedig clasurol â gwerth gwirioneddol yn faes ymchwil sefydledig mewn Gwyddor Data, prin iawn yw'r ddealltwriaeth o rôl signalau arwahanol (e.e. gwerth cyfyngedig neu ddelltog) yn y paradeim hwn. Mae hyn yn arbennig o annisgwyl, o ystyried y nifer fawr o geisiadau lle mae gan y signal gofnodion â gwerth arwahanol. Er enghraifft, mae'r sefyllfa hon yn berthnasol i sianeli MIMO, cyfathrebu di-wifr a chodau sy'n cywiro camgymeriadau. Ein nod yw mynd i'r afael â phroblemau ymchwil Synhwyro Cywasgedig Arwahanol gan ddefnyddio dulliau modern o Geometreg Gyfrifiadurol ac Arwahanol.

Yr Athro Iskander Aliev

Yr Athro Iskander Aliev

Senior Lecturer

Email
alievi@caerdydd.ac.uk
Telephone
+44 (0)29 2087 5547

Chris Arnold, Ysgol y Gyfraith a Gwleidyddiaeth - Gwyddorau Cymdeithasol Cyfrifiadurol

Mae ffocws y SIG ar ddefnyddio technolegau a yrrir gan ddata i gefnogi ymchwil yn y gwyddorau cymdeithasol. Yn ystod y blynyddoedd diwethaf gwelwyd datblygiadau dramatig yn y galluoedd i gasglu a dadansoddi data. Mae algorithmau a phŵer cyfrifiaduron yn dal i wella’n eithriadol o gyflym.  Yn fwyaf pwysig o safbwynt y gwyddorau cymdeithasol, mae’r ddynoliaeth yn casglu data am unigolion a chymdeithasau ar lefel na welwyd ei thebyg.

Mae’r datblygiadau arloesol hyn yn newid y cwestiynau ymchwil y bydd gwyddonwyr cymdeithasol yn gallu eu hateb. Ar yr un pryd, mae’r datblygiadau arloesol hyn yn newid sut rydym ni’n cyflawni ymchwil gymdeithasol.

Bydd y SIG hwn yn creu fforwm ar gyfer symud ymlaen yn feirniadol gyda’r posibiliadau sy’n deillio o’r cyfuniad o wyddor data a’r gwyddorau cymdeithasol. Rydym ni’n cyfnewid profiadau, yn datblygu trywyddau ymchwil newydd ac yn meithrin cydweithio oddi mewn i’r Gwyddorau Cymdeithasol, ond hefyd gyda chydweithwyr o ddisgyblaethau eraill. Rydym ni’n ymwybodol o effaith ddofn y datblygiadau arloesol hyn, sy’n cael eu gyrru gan dechnoleg, ac rydym ni hefyd yn archwilio eu defnydd a goblygiadau hynny ar gyfer cymdeithas.

Rydym ni’n deall y gwyddorau cymdeithasol mewn ystyr eang iawn, ac yn ceisio cynnwys unrhyw un sydd â diddordeb mewn astudio ymddygiad dynol ar lefel meso- neu facro- gan gynnwys disgyblaethau fel gweinyddiaeth fusnes, economeg, ethnograffeg, daearyddiaeth, gwyddor gwleidyddiaeth, neu gymdeithaseg, ymhlith eraill.

Mae DIRI yn darparu seilwaith ardderchog ar gyfer gweithredu prosiectau ymchwil sy’n defnyddio data strwythuredig, yn ogystal â data anstrwythuredig. Mae ein gwaith ymchwil yn cwmpasu portffolio eang o brosiectau. Mae rhai ohonom ni’n canolbwyntio ar ddadansoddi data gweledol. Er enghraifft, mae un prosiect yn rhagfynegi tebygolrwydd twyll pleidleisio mewn ardaloedd gwledig anghysbell mewn gwledydd sy’n datblygu, ar sail data lloeren. Mae prosiectau eraill yn astudio iaith a thestun, fel ymlediad camwybodaeth mewn trafodaethau ar-lein. Mae grŵp arall o bobl yn gweithio ar ddiogelu data. Mae prosiect yn archwilio sut mae cynhyrchu micro-ddata synthetig er mwyn diogelu setiau data sensitif.

Mae SIG y Gwyddorau Cymdeithasol Cyfrifiadurol yn cwrdd yn rheolaidd i ginio ganol dydd ar ddydd Mercher cyntaf pob mis yng nghaffi prif adeilad y Brifysgol. Os hoffech siarad â rhywun am hyn, mae croeso i chi gysylltu â Chris Arnold.

Dr Christian Arnold

Dr Christian Arnold

Lecturer in Politics

Email
arnoldc6@caerdydd.ac.uk
Telephone
+44 (0)29 2068 8824

Clarice Bleil de Souza, Ysgol Pensaernïaeth Cymru - Efelychu a delweddu gwyddonol

Nod y grŵp hwn yw cysylltu pobl sy’n gweithio gyda gwahanol fathau o efelychiadau a’u delweddau gwyddonol perthnasol o’r amgylchedd adeiledig â’r parthau biolegol a chymdeithasol.

Bydd y Grŵp Diddordeb Arbennig yn trafod ac yn cyfnewid syniadau am y gwahanol fathau o efelychiad a ddefnyddir mewn gwahanol feysydd ymchwil a meysydd gwybodaeth, gan agor drysau ar gyfer trawsffrwythloni. Hefyd, bydd yn mapio ac yn ceisio dod o hyd i ffactorau cyffredin a chymwysiadau newydd ar gyfer ymchwil drawsddisgyblaethol, megis:

  • Problemau cyffredin o ran dilysu canlyniadau ar ôl prosesu setiau data mawr o ganlyniadau efelychiadau,
  • Ansicrwydd mewn efelychiadau
  • Cysylltiadau rhwng efelychu a dulliau AI gwahanol i helpu dadansoddwyr data a mewnbynnu data (rhwydweithiau niwral) o bosibl.

Enghreifftiau o efelychiadau:

  • Perfformiad adeiladau (e.e. thermol, goleuo’n naturiol, acwsteg, asesiad cylchred bywyd)
  • Ymwneud ag argyfwng (e.e. gwacáu, tân, trychineb)
  • Efelychiadau trefol (e.e. llif cerddwyr, cystrawen ofod, ynysoedd gwres trefol, symudedd)
  • Gwydnwch a chymorth ar ôl trychineb
  • Efelychiadau sy’n ymwneud â chludiant
  • Ymddygiad anifeiliaid ac ecosystemau
  • Cylchredau a phrosesau naturiol (e.e. erydu, dŵr ffo).
Yr Athro Clarice Bleil De Souza

Yr Athro Clarice Bleil De Souza

Lecturer

Email
bleildesouzac@caerdydd.ac.uk
Telephone
+44 (0)29 2087 5969

Erminia Calabrese a Cosimo Inserra, yr Ysgol Ffiseg a Seryddiaeth - Dadlennu a rhagfynegi patrymau data

Mae’r SIG yn canolbwyntio ar ddatblygu a defnyddio methodolegau dysgu dan oruchwyliaeth a heb oruchwyliaeth ar gyfer setiau mawr o ddata, gyda’r nod o gynyddu perfformiad wrth ddefnyddio setiau data trawsgydberthynol.

Setiau data seryddol yw’r casgliad hynaf o Ddata Mawr sydd gennym, ac maent yn ein galluogi i echdynnu gwybodaeth am ffenomenau ffiseg amrywiol iawn. Felly, seryddiaeth yw’r fainc arbrofi berffaith ar gyfer unrhyw fath o gloddio, trin, ac adnabod data, ac algorithmau rhagfynegi. Mae enghreifftiau o feysydd sy’n dod o fewn cylch gwaith y SIG yn cynnwys dadansoddiadau o gyfresi amser, a delweddau o’r awyr a gwrthrychau seryddol. Mae rhai o’r dibenion hyn wedi’u cyfuno mewn amgylchedd dysgu dwfn ar ffurf rhwydweithiau niwral ailadroddol (a throelliadol) -- maes diddordeb Cosimo. Mae eraill yn dibynnu ar ddefnyddio ystadegaeth Bayesaidd a datblygu algorithmau newydd sy’n gwella’r gymhariaeth rhwng setiau mawr o ddata a damcaniaethau cymhleth -- arbenigedd Erminia.

Yr Athro Erminia Calabrese

Yr Athro Erminia Calabrese

STFC Ernest Rutherford Fellow

Email
calabresee@caerdydd.ac.uk
Telephone
+44 (0)29 2087 5031
Dr Cosimo Inserra

Dr Cosimo Inserra

Senior Lecturer
Deputy Director of Research
Associate Dean of Equality, Diversity and Inclusivity, College of Physical Sciences & Engineering
Gravity Exploration Institute
Cardiff Hub for Astrophysics Research and Technology

Email
inserrac@caerdydd.ac.uk
Telephone
+44 (0)29 2087 6649

Maggie Chen, School of Maths - FinTech and Smart Finance

The FinTech and Smart Finance Special Interest Group (SIG) are a team of passionate academic experts, who believe in, and advocate, interdisciplinary research and academic-business collaborations worldwide. We have a plethora of expertise in the areas of mathematics/statistics, business/economics and computer science (such as machine learning). Using state of art technology and model frameworks, we contribute to both academic literature and theory, in addition to more practical challenges experienced within the financial industry, markets and regulators. Our work spans a wide spectrum of finance research including, but not limited to:

  • Time series and stochastic modelling for finance
  • Financial pricing theory and modelling
  • Portfolio management
  • Asset management
  • Insurance
  • FinTech
  • Behavioural finance
  • Financial markets and regulation
  • Fraud detection
  • Financial stability and reliability
  • Financial networks and visualisation
  • Market microstructure
  • Trading and hedging etc

Our research focuses on their scientific foundation and processes, and recognises the importance of the economic, social and policy impact towards a wide range of user groups, including the general public to finance professionals.

We are dedicated to developing cutting-edge research in FinTech, we have expertise in: blockchain and cryptocurrency trading, AI and machine learning in finance, social trading network etc. We have a solid grounding in classic financial modelling, in addition to leading the financial applications of incorporating flexible and advantageous stochastic models, namely Hawkes processes, where we deal with more complex problems such as contagion and financial jumps. We also examine these areas from the perspective of behaviour finance and decision theories. One of the examples is to model the dynamics between investment sentiment and complex financial market through the entropy-based new modeling framework.

The collected vision of the group is to become further established in the area of FinTech and explore broader topics such as green finance, de-financing network, financial inclusion, knowledge management in the complex financial system and more. Our hope is to continue growing strong interdisciplinary research projects across computer science, business and management. We also aim to lead various innovative initiatives of collaboration with world renowned research institutes and organisations such as NSF (National Science Foundation, USA), Innovative UK and CFTC (Commodity Futures Trading Committee). Ultimately, we expect our research outcomes to be deployed to benefit network organisations such as FinTech Wales, FinTech companies directly and the general public.

Yr Athro Maggie Chen

Yr Athro Maggie Chen

Senior Lecturer in Financial Mathematics

Email
chenj60@caerdydd.ac.uk
Telephone
+44 (0)29 2087 5523

Rhian Daniel, Ysgol Meddygath - Methodoleg Ystadegol

Mae’r SIG Methodoleg Ystadegol yn bodoli i hybu cymhwyso a datblygu syniadau ystadegol newydd. Mae methodoleg newydd yn aml yn deillio’n uniongyrchol o awydd i wella dyfnder neu gwmpas ymchwiliad gwyddonol, ond gall gael ei sbarduno hefyd gan chwilfrydedd syml.

Gwahaniaethir rhwng ymchwil yn y maes hwn a gwyddor data gymhwysol yn yr ystyr bod ymgais i ddefnyddio dull mathemategol o feddwl i ddatrys teulu estynedig o broblemau sy’n perthyn i’w gilydd. Ymhlith yr enghreifftiau o feysydd sy’n rhan o gylch gorchwyl y SIG mae dadansoddi cyfres amser, bio-ystadegau clasurol, dylunio arbrofol, casgliadau achos, dysgu peirianyddol, a theori gwerth eithafol (er nad yw hynny’n cynnwys popeth yn amlwg!).

Yr Athro Rhian Daniel

Yr Athro Rhian Daniel

Athro Ystadegaeth

Siarad Cymraeg
Email
danielr8@caerdydd.ac.uk

Daniel Gartner, Ysgol Mathemateg - Dadansoddeg Gofal Iechyd

Nod y SIG Dadansoddeg Gofal Iechyd yw gwella’r ddealltwriaeth o’r rôl mae arloesedd data yn ei chwarae mewn systemau gofal iechyd ar draws y byd.

Trwy’r ddealltwriaeth hon bydd y SIG yn nodi technegau gwyddor data sy’n cyfrannu at gyflawni gofal o ansawdd yn effeithlon ac yn effeithiol.

Bydd y SIG yn meithrin cydweithio ym maes ymchwil ac yn hwyluso hyfforddiant a dialog ymhlith rhanddeiliaid gofal iechyd allweddol, gan gynnwys ymchwilwyr, darparwyr gofal iechyd, llunwyr penderfyniadau, llunwyr polisi, a chleifion.

Yr Athro Daniel Gartner

Yr Athro Daniel Gartner

Professor of Operational Research

Email
gartnerd@caerdydd.ac.uk
Telephone
+44 (0)29 2087 0850

Dawn Knight, Ysgol Saesneg, Cyfathrebu ac Athroniaeth Dadansoddi corpws, disgwrs a thestun

Mae’r SIG hwn yn canolbwyntio ar ddatblygiad, defnydd a chymwysiadau methodolegau corpws, gan gynnwys:

  • Datblygiad a chymwysiadau Rhaglennu Niwro-ieithyddol (NLP) a methodolegau corpws mewn cyd-destunau byd go iawn.
  • Mae’r SIG hwn yn canolbwyntio ar ddatblygiad, defnydd a chymwysiadau methodolegau corpws, a sut mae hynny’n cael ei integreiddio â dulliau gweithredu NLP, gan gynnwys:
    • Dulliau a thechnegau newydd wrth ddatblygu, anodi, darlunio a dadansoddi corpws.Offer a thechnegau newydd a ddatblygwyd mewn ieithyddiaeth gyfrifiadurol seiliedig ar gorpws ac NLP.
    • Archwiliadau beirniadol o fesurau a dulliau presennol mewn ieithyddiaeth corpws, a sut mae eu hintegreiddio â dulliau NLP.
    • Camau ymlaen o ran technegau meintiol ar gyfer archwilio corpws.
Dr Dawn Knight

Dr Dawn Knight

Senior Lecturer

Email
knightd5@caerdydd.ac.uk
Telephone
+44 (0)29 2087 6325

Penny Lewis, Yr Ysgol Seicoleg - Modelu cyfrifiadurol o weithrediad yr ymennydd dynol

Mae gan y SIG hwn gynlluniau i ymdrin â’r pwnc hwn o bob safbwynt, o fodelu cyfrifiadurol haniaethol i rwydweithiau dwfn â phigau sy'n gredadwy o safbwynt biolegol.  Rydym hefyd yn archwilio fframweithiau efelychydd niwral sy’n ceisio taro cydbwysedd rhwng y lefelau esboniad hyn. Drwy weithredu’r fframweithiau hyn, rydym yn gobeithio gallu darparu rhyngwyneb hanfodol er mwyn i ymchwilwyr allu arbrofi gyda thechnegau dysgu peiriannol newydd ar sail yr hyn a ddeallir ar hyn o bryd ynghylch gwybyddiaeth ddynol.  Felly, ein prif nod yw adeiladau modelau o’r ymennydd sy’n hwyluso ein dealltwriaeth o’r modd y mae’r ymennydd yn gweithio. Yn ddelfrydol, bydd y modelau hyn yn cael eu llywio gan ddata ymddygiadol a niwral - ac yn eu tro yn cael eu defnyddio i lunio dyluniad arbrofol ar gyfer gwaith pellach i gasglu data.

Yr Athro Penny (Penelope) Lewis

Yr Athro Penny (Penelope) Lewis

Professor

Email
lewisp8@caerdydd.ac.uk
Telephone
+44 (0)29 2087 0467

Scott Orford, Ysgol Daearyddiaeth a Chynllunio - Dadansoddi Gofodol

Mae'r Grŵp yn canolbwyntio ar ddefnydd o ddadansoddi gofodol i ddeall y byd o'n cwmpas. Dros y degawd diwethaf gwelwyd cynnydd sylweddol yn nifer, ansawdd ac argaeledd data sydd wedi'u codio gyda chyfeirnod gofodol i ganiatáu dadansoddi’r data o safbwynt gofodol. Yn aml mae'r data hyn yn gysylltiedig â disgyblaethau nad oes ganddynt draddodiad o ddadansoddi gofodol, fel y dyniaethau, gan gyflwyno cyfleoedd newydd a chyffrous ar gyfer ymchwil. Ar yr un pryd, mae mathau newydd o ddata gofodol yn sbarduno arloesedd ymchwil mewn disgyblaethau sydd â hanes hir o ddadansoddi gofodol. Felly mae'r Grŵp hwn yn amlddisgyblaethol ei natur ac yn ymwneud ag arloesedd fethodolegol ac ymchwil sylweddol mewn parthau defnydd gwahanol, gan gynnwys Grwpiau Diddordeb Arbennig eraill yn DIRI. Mae'r ymchwil cyfredol yn canolbwyntio ar y meysydd canlynol:

  • Ymchwilio i fathau newydd o ddata - fel cofnodion ffôn symudol, cofnodion cyfryngau cymdeithasol, cofnodion data rhwydwaith synwyryddion, Rhyngrwyd Pethau - a'u defnydd mewn ymchwil dadansoddi gofodol, yn enwedig mewn perthynas â Dinasoedd Clyfar a dadansoddeg drefol.
  • Morffometrigau Trefol a meintioli a mesur yr amgylchedd adeiledig ar draws graddfeydd gofodol gwahanol.  Cymwysiadau parth ymchwil yn cynnwys iechyd cyhoeddus, cynllunio a dylunio trefol, economeg tir a thai, a defnydd tir a chynllunio trafnidiaeth.
  • Cysyniadu, meintioli a chymhwyso mesurau o hygyrchedd i amwynderau a gwasanaethau er mwyn lleihau anghydraddoldeb darpariaeth. Mae'n cynnwys deall sut mae gwahanol ymagweddau at fesur hygyrchedd yn gallu effeithio ar ddadansoddi a dehongli mewn gwahanol barthau defnydd. Mae'r ymchwil yn cynnwys hygyrchedd i fannau gwyrdd / glas mewn perthynas ag iechyd a lles, cyfleusterau chwaraeon a hamdden, gwasanaethau ariannol a darpariaeth gofal iechyd.
  • Datblygu pyrth data gofodol, dangosfyrddau a meddalwedd mapio gwe, yn enwedig mewn perthynas â meta-data gofodol, cysylltiadau data gofodol, APIs a mapio awtomataidd a rhyngweithiol a chyfuniadau data. Ceir ffocws ar ddatblygu meddalwedd sy'n gwneud mapio setiau data gofodol ar-lein yn haws ac sy'n hwyluso defnydd o ddata o'r fath mewn polisi ac ymarfer.
  • Y cyfleoedd a'r rhwystrau i ymgymryd â dadansoddi gofodol yn defnyddio micro-data a data cysylltiedig mewn lleoliadau diogel a sicr. Gall hyn fod mewn perthynas ag ansawdd data gofodol, cysylltiadau data gofodol, materion yn ymwneud â geo-breifatrwydd a datgelu, darpariaeth hyfforddiant a meddalwedd, a moeseg.
  • Mapio a dadansoddi gofodol ar ddata ansoddol, gan adeiladu ar waith Systemau Gwybodaeth Ddaearyddol (GIS) Ansoddol a Dulliau Cymysg.
  • Dulliau symudol fel ffordd o gasglu a gosod cofnodion data ansoddol mewn cyd-destun parthed gofod a lle.
Yr Athro Scott Orford

Yr Athro Scott Orford

Reader in Spatial Analysis and GIS

Email
orfords@caerdydd.ac.uk
Telephone
+44 (0)29 2087 5272

Steve Schockaert, Ysgol Cyfrifiadureg a Gwybodeg - Dysgu cynrychiolaeth Semantig

Dysgu cynrychiolaeth yw’r dasg o drosi data o’u ffurf crai i ffurf sy’n fwy addas ar gyfer modelau dysgu peirianyddol.

O ystyried poblogrwydd dysgu dwfn, y dull mwyaf cyffredin yw dysgu sut mae mapio o eitemau data ar fector â dimensiynau sefydlog. Mae cynrychioliadau fector o’r fath yn cael eu defnyddio’n gyffredin wrth brosesu delweddau ac wrth brosesu iaith naturiol yn arbennig. Her arbennig, fodd bynnag, yw dysgu cynrychioliadau fector sydd, ar ryw ystyr, yn ystyrlon o ran semanteg. Ar y naill law, mae hynny’n hanfodol er mwyn galluogi modelau dysgu peirianyddol y gellir eu dehongli, nodwedd sy’n prysur ddod yn hollbwysig mewn llawer o gymwysiadau. Ar y llaw arall, mae angen cynrychioliadau sy’n ystyrlon o ran semanteg i ymgorffori gwybodaeth am y parth sydd eisoes yn bodoli (e.e. sy’n cael ei darparu gan arbenigwr ar y parth neu sydd ar gael o ryw sylfaen o wybodaeth), ac yn sgîl hynny bwydo gwybodaeth i fodelau dysgu peirianyddol.

Yr Athro Steven Schockaert

Yr Athro Steven Schockaert

Lecturer

Email
schockaerts1@caerdydd.ac.uk
Telephone
+44 (0)29 2087 9109