1. Informacja o prowadzonych w jednostce w sposób ciągły badaniach naukowych i pracach badawczo-rozwojowych (z określeniem dyscyplin i kierunków)
1. Metod komputerowych w fizyce i chemii
2. Metod sztucznej inteligencji a w szczególności szeroko pojętych zagadnień modelowania sieci neuronowych
3. Kognitywistyki (cognitive sciences) i teorii układów złożonych (complex systems theory)
4. Dydaktyki wspomaganej metodami komputerowymi
2. Raport z działalności statutowej Katedry Metod Komputerowych w roku 1996
1. Opis merytoryczny realizowanych prac
1. Rozwój metod komputerowych w fizyce i chemii
2. Rozwój metod sztucznej inteligencji a w szczególności szeroko pojętych zagadnień modelowania sieci neuronowych
3. Kognitywistyka (cognitive sciences) i teoria układów złożonych (complex systems theory)
4. Badania w zakresie dydaktyki wspomaganej metodami komputerowymi
3. Wykaz opublikowanych prac
4. Udział w konferencjach naukowych
5. Referaty i wykłady na zaproszenie (poza konferencjami)
6. Staże zagraniczne

Katedra Metod Komputerowych jest unikalną jednostką naukowo-dydaktyczną Uniwersytetu Mikołaja Kopernika. Podejmujemy interdyscyplinarne programy badawcze oraz organizujemy specjalistyczne wykłady i seminaria dotyczące zastosowań metod komputerowych w naukach ścisłych i humanistycznych oraz w naukach o poznaniu (kognitywistyce). Współpracując z kadrą naukową z różnych dyscyplin naukowych - fizyki, chemii, biologii, nauk humanistycznych - dążymy do rozwinięcia różnych dziedzin nauk podstawowych i stosowanych, stosujących wyrafinowane metody komputerowe zarówno w zakresie obliczeń numerycznych (symulacyjnych) jak i zagadnień wymagających obliczeń symbolicznych i sztucznej inteligencji.

Problematyka badawcza KMK skoncentrowana jest wokół kilku głównych tematów:

1. Metod komputerowych w fizyce i chemii.
2. Metod sztucznej inteligencji a w szczególności szeroko pojętych zagadnień modelowania sieci neuronowych.
3. Kognitywistyki (cognitive sciences) i teorii układów złożonych (complex systems theory).
4. Dydaktyki wspomaganej metodami komputerowymi.

1. W zakresie metod komputerowych w fizyce i chemii

Prof. J. Wasilewski z współpracownikami prowadził badania w ramach tematu: "Struktura energetyczna małych cząsteczek". Uczestniczył też w badaniach kierowanych przez prof. K. Jankowskiego z Instytutu Fizyki UMK, dotyczących nowych metod opisu efektów korelacji elektronowej w stanach niezamknięto-powłokowych atomów i cząsteczek. Prof. Wasilewski pracuje również nad symulacjami komputerowymi w fizyce atomowo-molekularnej, szczególnie nad modelowaniem oddziaływania cząsteczek z powierzchniami krystalicznymi.

Prof. W. Duch prowadził wraz z dr J. Mellerem badania nad rozwojem metod obliczeniowych, algorytmów i programów komputerowych pozwalających uwzględniać korelację elektronową pod ogólnym hasłem "Rozwój metod oddziaływania konfiguracyjnego i metod pokrewnych" w ramach badań własnych i statutowych, współpracując z ośrodkami zagranicznymi w Niemczech, Francji i Izraelu. Dr Meller przebywa od 1.10.1996 w Fritz Haber Center, Hebrew University w Jerozolimie, zajmując się rozwojem metod dynamiki molekularnej w zastosowaniu do symulacji białek. Nawiązaliśmy również współpracę z Uniwersytetem w Kyoto, Japonia, gdzie dr Meller spędzi rok (począwszy od października 1997) jako stypendysta Japan Society for Promotion of Science (JSPS).

Do spółki z współpracownikami z siedmiu krajów Europy realizowano interdyscyplinarny projekt finansowany w 1996 roku w oparciu o grant komisji Unii Europejskiej w ramach współpracy COST. Projekt dotyczy inteligentnego oprogramowania dla potrzeb chemii komputerowej, a więc połączenia oprogramowania do zastosowań numerycznych z systemami ekspertowymi i sieciami neuronowymi w celu stworzenia systemu ułatwiającego wykonywanie obliczeń chemikom, którzy nie są ekspertami w zakresie metod chemii komputerowej. Temat ten wiąże numeryczne metody komputerowe z metodami sztucznej inteligencji i wchodzi w zakres pracy doktorskiej realizowanej w KMK. Prof. Duch jest zastępcą kierownika tego projektu (prof. Diercksena z Instytutu Astrofizyki Maxa Plancka, Garching k. Monachium).

Słowa kluczowe i dyscypliny pokrewne: fizyka teoretyczna, fizyka komputerowa, chemia kwantowa, chemia teoretyczna, chemia komputerowa, dynamika molekularna, symulacje komputerowe.

2. W zakresie metod sztucznej inteligencji a w szczególności szeroko pojętych zagadnień modelowania sieci neuronowych.

Prace nasze dotyczą możliwości zastosowań algorytmów typu sieci neuronowych, logiki rozmytej, algorytmów "pattern recognition" i algorytmów opartych na śladach pamięci (memory-based), jak też fundamentalnych mechanizmów działania struktur adaptujących się, w tym również zagadnień związanych z działaniem mózgu i modelowaniem umysłu. Prof. Duch wraz z asystentami, doktorantami i magistrantami prowadził prace nad uniwersalnym systemem neurorozmytym Feature Space Mapping (FSM). Jest to system uczący się tak, jak sieci neuronowe a jednocześnie zdolny do korzystania z reguł logiki rozmytej, pozwalających na sekwencyjne procesy rozumowania wraz z użyciem predefiniowanej wiedzy w modelach uczących się, podobnie jak robi się to w systemach ekspertowych. Testowano i rozwijano oprogramowanie systemu FSM opartego na własnym, oryginalnym podejściu do systemów neurorozmytych, zainspirowanym przez kognitywistykę. Prace te wspierane są przez grant indywidualny KBN na lata 1995-97 pt: "Teoria i zastosowania systemów neurorozmytych". Naszą nową specjalnością stało się wyciąganie reguł logicznych z danych treningowych za pomocą sieci neuronowych. Oprócz systemu FSM opracowano w tym celu nowe algorytmy dla wielowarstwowych perceptronów trenowanych metodą wstecznej propagacji. Osiągnięto bardzo dobre wyniki, prezentowane na kilku prestiżowych konferencjach naukowych, nasze rezultaty przechowywane są już w dostępnym przez Internet repozytorium na Uniwersytecie Irvine w Kalifornii, a prof. Duch w 1997 roku zorganizował dwie sesje specjalne poświęcone metodom wyciągania reguł logicznych na międzynarodowych konferencjach. Przygotowaliśmy również wniosek o grant KBN w zakresie zastosowania takich metod do analizy danych medycznych.

Pracujemy też nad metodami samoorganizacji i wizualizacji wielowymiarowych danych. Metody te, wyrastające z modelu samoorganizującej się sieci neuronowej Kohonena, powiązaliśmy z procedurami minimalizacji miar zgodności topograficznej przestrzeni danych i niskowymiarowych przestrzeni siatek neuronów (skalowaniem wielowymiarowym i podobnymi nieliniowymi transformacjami). Opracowano nowe oprogramowanie i wykonano testy porównawcze różnych wersji tych metod, stosując je miedzy innymi do klasyfikacji w zagadnieniach psychologii poznawczej i psychometrii. Naszym celem jest stworzenie wygodnego systemu do klasyfikacji, analizy i wizualizacji danych biomedycznych i innych. Badania te prowadziliśmy przy współpracy z laboratorium "VisieLab" Uniwersytetu w Antwerpii (RUCA), gdzie na rocznym stażu naukowym przebywa Antoine Naud, asystent w naszej Katedrze.

Słowa kluczowe i dyscypliny pokrewne: sieci neuronowe, sztuczna inteligencja, logika rozmyta, reguły logiczne, analiza danych, systemy neurorozmyte, pattern recognition, systemy ekspertowe, biocybernetyka, nauki o poznaniu, badania nad mózgiem, symulacje komputerowe.

3. W zakresie kognitywistyki (cognitive sciences) i teorii układów złożonych (complex systems theory).

Część naszych wysiłków badawczych skierowana została w stronę nauk o poznawaniu (kognitywistyki) i próby stworzenia empirycznej teorii umysłu w oparciu o modele sieci neuronowych. Teoria ta powinna nie tylko być pomocną w rozwiązaniu podstawowych problemów nauk o poznaniu lecz również prowadzić do nowych konstrukcji systemów uczących się i w tym kierunku zmierzają nasze badania. Jej zarysy, w postaci hipotez określających prawdopodobne związki pomiędzy zdarzeniami w mózgu i ich korelacji z percepcją, wyższymi czynnościami poznawczymi i treścią świadomości zostały już nakreślone w kilku pracach i wystąpieniach konferencyjnych. Matematyczne metody opisu zdarzeń mentalnych wiążą się z teorią układów złożonych w zastosowaniu do sieci neuronowych z rekurencją. Prof. Duch zaproszony został do napisania rozdziału "Platonic theory of mind as an approximation to neurodynamics" do książki pt. "Brain-like Computing and Intelligent Information Systems", wydawanej przez prof. Amari i Kasabova, dwóch bardzo wybitnych specjalistów w zakresie sieci neuronowych. Platoński model umysłu zastosowany został do wyjaśnienia zagadnień dotyczących kategoryzacji w psychologii poznawczej. Rozpoczynamy również prace nad integracją senosmotoryczną (przy współpracy z Instytutem Badań Psychologicznych Maxa Plancka w Monachium).

Pracowaliśmy również nad integracją metod uczenia maszynowego (machine learning, ML) i neuronowych metod uczenia, opracowując ogólne podejście w którym takie metody jak k-NN, RBF czy MLP są szczególnymi przypadkami. Integracja mało obecnie znanych metod uczenia maszynowego daje bardzo ciekawe rezultaty i kierunek ten zamierzamy rozwijać w najbliższych kilku latach, organizując między innymi sesje specjalne na World Congress of Computational Intelligence w Anchorage, Alaska, w 1988 roku. Szukamy alternatywnych podejść do adaptacji i opisu działania sieci neuronowych, wykorzystujących metody statystyczne, metody teorii estymacji, metody oparte na lokalnych, nieliniowych transformacjach układów współrzędnych. Pracujemy również nad modelami wykorzystującymi procesy Markowa (modele HMM i DFA, Discrete Finite Automata) oraz metodami dynamiki symbolicznej do aproksymacji dynamiki sieci neuronowych z rekurencją. Pozwala to na opis zachowania się sieci w postaci ewolucji automatów skończonych a w niektórych przypadkach w postaci reguł logicznych. Metody te są bardzo ważne dla zastosowań teorii układów złożonych (układy dynamiczne, samoorganizujące się stany krytyczne i chaotyczne) do zagadnień kognitywistyki (nauk o poznawaniu) i nauk przyrodniczych. W szczególności badamy metody upraszczania opisu złożonych układów dynamicznych, takich jak zbiór neuronów, zamierzając znaleźć serię systematycznych przybliżeń, pozwalająca na uzasadnienie przejść pomiędzy modelami na różnym poziomie szczegółowości (od zjawisk bioelektrycznych na błonach komórkowych do opisu dużych grup neuronów).

Wspólnie z pracownikami z innych jednostek UMK dążymy do powołania (w roku akademickim 1997/98) nowego, interdyscyplinarnego kierunku studiów specjalnych w zakresie kognitywistyki. Podstawą tego nowego kierunku powinny stać się badania w zakresie modelowania umysłu oparte na systematycznych przybliżeniach do globalnej dynamiki mózgu realizowanej przez hierarchicznie zbudowaną, modularną sieć neuronową. Na rozpoczęcie badań w tym kierunku otrzymaliśmy grant JM Rektora UMK.

Słowa kluczowe i dyscypliny pokrewne: kognitywistyka, modele umysłu, układy złożone, układy dynamiczne, dynamika symboliczna, fizyka teoretyczna, teoria informacji, symulacje komputerowe, matematyka stosowana, biocybernetyka, sieci neuronowe z rekurencją.

4. Badania w zakresie dydaktyki wspomaganej metodami komputerowymi.

Badania w tym zakresie rozpoczęto w ramach programu "Komputerowo wspomagana edukacja" finansowanego przez biuro TEMPUS (1992-1995), są one kontynuowane również po zakończeniu tego projektu. Wykonywaliśmy prace w zakresie komputerowych metod wspomagania dydaktyki, zastosowania hipertekstu i technik "multimedia" w edukacji, a w szczególności w nauczaniu matematyki, fizyki i chemii teoretycznej. Przy współpracy z Department of Applied Mathematics and Theoretical Physics Uniwersytetu w Cambridge rozwijaliśmy oprogramowanie multimedialne (w wersji angielskiej i polskiej) do nauczania matematyki stosowanej i fizyki. Mgr Halina Małłek odbyła 3-miesięczny staż na Uniwersytecie w Manchester, Anglia. Czynnie włączyliśmy się również do formułowania nowych programów nauczania nauk komputerowych (computational science) oraz do reformy programu nauczania przedmiotów o charakterze informatycznym na Wydziale Fizyki i Astronomii UMK.

Słowa kluczowe i dyscypliny pokrewne: dydaktyka fizyki, dydaktyka matematyki, dydaktyka chemii teoretycznej, pedagogika, fizyka komputerowa, symulacje środowiska naturalnego, multimedia w nauczaniu.
 

1. Opis merytoryczny realizowanych prac.

W ramach działalności statutowej pracowaliśmy nad następującymi tematami:

1. Rozwój metod komputerowych w fizyce i chemii.

Główni wykonawcy: prof. J. Wasilewski, i prof. W. Duch, finansowanie - działalność statutowa, badania własne i granty indywidualne)
1. Teoretyczne badania struktury energetycznej małych cząsteczek (prof. Wasilewski).

Kontynuowano badania stanów oscylacyjnych i efektów sprzężenia oscylacyjno-rotacyjnego w małych cząsteczkach metodami wykraczającymi poza elementarne przybliżenie harmoniczne. Rozpoczęto także badania stanów oscylacyjno-rotacyjnych metodami pseudospektralnymi. Wymieniona tematyka wchodzi m. innymi w zakres pracy doktorskiej mgr S. Zelka Zastosowanie technik wielociałowych w badaniach oscylacji molekularnych.
2. Badano punkty stacjonarne na singletowych i trypletowych powierzchniach energetycznych cząsteczki SO₂ . Zastosowano podejścia typu CAS SCF i DFT, oraz bazy funkcyjne wysokiej jakości. Ogólną charakterystykę rodziny stanów walencyjnych tego układu w ramach grupy C2v przedyskutowano na podstawie diagramu Walsha, i porównano na tym poziomie z izowalencyjną cząsteczką ozonu, O3. W obu wypadkach stwierdzono analogiczne nieciągłości energii orbitalnych dla pośrednich wartości kąta walencyjnego, które umożliwiają precyzyjną lokalizację i wyjaśnienie genezy poszczególnych minimów i barier energetycznych. Na poziomie CAS SCF uzyskano dobre odtworzenie energii adiabatycznych przejść elektronowych, parametrów widma oscylacyjnego (z uwzględnieniem efektów anharmonicznych), oraz stabilności poszczególnych stanów względem symetrycznych (S + O2) i asymetrycznych (SO + O) kanałów dysocjacji. Badania przy wykorzystaniu metod typu DFT są kontynowane. Publikacja (S. Zelek, J. Wasilewski) w przygotowaniu.
3. W ramach szeregu metod typu MO (RHF, UHF, ROHF, CAS SCF, MP2) i DFT (S-VWN, B-LYP) badano względną stabilność izomerów układu H2CO2. Izomery te: peroxy-methylene (I), dioxirane (II, C2v), methylene-bis(oxy) (III, C2v) i kwas mrówkowy (IV, formic acid) są m. innymi produktami oddziaływania rodnika metylowego (CH2, 3B1) i tlenu molekularnego (O2, 3Sg-), np. w płomieniu acetylenowym. W wyniku oddziaływania powstać mogą produkty zarówno w stanach singletowych, jak i trypletowych. Jako wynik przeprowadzonych obliczeń (w bazie typu DZP) stwierdzono, że w stanach singletowych stabilność układów wzrasta w kolejności I, II, IV; III nie jest układem stabilnym, w symetrii C2v dysocjuje na CO2 i H2, a po zniesieniu ograniczeń symetrii przechodzi w IV. W stanach trypletowych II i III nie są odróżnialne, I i IV przechodzą w konformacje niepłaskie, powyżej odpowiednich stanów singletowych. Względne stabilności obliczone metodami MP2 i B-LYP są w porównywalnej zgodności z danymi literaturowymi, w metodach nieskorelowanych stabilności te są generalnie za niskie, w przybliżeniu lokalnym (S-VWN) - za wysokie.

Publikacja: J. Wasilewski and M. Wierzbowska, Relative stability of the H2CO2 isomers: A Comparison of WFT and DFT Approaches - w przygotowaniu, wyniki przyjęte do prezentacji na konferencji DFT-97, Wiedeń, 9.97.
4. W ramach współpracy z prof. J. Heldtem (WSP Słupsk) podjęto badania teoretyczne niższych stanów elektronowych glioksalu (C2O2H2) przy zastosowaniu różnych wariantów metody funkcjonałów gęstości (DFT). Podejście takie zastosowane także z dobrym wynikiem do otwartpowłokowego stanu singletowego; tego typu zastosowania są w literaturze nieliczne. Obliczenia teoretyczne mają na celu interpretację wyników doświadczalnych, otrzymanych przez prof. Heldta w ramach współpracy międzynarodowej najnowszą techniką "zwolnionej fluorescencji" (slow fluorescence). Publikacja (J. Heldt, J. Wasilewski, S. Zelek) w przygotowaniu.
5. Podjęto szczegółowe badania nad modelowaniem zjawisk powierzchniowych w kryształach jonowych i nad teoretyczną analizą procesów oddziaływania małych cząsteczek z takimi powierzchniami. J. Wasilewski pracował przez 3 miesiące (1.6-31.8.96) na Uniwersytecie w Bochum (RFN) w ramach kierowanego przez prof. V. Staemmlera Graduirtenkolleg "Dynamische Processe an Festkoerperoberflaechen" nad modelowaniem oddziaływania tlenu atomowego i molekularnego z powierzchnią Cr2O3 (0001). Zastosowana została technika "embedded cluster" i metoda Hartree-Focka. Badania te są kontynuowane w Toruniu przy wykorzystaniu metody funkcjonałów gęstości (DFT), i są przedmiotem pracy doktorskiej mgr M. Wierzbowskiej (przewód doktorski: Oddziaływanie małych cząsteczek z powierzchniami kryształów jonowych został otwarty 28.05.1997). Zastosowano modele elektrostatyczne dla opisu stwierdzonej doświadczalnie kontrakcji struktury kryształu przy powierzchni i redystrybucji ładunku elektrycznego. Przebadano szereg modeli pola Madelunga o różnych rozmiarach i kształtach. Wstępne wyniki zostaną zaprezentowane na konferencji DFT-97 w Wiedniu, 9.97.
6. Opracowanie nowych metod opisu efektów korelacji elektronowej w stanach niezamknięto-powłokowych (grant KBN kierowany przez prof. K. Jankowskiego z Instytutu Fizyki UMK, uczestniczy w nim prof. Wasilewski).

Prowadzone były badania układów modelowych w ramach nowych wersji wieloreferencyjnych metod sprzężonych klasterów (MRCC - Multi-Reference Coupled Clusters) w sformułowaniach walencyjnie-uniwersalnym, stanowo-uniwersalnym i stanowo-specyficznym. Badania dotyczyły wpływu bazy jednocząstkowej (formy orbitali molekularnych) na zbieżność rozwinięcia klasterowego dla stanów podstawowych i wzbudzonych, ze szczególnym uwzględnienie występowania tzw. stanów obcych ("intruderów").
Publikacja: Jankowski K, Kowalski K, Rubiniec K., Wasilewski J, Model study of the impact of orbital choice on the accuracy of Coupled Cluster energies: Single-reference-state formalism. Int. J. Quantum JChem. (1996) - wysłana
7. Symulacje komputerowe w fizyce atomowo-molekularnej (badania własne, prof. Wasilewski).

Prowadzono prace rozpoznawcze i studialne w następujących kierunkach: oddziaływanie tlenu molekularnego z atomami i małymi cząsteczkami; zastosowanie różnego typu funkcjonałów mieszanych w metodzie DFT; zastosowanie metod DFT do opisu stanów otwartopowłokowych.
8. Wykonano obliczenia krzywych potencjalnych dla stanów X 2S1/2, A 2P1/2 układów HeNe+, HeAr+. Zastowano metodę funkcjonałów gęstości w wariancie "adiabatycznej kontynuacji", dokonując reparametryzacji oryginalnego funkcjonału Becke'go B3. Użyto wysokiej klasy bazy funkcyjne typu cc-pVQZ (klasa "quadruple-zeta"), specjalnie poszerzone dla dobrego opisu polaryzowalności He w polu jonów dodatnich atomów ciężkich; uwzględniono sprzężenie spin-orbita. Otrzymane krzywe potencjalne użyte zostały do wyznaczenia (metodą całkowania numerycznego) rodzin poziomów oscylacyjno-rotacyjnych, i na tej podstawie, poprzez analizę Dunhama - zestawów stałych molekularnych charakteryzujących poszczególne stany elektronowe. Stosując stosunkowo proste i niekosztowne podejście typu DFT uzyskano ostatecznie odtworzenie znanych doświadczalnie wartości stałych molekularnych z dokładnością porównywalną z najlepszymi wynikami innych autorów, obliczonymi przy użyciu najbardziej zaawansowanych metod molekularnej mechaniki kwantowej.

Publikacja: M. Siódmiak, J. Wasilewski, DFT calculations for the X 2S1/2, A 2P1/2 states of HeNe+ and HeAr+ - w przygotowaniu, wyniki przyjęte do prezentacji na konferencji EPS młodych fizyków w Wiedniu, 8.97.
9. Przeprowadzono wstępne badania nad modelowaniem elementarnych procesów prowadzących do powstawania tzw. reaktywnych form tlenu (RFT), odgrywających istotną role w wielu procesach chorobowych. Badano tzw. cyklu Fentona (rozpad H2O2 pod działaniem O2- katalizowany jonami Fe2+/3+), przyjmowany obecnie jako podstawowy mechanizm generowania rodników wodorotlenowych (OH.) w organizmach aerobowych. Zastosowane zostały metody HF i DFT. Badania będą kontynuowane, konieczne jest bowiem uwzględnienie środowiska wodnego, w którym reakcja ta zachodzi w warunkach fizjologicznych.

Praca magisterska (pod kierunkiem J. Wasilewskiego, specjalność: chemia środowiska): Juźków K, Cykl Fentona. Badania z zastosowaniem metody DFT, Katedra Metod Komputerowych, UMK Toruń, 1997.
10. Inne prace dotyczące teoretycznego badania struktury energetycznej małych cząsteczek (prof. Wasilewski):

Ukazało się szereg prac zakończonych w latach poprzednich i wysłanych do publikacji (ujęte w spisie prac), oraz wygłoszono szereg referatów na seminariach międzynarodowych. Regularnie odbywało się również seminarium przy współpracy z Instytutem Chemii, a pracownicy zespołu prof. Wasilewskiego wygłosili na nim w omawianym okresie w sumie 21 referatów.
11. Rozwój metod typu oddziaływania konfiguracyjnego (badania statutowe, kierownik prof. W. Duch).

W 1996 roku kontynuowano prace nad rozwojem metod obliczeniowych w fizyce molekularnej, w szczególności nowych wersji metody oddziaływania konfiguracyjnego i przybliżeń do metod sprzężonych klasterów. Ukończona została praca doktorska mgr J. Mellera, jej obrona odbyła się w czerwcu 1996 roku. Przetestowano i znacznie rozwinięto metodę superbezpośredniego CI wyprowadzając wzory w trzecim rzędzie, chociaż nie zaprogramowano jeszcze wersji optymalnej z punktu widzenia szybkości obliczeń (metoda ta zostanie prawdopodobnie zaimplementowana przez współpracująca z nami grupę z Instytutu Maxa Plancka w Monachium, w tym zakresie liczymy również na współpracę z Instytutem Chemii Uniwersytetu w Kyoto w 1997/98 roku). Przy współpracy z grupą z Laboratorie Physique Quantique, Paul Sabatier Universite, opracowano kilka wersji rozszerzeń metody CI korygujących jej ekstensywność. Laboratorie Physique Quantique, Paul Sabatier Universite, jest najbardziej znaną grupą francuską zajmującą się rozwojem metod chemii komputerowej. Mgr J. Meller odbył staż w Lab. Physique Quantique, na Paul Sabatier Universite w Tuluzie.
1. Meller J, J.P. Malrieu, R. Caballol, State-specific Coupled Cluster type dressing of Multireference Singles and Doubles Configuration Interaction matrix. Journal of Chemical Physics 104 (1996) 4068
2. Adamowicz L, R. Caballol, J.P. Malrieu, J. Meller, A general bridge between CI and CC methods: a multistate solution, Chem. Phys. Letters 259 (1996) 619
3. Meller, J, New computational algorithms based on the configuration interaction method. Praca Doktorska, UMK 1996
12. Rozwój i zastosowania metod dynamiki molekularnej (dr J. Meller)

W 1996 roku w ramach współpracy z Centrum Fritza Habera Uniwersytetu Hebrajskiego w Jerozolimie rozpoczęliśmy badania nad rozwojem algorytmów symulacyjnych typu dynamiki molekularnej oraz zastosowaniem tych algorytmów do symulacji białek na wielką skalę. Badania te prowadzimy również korzystając z grantu UMK "Klasyczne i kwantowe modele białek hemowych" (J. Meller, główny wykonawca). Do druku wysłano prace:
1. J. Meller, R. Elber, Computer Simulations of Carbon Monoxide Photodissociation in Myoglobin: Structural Interpretation of the B states"; Biophys. Journal (wysłane)
2. J. Meller, R. Elber, Ligand diffusion in Myoglobin mutants: a computational study, Houston (USA) US/JAPAN Joint Seminar on Molecular Dynamics, March 1997
2. Rozwój metod sztucznej inteligencji a w szczególności szeroko pojętych zagadnień modelowania sieci neuronowych.

Kierownik prof. W. Duch, finansowanie - badania statutowe i grant KBN.
1. Rozwój teorii.

W ramach rozwoju teorii sieci neuronowych i metod sztucznej inteligencji pracowalismy nad kilkoma tematami.
1. Przedstawiono nowy punkt widzenia na tworzenie modeli sieci neuronowych a w szczególności modeli inspirowanych przez kognitywistykę. Polega ono na systematycznym poszukiwaniu przybliżeń do dynamiki działania grup neuronów na różnych poziomach, począwszy od poszukiwania najlepszych funkcji pozwalających na aproksymację opisu działania pojedynczych neuronów, przez grupy neuronów opisanych przy pomocy neurofizjologicznie poprawnych modeli opartych na neuronach wysyłających impulsy, do uproszczeń w postaci sieci z rekurencją o elementach reprezentujących uśrednioną aktywność realnych neuronów. Podejście behawiorystyczne zadowala się badaniem dyskretnych przejść pomiędzy kwazistacjonarnymi stanami (atraktorami) sieci z rekurencją, podejście nazwane przez nas "Platońskim", gdyż zdarzenia umysłowe reprezentowane są w nim przez obiekty w przestrzeni psychologicznej, korzysta z uproszczonego opisu sieci z rekurencją przy pomocy dynamiki symbolicznej wprowadzając stosowane w psychologii przestrzenie cech (feature spaces). Pozwala to na tworzenie modeli sieci neuronowych do bezpośredniego modelowania zdarzeń zachodzących w umyśle a nie w mózgu. Teoria ta opisana została w obszernym artykule "Platonic theory of mind as an approximation to neurodynamics" napisanym do książki pt. "Brain-like Computing and Intelligent Information Systems" (Springer Verlag 1997). Książka ta, wydawana przez prof. Amari i Kasabova, zawiera artykuły tak wybitnych specjalistów w zakresie sieci neuronowych jak Amari, Fukushima, Werbos. Platoński model umysłu zastosowany został do wyjasnienia zagadnień dotyczących kategoryzacji w psychologii poznawczej.

Poszukiwanie empirycznej teorii umysłu dającej odpowiedzi na tysiące szczegółowych pytań i wyjaśniającej wyniki licznych eksperymentów neuropsychologów i psychologów poznawczych można sformułować jako precyzyjnie określone zagadnienie aproksymacji działania grup neuronów i tworzenia reprezentacji wewnętrznych w przestrzeniach cech (feature spaces, knowledge spaces). Realizacja takich modeli prowadzi do szczególnego rodzaju systemów uczenia maszynowego jakimi są systemy neurorozmyte. Jest to bardzo obiecujący kierunek badań, wymagający integracji wiedzy z wielu dziedzin. W ostatnich dwóch latach znajdujemy coraz więcej potwierdzeń słuszności takiego podejścia, ale do jego pełnego sukcesu, tj. połączenia neurofizjologii z psychologią, jest jeszcze daleko.
Jednym z największych problemów w rozwoju zastosowań sieci neuronowych jest brak dobrych metod inicjalizacji parametrów sieci. Wykorzystując nasze prace nad inicjalizacją sieci FSM z estymacją gęstości udało się nam sformułować bardzo efektywną metodę inicjalizacji dla sieci typu MLP. Podaje ona zarówno liczbę neuronów, wagi, progi a także pozwala na optymalizację nachyleń sigmoid dla indywidualnych neuronów. W niektórych przypadkach po inicjalizacji sieć rozwiązuje problemy klasyfikacyjne bez dalszego uczenia się. W bardziej skomplikowanych przypadkach (szum w danych) dodatkowo zastosowaliśmy optymalizację struktury sieci pozwalającą na otrzymanie bardzo prostych struktur. Zwykła regularyzacja w przypadku dużych sieci, mających wiele parametrów, daje dobre wyniki, prowadząc do dużej liczby małych wag. Zastosowana przez nas metoda regularyzacji pozwala sieci na usunięcie zbędnych połączeń z warstwą wejściową (selekcja cech istotnych dla klasyfikacji) pozostawiając potrzebne silne połączenia dodatnie i ujemne.
Publikacje związane z tym tematem:
1. Duch W, From cognitive models to neurofuzzy systems - the mind space approach. Systems Analysis-Modelling-Simulation 24 (1996) 53-65
2. Duch W, Computational physics of the mind. Computer Physics Communications 97 (1996) 136-153
3. Duch W, On simplifying brain functions. Proceedings of the Second Conference on Neural Networks and their applications, Orle Gniazdo, 30.IV-4.V.1996, pp. 118-124
4. Duch W, Review of "The roots of backpropagation. From Ordered Derivatives to Neural Networks and Political Forecasting", by Paul John Werbos. Network 7 (1996) 151
5. Duch W, Adamczak R, Jankowski N, Initialization and optimization of multilayered perceptrons, Third Conference on Neural Networks and Their Applications, Kule, October 1997 (w druku)
2. Badaliśmy teorie alternatywne w stosunku do sieci neuronowych. Naszym celem jest tu integracja metod uczenia maszynowego (ML, machine learning) i metod statystycznych z metodami sieci neuronowych. Pierwszym krokiem w tym kierunku była zakończona w 1995 roku praca magisterska (M. Buczkowski), której celem było zbadanie możliwości alternatywnego podejścia do adaptacji i opisu działania sieci neuronowych w oparciu o lokalne transformacje układów współrzędnych. Wynikiem tej pracy jest model alternatywny w stosunku do sieci neuronowych, oparty na adaptacji parametrów określających odległość w globalnym lub lokalnym układzie współrzędnych; w szczególności prowadzi to do uogólnienia często stosowanej w pattern recognition metody najbliższych sąsiadów z lokalną transformacją (w ogólności nieliniową) odległości. Metody oparte na pamięci (memory-based methods) znajdują szerokie zastosowanie praktyczne skutecznie konkurując z sieciami neuronowymi. W tym roku udało się nam opracować ogólną teorię obejmującą jako szczególne przypadki takie metody jak k-NN oraz sieci neuronowe typu RBF i MLP, które traktowane są jako metody minimalnoodległościowe. Z teorii wynika szereg nowych algorytmów, testowanych obecnie w ramach pracy doktorskiej przez mgr K. Grudzińskiego.

Publikacje:
1. Duch W, Adamczak R, Jankowski N, Improved memory-based classification. Solving Engineering Problems with Neural Networks, Proc. of the Intern. conference EANN'96, London, 17-19.06.1996 (ed. A.B. Bulsari, S. Kallio, D. Tsaptsinos), pp. 447-450
2. Duch W, Neural minimal distance methods, Third Conference on Neural Networks and Their Applications, Kule, October 1997 (w druku)
3. Duch W (1997) Neural versions of minimal distance methods, CIL-KMK-1/97, Computational Intelligence Lab. Technical Report (long version)
Pracowaliśmy również (w ramach nieukończonej jeszcze pracy magisterskiej) nad zastosowaniami modeli opartych na procesach Markowa (modele HMM i DFA, Discrete Finite Automata) do aproksymacji dynamiki sieci neuronowych z rekurencją i w zastosowaniu do opisu struktury makrocząsteczek (DNA, RNA), w szczególności nad sposobami określenia reguł dla probabilistycznych automatów skończonych na podstawie dynamiki sieci z rekurencją.
3. Przy współpracy z dr Visakanem Kadirkamanathanem z Computer Science Department, University of Sheffield, prowadzono dalsze prace nad ontogenicznym modelem sieci neuronowej (zmienna liczba neuronów) IncNet. Mgr Norbert Jankowski odbył w Sheffield dwumiesięczny staż w 1996 roku. Uzyskano doskonała rezultaty w ramach uproszonej metody uczenia sieci IncNet opartej na filtrze Kalmana, w szczególności w zastosowaniu do klasyfikacji danych medycznych. Współpraca kontynuowana jest w 1997 roku a wykonane w jej ramach prace zostaną wkrótce opublikowane i będą częścią pracy doktorskiej mgr Jankowskiego, której obrona powinna się odbyć jeszcze w 1997 roku.
4. Kontynuowano prace nad wykładem "Umysł, mózg i sieci neuronowe", będącym wstępem do kognitywistyki, integrującym wiadomości dotyczące filozofii, neurofizjologii, psychologii poznawczej i sieci neuronowych. Od czerwca 1997 roku W. duch otrzymuje stypendium UMK na napisanie pierwszego tomu wstępu do kognitywistyki. W książce tej przedyskutowane zostaną problemy związane z tworzeniem teorii umysłu, począwszy od problemów filozoficznych i modeli historycznych, przez teorie psychologiczne i badania nad mózgiem, do modeli matematycznych. W ramach interdyscyplinarnego programu badawczego związanego z zastosowaniami i rozwojem teorii sieci neuronowych w fizyce, chemii, ekonomii, lingwistyce i innych naukach zorganizowano szereg seminariów.

W 1996 roku rozszerzyliśmy nasze badania na sieci o neuronach symulujących działanie neuronów biologicznych. Wstępne wyniki osiągnięte przez mgr Ludwiczewskiego pokazują, że przybliżenie aktywności neuronu za pomocą funkcji sigmoidalnych prawdziwe jest tylko przy nierealistycznych założeniach dotyczących sygnałów pobudzających synapsy. Niemonotoniczne funkcje transferu, wychodzace przy bardziej realistycznych założeniach, mają coraz szersze zastosowanie prowadząc do modeli pamięci asocjacyjnych o większych pojemościach niż w przypadku funkcji monotonicznych. Zamierzamy nadal kontynuować badania w tym kierunku.
2. Rozwój i zastosowania systemu FSM (Feature Space Mapping)

Znacznie rozwinięto teorię jak i oprogramowanie systemu FSM (prace wspierane przez grant KBN). Jest to uniwersalny system neurorozmyty oparty na ogólnych przesłankach teoretycznych wynikających ze wspomnianego już podejścia do modelowania umysłu. System ten można traktować jako typową sieć neuronową, system oparty na śladach pamięci integrujący dwa podstawowe modele kategoryzacji w psychologii (teorię prototypów i teorię egzemplarzy) jak i system logiki rozmytej korzystający z zależnych od kontekstu funkcji przynależności (wydaje się, że jest to nowe, wprowadzone przez nas pojęcie w teorii zbiorów rozmytych). Zagadnienia związane z rozwojem tego systemu w zastosowaniach do aproksymacji i klasyfikacji będą tematem dwóch prac doktorskich oraz kilku prac magisterskich. Część dotycząca logiki rozmytej i możliwości wykorzystania tego systemu w procesach wnioskowania, jako systemu ekspertowego, będzie również tematem niezależnej pracy doktorskiej. W 1996 roku skupiliśmy się przede wszystkim na rozwoju teorii tego systemu, opracowaliśmy bardzo efektywny sposób inicjalizacji parametrów adaptacyjnych sieci FSM (można go zastosować również w sieciach RBF), testowaliśmy nowe funkcje realizowane przez neurony, w tym funkcje uniwersalne, dające zarówno zlokalizowane jak i zdelokalizowane gęstości. funkcje biradialne pozwalają na płynne przejście do funkcji prostokątnych, dzięki czemu sieć FSM można zamienić w sieć realizującą funkcje logiczne. Rozwiązaliśmy też zagadnienie obracania gęstości, i to zarówno na etapie inicjalizacji, gdzie pozostawiamy uproszczoną macierz obrotu nie dokonując dalszej optymalizacji jej parametrów (wersja przetestowana), jak i wersję pozwalająca za pomocą N parametrów dokonywać obrotu gęstości w N-wymiarowej przestrzeni w czasie uczenia (wersja jeszcze nie przetestowana). Sieć FSM zastosowaliśmy do zagadnień klasyfikacji, osiągając bardzo dobre wyniki. W dalszej perspektywie zamierzamy przekształcić system FSM w narzędzie do klasyfikacji, analizy i wizualizacji danych. W tym celu pracujemy nad interfejsem graficznym do naszego oprogramowania.
Publikacje związane z tematem:
1. Duch W, Adamczak R, Feature Space Mapping network for classification. Proceedings of the Second Conference on Neural Networks and their applications, Orle Gniazdo, 30.IV-4.V.1996, pp. 125-130
2. Duch W, Adamczak R, Jankowski N, Improved memory-based classification. Solving Engineering Problems with Neural Networks, Proc. of the Intern. conference EANN'96, London, 17-19.06.1996 (ed. A.B. Bulsari, S. Kallio, D. Tsaptsinos), pp. 447-450
3. Duch W, Jankowski N, Bi-radial transfer functions. Proceedings of the Second Conference on Neural Networks and their applications, Orle Gniazdo, 30.IV-4.V.1996, pp. 131-137
4. Duch W, Adamczak R, Jankowski N, New developments in the Feature Space Mapping model, Third Conference on Neural Networks and Their Applications, Kule, October 1997 (w druku) oraz dłuższa wersja: CIL-KMK-2/97, Computational Intelligence Lab. Technical Report
5. Duch W, Adamczak R, Jankowski N, Initialization of adaptive parameters in density networks, Third Conference on Neural Networks and Their Applications, Kule, October 1997 (w druku)
6. Duch W, Adamczak R, Jankowski N, Naud A, Gomuła J, Kucharski T, Neural-based classification and visualization methods with applications to psychometry, in: 34th International Seminar on Statistics and Clinical Practice, Warsaw 24-28.06.1996 (extended abstract), pp. 93-94
3. Ekstrakcja reguł logicznych

Od połowy 1996 roku zajmowaliśmy się możliwościami ekstrakcji reguł logicznych z danych treningowych przy pomocy sieci FSM jak i przy pomocy zmodyfikowanych sieci typu wielowarstwowych perceptronów. Jest to bardzo efektywne podejście, polegające na transformacji sieci MLP w siec, której działanie można zinterpretować za pomocą funkcji logicznych, a więc o wagach 0 (niepotrzebne połączenia) lub +1 (cecha musi wystąpić) oraz -1 (cecha nie powinna wystąpić). Takie własności wag wymuszamy dodając odpowiedni człon do funkcji błędu i używając algorytmu konstruktywistycznego. Rozwiązaliśmy też problem kwantyzacji danych ciągłych (określania zmiennych lingwistycznych) wprowadzając specjalne jednostki złożone z podsieci dwóch neuronów, które mają ustalone wagi i dwa progi traktowane jako parametry adaptacyjne. Wykorzystujące te metody udało się nam osiągnąć doskonałe wyniki znajdując najprostszą strukturę logiczną powalającą na dokonanie klasyfikacji kilku baz danych. Nasze rezultaty dla bazy 8124 grzybów, które na podstawie 22 podanych cech należy podzielić na grzyby jadalne i trujące, są obecnie traktowane jako rezultaty wzorcowe i dostępne przez Internet w bazie danych UCI (University of California at Irvine). Mamy też wiele rezultatów dla danych medycznych. Nasza metoda ekstrakcji reguł logicznych jest nadal intensywnie rozwijana, zamierzamy połączyć ją z metodą opartą na algorytmach szukania maksimum wartości predykcyjnej reguł logicznych. Temat ekstrakcji reguł logicznych nabiera coraz większego znaczenia, na wielu konferencjach organizuje się sesje specjalne poświęcone temu zagadnieniu. W 1997 roku W. Duch został zaproszony do wygłoszenia referatu na sesji specjalnej konferencji ICNN w Houston, organizuje sesję specjalną na kongresie ICONIP'97 w Dunedin (Nowa Zelandia) oraz (wspólnie z prof. Bobrowskim z IBIB PAN) sesję specjalną poświęconą klasyfikacji danych medycznych.
Publikacje:
1. Duch W, Adamczak R, Grąbczewski K, Extraction of crisp logical rules using constrained backpropagation networks, International Conference on Artificial Neural Networks (ICNN'97), Houston, 9-12.6.1997, pp. 2384-2389 (invited session)
2. Duch W, Adamczak R, Grąbczewski K, Ishikawa M, Ueda H (1997) Extraction of crisp logical rules using constrained backpropagation networks - comparison of two new approaches, Proc. of the European Symposium on Artificial Neural Networks (ESANN'97), Brugge 16-18.4.1997, pp. 109-114
3. Duch W, Adamczak R, Grąbczewski K. (1997) Logical rules for classification of medical data using ontogenic neural algorithm. Solving Engineering Problems with Neural Networks, Proc. of the Intern. Conference EANN'97, Stockholm, 16-18.06.1997, pp.. 199-202
4. Duch W, Adamczak R, Grąbczewski K (1996) Constrained backpropagation for feature selection and extraction of logical rules, First Polish Conference on Theory and Applications of Artificial Intelligence, Łódź, 12.1996
5. Duch W, Adamczak R, Grąbczewski K (1996) Extraction of logical rules from backpropagation networks, First Polish Conference on Theory and Applications of Artificial Intelligence, Łódź, 12.1996
6. Duch W, Adamczak R, Grąbczewski K (1996) Extraction of logical rules from training data using backpropagation networks, Proc. of the 1st Online Workshop on Soft Computing, 19-30 Aug. 1996; http://www.bioele.nuee.nagoya-u.ac.jp/wsc1/, pp. 25-30
4. Samoorganizacja i uczenie bez nadzoru

Interesującym modelem samoorganizacji, przydatnym do symulacji tworzenia się map topograficznych w mózgu, jest sieć Kohonena. Ponieważ sieć ta nie bardzo nadaje się do aproksymacji czy klasyfikacji (dając stosunkowo niskie dokładności, jak przyznaje sam Kohonen) jej najbardziej atrakcyjną cechą pozostaje wizualizacja danych w postaci zachowania topograficznego sąsiedztwa wielowymiarowych danych odwzorowanych na dwuwymiarową siatkę neuronów. Wprowadzone przez nas miary ilościowe zgodności topograficznej przestrzeni danych i niskowymiarowych przestrzeni siatek neuronów pokazują jednak, że jest to odwzorowanie dalekie od optymalnego. Podejście oparte na minimalizacji takich miar (MDS, czyli skalowanie wielowymiarowe oraz odwzorowanie Sammona) ma solidniejsze podstawy matematyczne niż metoda Kohonena, ale jest bardzo kosztowne (dla N obiektów liczba parametrów do minimalizacji jest rzędu N2 /2), przez co nie nadaje się do klasyfikacji. Nasze podejście wymaga minimalizacji tylko 2N-3 parametrów.
Wprowadziliśmy nowe metody, łączące zalety SOM i MDS i badamy przydatność tych metod do klasyfikacji i wizualizacji danych. Oprócz danych modelowych, takich jak współrzędne wierzchołków 2-20 wymiarowych sympleksów czy 3-5 wymiarowych hipersześcianów, zastosowaliśmy tę metodę do wizualizacji danych psychometrycznych otrzymanych z testów do klasyfikacji typów osobowości. Wyniki wzbudziły duże zainteresowanie psychologów. Praca będzie kontynuowana a metoda opisana bardziej szczegółowo w pracach przygotowywanych do druku oraz w pracy doktorskiej A. Nauda. Przy współpracy z grupą Visi Lab Uniwersytetu w Antwerpii, gdzie A. Naud przebywa na rocznym stażu, algorytm SOM zastosowano również w zagadnieniach klasyfikacji obrazu, w szczególności klasyfikacji tekstur. Zamierzamy również zastosować sieć FSM do znajdywania rozmytych reguł logicznych dla klasyfikacji obiektów na zdjęciach satelitarnych.
Publikacje:
1. Duch W, Naud A, On global self-organizing maps. Proc. of the European Symposium on Artificial Neural Networks (ESANN'96), Bruge 22-26.4.1996, pp. 91-96
2. Duch W, Naud A, Multidimensional scaling and Kohonen's self-organizing maps. Proceedings of the Second Conference on Neural Networks and their applications, Orle Gniazdo, 30.IV-4.V.1996, pp. 138-143
3. Duch W, Naud A, Simplexes, Multi-Dimensional Scaling and Self-Organized Mapping, in: Proc. of the 8th joint EPS-APS International Conference on Physics Computing '96, Kraków 17-21.9.1996, pp. 367-370
5. Inteligentne oprogramowanie dla potrzeb chemii komputerowej.

Projekt ten dotyczy zastosowania metod sztucznej inteligencji, w szczególności budowy systemu ekspertowego i systemu neurorozmytego do wspomagania wszystkich etapów wykonywania obliczeń przy pomocy wielkich systemów programów numerycznych rozwiniętych dla potrzeb chemii komputerowej i fizyki molekularnej. Prowadzenie takich obliczeń wymaga dużego doświadczenia, wiedzy i intuicji, w szczególności w wyborze odpowiedniej metody obliczeniowej i bazy funkcji jednocząstkowych. Celem jest stworzenie systemu nadającego się do użytku przez fizyków czy chemików zainteresowanych badaniem przyrody a nie algorytmami numerycznymi. Jest to bardzo ambitne przedsięwzięcie, wymagające stworzenia obiektowo-zorientowanego oprogramowania dla obliczeń numerycznych w chemii kwantowej (nic podobnego dotychczas nie istnieje), które będzie współpracować z systemem ekspertowym. W pierwszym etapie opracowaliśmy prototyp systemu opartego na śladach pamięci (memory-based reasoning).
Projekt "Intelligent support for computational chemistry" realizowany jest w ramach programu współpracy COST Unii Europejskiej, w której biorą udział eksperci z Max-Planck-Institut für Astrophysik z Garching k. Monachium, Computer Based Learning Unit, University of Leeds, Center for Scientific Computing, Espoo, Finlandia), Laboratory of Chemical Physics, University of Groningen, Holandia, Queen's University of Belfast, Department of Computer Science oraz Comenius University, Department of Physical Chemistry. Prof. Duch jest zastępcą kierownika tego projektu i był osobą odpowiedzialną za przygotowanie tego wniosku. Wstępne wyniki, osiągnięte w pierwszym roku projektu wydają się zachęcające, ale brakuje nam dużej bazy danych przykładowych obliczeń. Baza taka stworzona została w amerykańskim laboratorium rządowym PNL (Pacific Northwest Laboratory) i staramy się o zgodę na jej użycie. Rola grupy prof. Ducha będzie się ograniczać w nadchodzących latach tylko do części projektu związanej ze sztuczną inteligencją, opracowania reguł dla systemu eksperckiego na podstawie analizy przykładowych obliczeń za pomocą algorytmów neuronowych. Kwestie opracowania oprogramowania numerycznego i graficznego interfejsu użytkownika rozwijane są przez pozostałych uczestników tego projektu.
1. Duch W, Artificial Intelligence Support for Computational Chemistry, Advances in Quantum Chemistry 29 (1997) 329-343
3. Kognitywistyka (cognitive sciences) i teoria układów złożonych (complex systems theory) (badania statutowe, kierownik prof. W. Duch)

Badania w tym zakresie zmierzają w kilku kierunkach. Z jednej strony dążymy do powołania kognitywistyki jako odrębnego kierunku studiów (nauczanie rozpocznie się w roku akademickim 1997/8) i rozwoju interdyscyplinarnego programu badań. Służyć temu mają "konwersatoria kognitywne", organizowane na naszej uczelni oraz utworzenie Centrum Nauk Kognitywnych. W ramach konwersatoriów specjaliści z tak różnych dziedzin jak filozofia, lingwistyka poznawcza czy fizjologia zwierząt dyskutują zagadnienia związane z teorią umysłu. Opracowane przez prof. Ducha wykłady z wstępu do kognitywistyki cieszyły się nadal dużą popularnością i pozwoliły na znaczną integrację wyników wielu dziedzin nauki. W ciągu najbliższych paru lat badania te powinny zaowocować szeregiem książek.
Drugim zagadnieniem była udana próba mechanizacji dowodów aksjomatu wyboru w teorii zbiorów przy pomocy oprogramowania komputerowego "Isabelle" typu theorem checker, dokonana przez mgr Grąbczewskiego z naszej Katedry w czasie jego pobytu w Computer Laboratory Uniwersytetu w Cambridge. Wyniki znajdują się w druku w prestiżowym piśmie "Journal of Automated Reasoning" i przedstawione zostały na specjalistycznej konferencji.
Rozpoczynamy również prace nad integracją sensomotoryczną (przy współpracy z Instytutem Badań Psychologicznych Maxa Plancka w Monachium) oraz zastosowaniami metod komputerowych w psychiatrii. Chodzi tu głównie o analizę danych za pomocą sieci neuronowych i innych metod oraz o próby automatycznej diagnozy na podstawie analizy kwestionariuszy psychometrycznych.
Publikacje związane z tematem:
1. Paulson L.C, Grąbczewski K, Mechanising Set Theory: Cardinal Arithmetic and the Axiom of Choice, Journal of Automated Reasoning 17 (1996) 291-323
2. Duch W, Adamczak R, Jankowski N, Naud A, Gomuła J, Kucharski T, Neural-based classification and visualization methods with applications to psychometry, in: 34th International Seminar on Statistics and Clinical Practice, Warsaw 24-28.06.1996, pp. 93-94
4. Badania w zakresie dydaktyki wspomaganej metodami komputerowymi.

Badania w zakresie komputerowego wspomagania edukacji rozpoczęto w ramach grantu biura TEMPUS. Są one nadal kontynuowane przez pracujących w Katedrze Metod Komputerowych wykładowców. Efektem tego projektu są również dwie książki W . Ducha, z których pierwsza ukazała się w maju 1997 roku a druga powinna ukazać się wkrótce. Zastosowaniem hipertekstowych systemów multimedialnych w edukacji do nauczania informatyki na poziomie uniwersyteckim zajmowała się mgr H. Małłek w czasie stażu na Salford University, Manchester, W. Brytania. Na zamówienie środowiska zajmującego się edukacją prof. Duch napisał szereg artykułów dotyczących globalnych sieci komputerowych i możliwości zastosowań komputerów w różnych dziedzinach nauki. Pracowaliśmy również nad nowymi programami nauczania w zakresie rozwoju komputerowych gałęzi tradycyjnych kierunków studiów i tworzenia nowych kierunków studiów. Dokonaliśmy gruntownej reformy programów nauczania na Wydziale Fizyki i Astronomii i będziemy pracować nad nowymi programami nauczania w nadchodzących latach.
Publikacje:
1. Duch W, książka: Fascynujący świat komputerów. (Nakom, Poznań, Maj 1997; 444 str.)
2. Duch W, Internet i WWW. Materiały dla Podyplomowego Studium Badania Środowiska PRONAT (26 stron).

1. Oryginalne prace opublikowane w czasopismach recenzowanych o zasięgu międzynarodowym.
1. Duch W, Artificial Intelligence Support for Computational Chemistry, Advances in Quantum Chemistry 29 (1997) 329-343
2. Adamowicz L, R. Caballol, J.P. Malrieu and J. Meller, A general bridge between CI and CC methods: a multistate solution; Chem. Phys. Letters 259 (1996) 619
3. Duch W, Computational physics of the mind. Computer Physics Communications 97 (1996) 136-153
4. Duch W, Życie wewnętrzne komputerów. Komputer w Edukacji, 3-4 (1996) 19-27
5. Duch W, From cognitive models to neurofuzzy systems - the mind space approach. Systems Analysis-Modelling-Simulation 24 (1996) 53-65
6. Meller J, J.P. Malrieu, R. Caballol, State-specific Coupled Cluster type dressing of Multireference Singles and Doubles Configuration Interaction matrix. Journal of Chemical Physics 104 (1996) 4068
7. Nowak W, M. Wierzbowska, A theoretical study of geometry and transmision moment directions of flexible fluorescent probes - acetoxy derivatives of phenylanthracene. Journal of Molecular Structure (Theochem) 368 (1996) 223-234
8. Paulson L.C, Grąbczewski K, Mechanising Set Theory: Cardinal Arithmetic and the Axiom of Choice, Journal of Automated Reasoning 17 (1996) 291-323
9. Szubiakowski J, A. Balter, W. Nowak, A. Kowalczyk, K. Wisniewski, M. Wierzbowska, Anisotropic reorientation of perylene and 3,9-dibromoperylene in glycerol: fluorescence anisotropy decay and quantum-mechanical study, Chemical Physics 208 (1996) 283-296
10. Wasilewski J, A Classification of Open-Shell States of Molecules. Int. J. Quantum Chem. 57 (1996) 625-640
11. Wasilewski J, S. Zelek and M. Wierzbowska, Modifications of Virtual Orbitals in the Limited CI Calculations for Electron-Rich Molecules Int. J. Quantum Chem. 60 (1996) 1027-1036
12. Wasilewski J, Stationary Points on the Lowest Doublet and Quartet Hypersurfaces of the N3 Radical. A Comparison of molecular orbital and density functional theory approaches, J. Chem. Phys. 105 (1996) 10969-10982
2. Publikacje z konferencji naukowych.
1. Duch W, Adamczak R, Grąbczewski K, Ishikawa M, Ueda H (1997) Extraction of crisp logical rules using constrained backpropagation networks - comparison of two new approaches, Proc. of the European Symposium on Artificial Neural Networks (ESANN'97), Brugge 16-18.4.1997, pp. 109-114
2. Duch W, Adamczak R, Grąbczewski K, Extraction of crisp logical rules using constrained backpropagation networks, International Conference on Artificial Neural Networks (ICNN'97), Houston, 9-12.6.1997, pp. 2384-2389 (invited session)
3. Duch W, Adamczak R, Grąbczewski (1997) Logical rules for classification of medical data using ontogenic neural algorithm. Solving Engineering Problems with Neural Networks, Proc. of the Intern. Conference EANN'97, Stockholm, 16-18.06.1997, pp. pp. 199-202
4. Duch W, On simplifying brain functions. Proceedings of the Second Conference on Neural Networks and their applications, Orle Gniazdo, 30.IV-4.V.1996, pp. 118-124
5. Duch W, Categorization, Prototype Theory and Neural Dynamics, Proc. of the 4th International Conference on SoftComputing '96, Iizuka, Japan, ed. T. Yamakawa, G. Matsumoto, pp. 482-485 (invited paper, cognitive science session)
6. Duch W, From brain to mind to consciousness without hard problems, Sympozjum Kognitywne '96: Świadomość a Percepcja. Instytut Filozofii UAM, 6-7 Dec. 1996
7. Duch W, Adamczak R, Feature Space Mapping network for classification. Proceedings of the Second Conference on Neural Networks and their applications, Orle Gniazdo, 30.IV-4.V.1996, pp. 125-130
8. Duch W, Adamczak R, Grąbczewski K (1996) Constrained backpropagation for feature selection and extraction of logical rules, First Polish Conference on Theory and Applications of Artificial Intelligence, Łódź, 12.1996
9. Duch W, Adamczak R, Grąbczewski K (1996) Extraction of logical rules from backpropagation networks, First Polish Conference on Theory and Applications of Artificial Intelligence, Łódź, 12.1996
10. Duch W, Adamczak R, Grąbczewski K (1996) Extraction of logical rules from training data using backpropagation networks, Proc. of the 1st Online Workshop on Soft Computing, 19-30 Aug. 1996; http://www.bioele.nuee.nagoya-u.ac.jp/wsc1/, pp. 25-30
11. Duch W, Adamczak R, Jankowski N, Improved memory-based classification. Solving Engineering Problems with Neural Networks, Proc. of the Intern. conference EANN'96, London, 17-19.06.1996 (ed. A.B. Bulsari, S. Kallio, D. Tsaptsinos), pp. 447-450
12. Duch W, Adamczak R, Jankowski N, Naud A, Gomuła J, Kucharski T, Neural-based classification and visualization methods with applications to psychometry, in: 34th International Seminar on Statistics and Clinical Practice, Warsaw 24-28.06.1996 (extended abstract), pp. 93-94
13. Duch W, Jankowski N, Bi-radial transfer functions. Proceedings of the Second Conference on Neural Networks and their applications, Orle Gniazdo, 30.IV-4.V.1996, pp. 131--137
14. Duch W, Naud A, On global self-organizing maps. Proc. of the European Symposium on Artificial Neural Networks (ESANN'96), Bruge 22-26.4.1996, pp. 91-96
15. Duch W, Naud A, Simplexes, Multi-Dimensional Scaling and Self-Organized Mapping, in: Proc. of the 8th joint EPS-APS International Conference on Physics Computing '96, Kraków 17-21.9.1996, pp. 367-370
16. Duch W, Naud A, Multidimensional scaling and Kohonen's self-organizing maps. Proceedings of the Second Conference on Neural Networks and their applications, Orle Gniazdo, 30.IV-4.V.1996, pp. 138--143
3. Inne publikacje
1. Duch W, książka: Fascynujący świat komputerów (Nakom, Poznań, Maj 1997; 444 str)
2. Duch W, Review of "The roots of backpropagation. From Ordered Derivatives to Neural Networks and Political Forecasting", by Paul John Werbos. Network 7 (1996) 151-151
3. Duch W, Yves Burnod, An Adaptive Neural Network. The Cerebral Cortex, Minds and Machines 7 (1997) 144-147
4. Duch W, Scaling of classification methods, KIT-TR-1/96 Report (1996)
5. Duch W, Jankowski N, Bi-radial transfer functions (long version) UMK-KMK-TR 1/96 report
6. Duch W (1997) Neural versions of minimal distance methods, CIL-KMK-1/97, Computational Intelligence Lab. Technical Report (long version)
7. Duch W, Adamczak R, Jankowski N, New developments in the Feature Space Mapping model. CIL-KMK-2/97, Computational Intelligence Lab. Technical Report (long version)
8. Duch W, Naud A, Simplexes, Multi-Dimensional Scaling and Self-Organized Mapping. UMK-KMK-TR 2/96 report (1996)
9. Duch W, Internet i WWW. Materiały dla Podyplomowego Studium Badania Środowiska PRONAT (26 stron, kwiecień 1997).
4. Prace przyjęte do druku lub w druku
1. Duch W, Jankowski N, Bi-radial transfer functions. Applied Mathematics and Computer Science (w druku, praca na zaproszenie wydawcy)
2. Duch W, książka: Fascynujący świat programów komputerowych (Nakom, Poznań, Wrzesień 1997; ok. 450 str)
3. Duch W, Platonic model of mind as an approximation to neurodynamics, in: Brain-like computing and intelligent information systems, ed. S-i. Amari, N. Kasabov (Springer, Singapore 1997)
4. Duch W, Scaling properties of neural classifiers, Third Conference on Neural Networks and Their Applications, Kule, October 1997 (w druku)
5. Duch W, Neural minimal distance methods, Third Conference on Neural Networks and Their Applications, Kule, October 1997 (w druku)
6. Duch W, Adamczak R, Grąbczewski K, Constraint MLP and density estimation for extraction of crisp logical rules from data. ICONIP'97, New Zealand, Nov.1997
7. Duch W, Adamczak R, Jankowski N, New developments in the Feature Space Mapping model, Third Conference on Neural Networks and Their Applications, Kule, October 1997 (w druku)
8. Duch W, Adamczak R, Jankowski N, Initialization of adaptive parameters in density networks, Third Conference on Neural Networks and Their Applications, Kule, October 1997 (w druku)
9. Duch W, Adamczak R, Jankowski N, Initialization and optimization of multilayered perceptrons, Third Conference on Neural Networks and Their Applications, Kule, October 1997 (w druku)
10. Duch W, Adamczak R, Grąbczewski K, Extraction of logical rules from medical datasets, Third Conference on Neural Networks and Their Applications, Kule, October 1997 (w druku)
11. Jankowski N, Kadirkamanathan V, Statistical control of growing and pruning in rbf-like neural networks. In: Third Conference on Neural Networks and Their Applications, Kule, 1997.
5. Prace wysłane do druku
1. Duch W, Facing the hard problem. Behavioral and Brain Sciences
2. Duch W, Adamczak R, Grąbczewski K, Extraction of logical rules from backpropagation networks, Neural Processing Letters
3. Jankowski N, Kadirkamanathan V, Statistical control of rbf-like networks for classification. In: 7th International Conference on Artificial Neural Networks (ICANN'97), Lausanne, Switzerland, 1997.
4. Kadirkamanathan V, Jankowski N, On-line control of growing and pruning with rbf-like neural networks. In: Neural Information Processing Symposium (NIPS'97), Denver, USA, 1997
5. Jankowski K, Kowalski K, Rubiniec K. and Wasilewski J, Model study of the impact of orbital choice on the accuracy of Coupled Cluster energies: Single-reference-state formalism. Int. J. Quantum Chem.
6. Wasilewski J, S. Zelek, CAS SCF Study of some Lower Electronic States of SO2 Molecule. J. Comp. Chem.
7. Wasilewski J, M. Wierzbowska, Reaction Intermediates in the Interaction of Methylene Radical (CH2, 3B1) and Molecular Oxygen (O2, 3Sg-). A Comparison of MO and DFT Approaches. Int. J. Quantum Chem
8. Meller J, Elber R, Computer Simulations of Carbon Monoxide Photodissociation in Myoglobin: Structural Interpretation of the B states. Biophysics Journal
6. Artykuły popularno-naukowe i inne
1. Duch W, Profesor - głupi i skąpy? Computerworld 9 (1996) 16
2. Duch W, Informatyka i KBN, Computerworld 12 (1996) 19
3. Duch W, Śmierć Internetu, ComputerWorld, 32 (1996) 19
4. Duch W, Sztuczna Inteligencja, ComputerWorld, 24 (1997) 31-31
5. Duch W, Pytanie dnia - komentarz do przegranej Kasparova z Deep Blue. Gazeta Wyborcza 13.05.1997, str. 2
7. Prace doktorskie i habilitacyjne
1. Meller J, New computational algorithms based on the configuration interaction method, UMK Torun, Luty 1996

1. W. Duch, Neurofuzzy systems inspired by a model of mind, Workshop on Biology as a Source of Inspiration for Technology, Agora for Biosystems, Sigtuna, Sztokholm, 19-20.06.1997 (referat zaproszony)
2. W. Duch, 5th European Symposium on Artificial Neural Networks (ESANN'97), Bruge, Belgia 16-18.4.1997 (członek komitetu naukowego)
3. W. Duch, International Conference on Artificial Neural Networks (ICNN'97), Houston, 9-12.6.1997, Extraction of crisp logical rules using constrained backpropagation networks (referat zaproszony, z R. Adamczak, K. Grąbczewski)
4. W. Duch, Engineering Applications of Neural Networks (EANN'97), 16-18 June 1997, Stockholm, 16-18.4.1997, Logical rules for classification of medical data using ontogenic neural algorithm (członek komitetu naukowego, praca z R. Adamczak, K. Grąbczewski)
5. K. Grąbczewski, 5th European Symposium on Artificial Neural Networks (ESANN'97), Brugge, Belgia 16-18.4.1997, Extraction of crisp logical rules using constrained backpropagation networks - comparison of two new approaches (praca z R. Adamczak, W. Duch, K. Grąbczewski, Masumi Ishikawa i Hiroki Ueda)
6. J. Meller, Ligand diffusion in Myoglobin mutants: a computational study, Houston (USA) US/JAPAN Joint Seminar marzec 1997, (referat wygłoszony przez R. Elber'a)
7. J. Meller, Israeli Conference on Molecular Dynamics, styczeń 1997
8. J. Wasilewski, Doublet and quartet states of the N3 radical. A comparison of WFT and DFT results (referat plenarny), From quantum mechanics to quantum chemistry, Symposium in memoriam of the late Professor A. Gołębiewski, Kraków, 3-5.04.1997
9. R. Adamczak, Colloquia in Artificial Intelligence, Łódź, 19-21.12.1996, Constrained backpropagation for feature selection and extraction of logical rules (z W. Duch, K. Grąbczewski)
10. R. Adamczak, I Krajowa Konferencja Algorytmy Ewolucyjne, 12-15.06.1996, Murzasichle, Poland
11. R. Adamczak, Nowe metody w analizie danych astronomicznych, Piwnice 18.09.1996, Rozpoznawanie typów galaktyk za pomocą sieci neuronowych
12. R. Adamczak, Second Conference on Neural Networks And Their Applications, Orle Gniazdo, kwiecień 1996, poster: Feature Space Mapping network for classification, w czasie konferencji (with W. Duch)
13. W. Duch, Dynamical systems approach to models of mind (invited talk), Open systems and information dynamics, Toruń, Poland, 19-22 March 1996 (session chairman)
14. W. Duch, A. Naud, ESANN'96, 4th European Symposium on Artificial Neural Networks. Bruge, Belgium, 19-21.04.1996 (member of the scientific committee, session chairman). Contribution: Multidimensional scaling and Kohonen's self-organizing maps (with A. Naud)
15. W. Duch, Recent Advances in Computational Quantum Chemistry, Munich, 28-31.03.1996 (session chairman) Contribution: Artificial intelligence support for quantum chemistry (invited talk)
16. W. Duch, 34th ICM Seminar: Statistic and Clinical Practice, 24--28 June, 1996, Warsaw Poland, referat zaproszony Neural-Based Classification and Visualization Methods with Applications to Psychometry (with R. Adamczak, N. Jankowski, A. Naud, J. Gomuła and T. Kucharski).
17. W. Duch, Neural networks and their applications, Orle Gniazdo, kwiecień 1996, poster: On simplifying brain functions
18. W. Duch, Second Conference on Neural Networks And Their Applications, Orle Gniazdo, kwiecień 1996, tutorial: Cognitive and neural brain function modeling (członek komitetu naukowego, przewodniczący sesji plenarnej).
19. W. Duch, EANN'96, Engineering Applications of Neural Networks, London, 21-28.08.1996, referat: Improved memory-based classification (członek komitetu naukowego, przew. sesji plenarnej, praca z R. Adamczak, N. Jankowski).
20. W. Duch, A. Naud, Physics Computing'96, Kraków 9/1996, poster: Simplexes, Multi-Dimensional Scaling and Self-Organized Mapping (member of the scientific committee, organization of neural computing session).
21. W. Duch, International Conference on Neural Information Processing ICONIP'96, Hong Kong, Sept. 24-27, 1996 (paper missed the deadline)
22. W. Duch, Colloquia in Artificial Intelligence, Łódź, 19-21.12.1996 (member of the scientific committee, talks with K. Grąbczewski and R. Adamczak).
23. W. Duch, International Conference on Fuzzy Logic and Neural Systems, Iizuka, Sept. 29-Oct. 5, 1996 Contribution: Categorization, prototype theory and neural dynamics (invited paper, cognitive science session)
24. W. Duch, Sympozjum Kognitywne 1996: Świadomość a percepcja, Poznań, 6-7.12.1996 (zaproszony wykład i praca - wykład się nieodbył gdyż W. Duch był za granicą): From brain to mind to consciousness - without hard problems
25. W. Duch, International Workshop on Brainware (IWB'96), Tokyo, 10-11.12.1996
26. K. Grąbczewski, Open systems and information dynamics. Toruń, Poland, 19-22 March 1996, referat: Formalizing Mathematics inside Theorem Provers
27. K. Grąbczewski, Colloquia in Artificial Intelligence, Łódź, 19-21.12.1996, Extraction of logical rules from neural networks (z W. Duch, R. Adamczak).
28. K. Grąbczewski, Second Conference on Neural Networks And Their Applications, Orle Gniazdo, kwiecień 1996
29. N. Jankowski, Open systems and information dynamics. Toruń, Poland, 19-22 March 1996, referat: Levin's Algorithmic Information in Machine Learning
30. N. Jankowski, Second Conference on Neural Networks And Their Applications, Orle Gniazdo, kwiecień 1996, poster: On optimal network processing functions (with W. Duch)
31. N. Jankowski, 34th ICM Seminar: Statistic and Clinical Practice, 24--28 June, 1996, Warsaw Poland (paper with W. Duch, R. Adamczak, A. Naud, J. Gomuła and T. Kucharski).
32. N. Jankowski, Neural Information Processing, From Biological Data to Modelling and Applications, Cargese - Corse du Sud (France), 30.06-12.07.1997, poster: RBF-like Neural Networks Statistical Control of Growing and Pruning
33. N. Jankowski, Sympozjum Kognitywne 1996: Świadomość a percepcja, Poznań, 6-7.12.1996
34. N. Jankowski, I Krajowa Konferencja Algorytmy Ewolucyjne, 12-15.06.1996, Murzasichle, Poland
35. N. Jankowski, VI Miedzynarodowe Sympozjum Inteligentne Systemy Informacyjne Zakopane, 9-13 czerwca 1997
36. N. Jankowski, IV Polish Conference on TeX, May 1997, Bachotek, Poland
37. J. Meller, Second Conference on Neural Networks And Their Applications, Orle Gniazdo, kwiecień 1996
38. J. Meller, Colloquia in Artificial Intelligence, Łódź, 19-21.12.1996
39. A. Naud, Second Conference on Neural Networks And Their Applications, Orle Gniazdo, kwiecień 1996, talk Multidimensional scaling and Kohonen's self-organizing maps (paper with W. Duch)
40. A. Naud, ESANN'96, 4th European Symposium on Artificial Neural Networks. Bruge, Belgium, 19-21.04.1996, Multidimensional scaling and Kohonen's self-organizing maps (with W. Duch)
41. A. Naud, Open systems and information dynamics. Toruń, Poland, 19-22 March 1996, Self organisation and data vizualisation
42. A. Naud, 34th ICM Seminar: Statistic and Clinical Practice, 24--28 June, 1996, Warsaw Poland (referat z W. Duch, R. Adamczak, N. Jankowski, J. Gomuła and T. Kucharski).
43. M. Wierzbowska, Gaussian Workshop 96, Liege (Belgia) 03-06.12.1996, komunikat z prac zespołu prof. Wasilewskiego i dyskusja z autorami systemu Gaussian-94/DFT szeregu problemów powstających w badaniach całego zespołu

1. Duch W, Kyushu Institute of Technology, Kitakyushu, Japan, 11.10.1996, Neurophysiology and a Platonic model of mind (Prof. T. Yanaru)
2. Duch W, Kyushu University, Fukuoka, Japan, 22.11.1996, Extraction of logical rules and selection of features using neural networks (Prof. E. Miyoshi)
3. Duch W, Department of Artificial Intelligence and Cognitive Science, Chukyo University, Nagoya, Japan 5.12.1996, Models of memory and learning (Prof. Y. Miyata)
4. Duch W, Biological and Physiological Engineering Laboratory, Toyohashi University, Toyohashi, Japan, 7.12.1996, Extraction of logical rules and selection of features using neural networks (Prof. S. Usui)
5. Duch W, Department of Engeneering, University of Tokyo, 12.12.1996. Extraction of logical rules and selection of features using neural networks (Prof. K. Hirao)
6. Duch W, The University of Electrocommunications, Chofu, 13.12.1996. Neurophysiology and a Platonic model of mind (Profs. K. Tanaka, T. Kambara)
7. Duch W, Kyushu University of Technology, Iizuka, Japan, 17.12.1996, Extraction of logical rules and selection of features using neural networks (Prof. M. Ishikawa)
8. Duch W, Uniwersytet 3 wieku, Toruń, 6.03.1996, Perspektywy badań nad mózgiem i umysłem
9. Duch W, Wydział Psychologii Uniwersytetu Warszawskiego, 23.01.1997. Neurobiologia i Platoński model umysłu.
10. Duch W, Department of Artificial Intelligence, Louis Pasteur Universite, Strasbourg, France, 1.07.1997. Extraction of logical rules using neural networks.
11. Duch W, Department of Artificial Intelligence, Louis Pasteur Universite, Strasbourg, France, 3.07.1997. Initialization of adaptive parameters in density networks and multilayered perceptrons.
12. Grąbczewski K, Vision Laboratory, University of Antwerp, Antwerpia, Belgia 4.1997. Extraction of crisp logical rules using constrained backpropagation networks.
13. Meller J, cykl referatów w ramach seminarium: Metody komputerowe w badaniach układów wieloatomowych, KMK i Zakład Chemii Teoretycznej ICh UMK, 1996. Metoda oddziaływania konfiguracyjnego
14. Meller J, Inst. Fizyki UMK, styczeń 1996. Nowe algorytmy obliczeniowe oparte na metodzie oddziaływania konfiguracji.
15. Meller J, Inst. Chemii UW, maj 1996. Pomiędzy CI a CC - ekstensywne wymiarowo modyfikacje metody CI
16. Meller J, Fritz Haber Center, Hebrew University, Izrael, październik 1996. New computational algorithms based on CI method.
17. Meller J, Fritz Haber Center, Hebrew University, Izrael, kwiecień 1997. New developments in Configuration Interaction methodology
18. Meller J, Fritz Haber Center, Hebrew University, Izrael, kwiecień 1997. Molecular dynamics simulations of CO photodissociation in myoglobin
19. Jankowski N, Instytut Biocybernetyki i Inżynierii Biomedycznej PAN, Warszawa, czerwiec 1996, Ontogeniczne sieci neuronowe w zastosowaniu do klasyfikacji danych medycznych
20. Wasilewski J, referat: Classification of open-shell states of molecules, seminarium Lehrstuhl fuer Theoretische Chemie, Ruhr-Universitaet, Bochum (RFN), 21.08.1996
21. Wasilewski J, komunikat: Oxygen adsorption on the Cr_2O_3(0001) surface, seminarium robocze Graduirtenkolleg Dynamische Processe an Festkoerperoberflaechen, Bochum (RFN), 07.96
22. Wasilewski J, Oxygen adsorption on the Cr_2O_3(0001) surface, seminarium Graduirtenkolleg "Dynamische Processe an Festkoerperoberflaechen", Bochum, RFN, 07.96
23. Wasilewski J, Classification of open shell states of molecules, seminarium Lehrstuhl fuer Theroretische Chemie, Ruhr Universitaet Bochum (RFN), 21.08.1996
24. Wierzbowska M: uczestnictwo w warsztatach naukowych Gaussian Workshop, Liege (Belgia), 12.96, prezentacja problematyki badawczej zespołu prof. Wasilewskiego, związanej z użytkowaniem systemu Gaussian-94/DFT

• prof. Duch Włodzisław - Department of Artificial Intelligence, Louis Paster Universite, Strasbourg, Francja, Visiting Professor, 20.06-20.07.1997
• prof. Duch Włodzisław - Max Planck Inst. fuer Astrophysik, Garching, Niemcy, visiting scientist, 1-30.07.1996
• prof. Duch Włodzisław - Kyushu Institute of Technology, Iizuka, Japonia, Senior Research Fellow, 23.09-23.12.1996
• mgr Jankowski Norbert - staż w University of Sheffield, Department of Automatic Control and Systems Engineering, Sheffield, W. Brytania, 2 miesiące, 15.09-15.11.1996
• mgr Naud Antoine - 1.10.96 do 31.05.97 r, staż naukowy w Uniwerytecie Antwerpii (RUCA), laboratorium "VisieLab".
• mgr Małłek Halina, staż w Salford University, Manchester, 3.03-25.5.1997
• dr Meller Jarosław - Fritz Haber Center (Hebrew University, Israel), staż podoktorancki, 1.10.1996 -1.08.1997
• prof. Wasilewski Jan, Graduirtenkolleg "Dynamische Processe an Festkoerperoberflaechen", Fakultaet fuer Chemie, Ruhr-Universitaet, Bochum (RFN), 01.06-31.08.96