Andrzej Kubiakprojekty technologiczne

01 AI-NATIVE · INŻYNIERIA · B+R

Projektuję systemy technologiczne, które obserwują, oceniają, adaptują się i wspierają decyzje.

Rozwijam koncepcje i architektury łączące AI-Native, systemy adaptacyjne, przemysł, mobilność oraz bezpieczeństwo IT/OT.

Zobacz projekty Współpraca B+R
ADAPTIVE SYSTEM / 01MODEL

Nie jedna zamknięta ścieżka działania, lecz kontrolowana pętla decyzji, oceny i uczenia się.

AI-NATIVESYSTEMY ADAPTACYJNEPRZEMYSŁMOBILNOŚĆIT/OT SECURITYB+R

02 AI-NATIVE / SYSTEMY ADAPTACYJNE

Od zaprogramowanej reakcji do kontrolowanej adaptacji.

System AI-Native nie opiera się wyłącznie na stałych regułach. Rozpoznaje intencję, interpretuje aktualny kontekst, ocenia możliwe działanie i wykorzystuje rezultat jako informację dla kolejnego cyklu.

  1. 01IntencjaCel i oczekiwany rezultat
  2. 02KontekstDane, stan i ograniczenia
  3. 03WnioskowanieOcena możliwych decyzji
  4. 04DziałanieWykonanie w określonych granicach
  5. 05OcenaPomiar skutku i ryzyka
  6. 06AdaptacjaKorekta kolejnego cyklu

03 PORTFEL PROJEKTÓW

Jedna logika architektury. Różne obszary zastosowania.

Portfel obejmuje 13 aktywnych kierunków oraz jeden projekt archiwalny. Podział pokazuje obszary technologiczne — nie tworzy rankingu ważności projektów.

02Przemysł i bezpieczeństwosystemy operacyjne
07Mobilność i inżynieriaplatformy fizyczne
04Infrastruktura AI-Nkontrola i autonomia
01Archiwumzachowany baseline
ISystemy przemysłowe i bezpieczeństwoObserwacja, ocena ryzyka i decyzje operacyjne
01 / PRZEMYSŁValidation MVP — definicja

E-INDUSTRIAL

AI-Native platforma inteligencji przemysłowej do ciągłej oceny stanu, kontekstu i ryzyka operacyjnego aktywów.

Problem
Reakcyjne utrzymanie ruchu i dane niewykorzystywane w procesie decyzji.
Kierunek
Predykcja, rekomendacja i kontrolowane działanie oparte na dowodach.
02 / IT·OTMVP slice zdefiniowany

CTS Security Platform

Pasywna, niezależna warstwa obserwacji środowisk IT/OT, łącząca zachowanie, kontekst, ryzyko i dowody.

Problem
Alerty bez wystarczającego kontekstu operacyjnego i uzasadnienia.
Kierunek
Evidence-to-recommendation z decyzją człowieka i pełnym śladem audytowym.
IIMobilność, konstrukcje i energiaSystemy fizyczne, pomiar i sterowanie
03 / MOBILNOŚĆzałożenia MVP

CYKLOTECHSYSTEM / BOX

System wykorzystujący telemetrię pojazdu i dane eksploatacyjne do oceny zdarzeń oraz profilu ryzyka pojazdu.

Problem
Rozproszone dane bez spójnej oceny ryzyka użytkowania pojazdu.
Kierunek
Adaptacyjna analiza kontekstu pojazdu i floty.
04 / KONSTRUKCJEwalidacja założeń

CYKLO FRAME

Lekka platforma konstrukcyjna rozwijana z myślą o pomiarze obciążeń, historii pracy i zachowania struktury.

Problem
Ograniczona wiedza o rzeczywistym obciążeniu konstrukcji podczas eksploatacji.
Kierunek
Połączenie lekkiej struktury, pomiarów wielostrefowych i analizy danych.
05 / NAPĘDYValidation MVP v0.1

SILNIK

Koncepcja silnika elektrycznego o wysokiej gęstości mocy, skupiona na kontrolowanym odprowadzaniu ciepła.

Problem
Lokalne hotspoty ograniczające trwałość i możliwe obciążenie maszyny.
Kierunek
Projektowanie drogi cieplnej jako integralnej części konstrukcji.
06 / ENERGIAarchitektura B+R

AETHER / AEMS-X · systemy energetyczne

Architektura zarządzania energią dla systemów mobilnych i bezzałogowych, łącząca źródła, buforowanie i odbiorniki.

Problem
Zmienny profil energetyczny i potrzeba stabilnego zasilania w różnych stanach pracy.
Kierunek
Adaptacyjne zarządzanie przepływem energii i koordynacja podsystemów.
07 / LOTNICTWOEngineering Baseline

MVT-30 / Drone Cargo

Modularna platforma bezzałogowa projektowana do transportu ładunków o masie 25–30 kg z kontrolą położenia ładunku.

Problem
Transport ładunku przy zmiennym środku ciężkości i wymaganiu stabilnej pozycji platformy.
Kierunek
Hybrydowy układ napędowy, Active CoG i adaptacyjna alokacja sterowania.
08 / INSPEKCJAarchitektura koncepcyjna

DRON INSPEKCJA AI-N

Adaptacyjna platforma VTOL do długotrwałych inspekcji, pozyskiwania danych środowiskowych i analizy w locie.

Problem
Ograniczony czas obserwacji i rozdzielenie lotu, pomiaru oraz analizy danych.
Kierunek
Modularne sensory, autonomiczne planowanie misji i przetwarzanie danych AI-N.
09 / SYSTEMY BEZZAŁOGOWEkoncepcja systemowa

„NIEWIDZIALNY DRON” AI-N

Koncepcja autonomicznej platformy bezzałogowej z integralną przestrzenią ładunkową i adaptacyjnym zarządzaniem misją.

Problem
Połączenie autonomii, ładunku i obserwowalnego stanu konstrukcji w jednym systemie.
Kierunek
AI-N, kontrola ładunku i wielofunkcyjna warstwa konstrukcyjno-sensoryczna.
IIIInfrastruktura AI-N i autonomiaGuardrails, runtime i kontrolowane działanie agentów
10 / AI SAFETYbaseline techniczny

AnswerGuard

Warstwa bezpieczeństwa pomiędzy odpowiedzią AI a jej użyciem, oceniająca dowody, zakres i ryzyko zastosowania.

Problem
Odpowiedzi AI mogą być użyte bez sprawdzenia podstaw, ograniczeń i skutków błędu.
Kierunek
Klasyfikacja ryzyka, weryfikacja dowodów i bezpieczne przekazanie decyzji człowiekowi.
11 / AI GOVERNANCEdefinicja architektury

AI-N TrustOS

Adaptacyjna warstwa kontroli pomiędzy agentami AI a narzędziami, systemami danych i wykonywanymi operacjami.

Problem
Agent może wykonać technicznie dostępne działanie bez właściwej oceny kontekstu i ryzyka.
Kierunek
Runtime allow/deny, dynamiczne granice autonomii i pełny audit trail.
12 / INFRASTRUKTURA AIwersja rc2

AI Agent Core

Modularny rdzeń wykonawczy dla agentów AI, rozdzielający wnioskowanie, kontrolę ryzyka, użycie narzędzi i ocenę rezultatu.

Problem
Trudność w utrzymaniu kontroli nad wieloetapowym, autonomicznym działaniem agenta.
Kierunek
Wspólny runtime, obserwowalność, guardrails i wymienne moduły wykonawcze.
13 / AUTOMATYZACJAMVP techniczny

AI-N LinkedIn Autonomous Agent

System wspierający planowanie, przygotowanie i kontrolowane wykonywanie działań komunikacyjnych w wielu kanałach.

Problem
Rozproszone publikacje, terminy, konteksty odbiorców i ręczna obsługa wielu strumieni.
Kierunek
Autonomiczna pętla pracy z guardrails, akceptacją człowieka i śladem audytowym.
IVArchiwumZachowany kierunek i baseline techniczny
14 / HEALTH AIarchiwum · Technical Baseline

PRYSMED Clinical

Lokalny system wspierający specjalistę w porządkowaniu danych, tworzeniu neutralnych podsumowań i pytań uzupełniających.

Problem
Rozproszone informacje kliniczne i brak bezpiecznej, audytowalnej warstwy wspomagania.
Kierunek
Lokalne przetwarzanie, decyzja specjalisty, guardrails i pełny audit trail.

04 MODEL ARCHITEKTURY

Niepewność pozostaje pod kontrolą.

Każde działanie wynika z rozpoznanego kontekstu, podlega ocenie i odbywa się w granicach określonych przez guardrails.

01Contextrozpoznanie stanu
02Evaluationocena dowodów
03Decisionwybór działania
04Guardrailsgranice autonomii
05Actionkontrolowane wykonanie
06Feedbackweryfikacja rezultatu
07Adaptationkorekta systemu
HUMAN OVERSIGHT

Człowiek zachowuje kontrolę nad celem, poziomem ryzyka, zakresem autonomii i decyzjami o istotnych konsekwencjach.

05 WSPÓŁPRACA B+R

Od koncepcji do mierzalnej walidacji.

Poszukuję partnerów, którzy mogą wnieść kompetencje, środowisko testowe lub dane potrzebne do rzetelnego sprawdzenia założeń projektowych.

  • 01 Partnerzy technologiczni
  • 02 Przedsiębiorstwa przemysłowe
  • 03 Jednostki badawcze
  • 04 Partnerzy walidacyjni
Rozmowa o możliwym zakresie współpracy

06 O AUTORZE

Andrzej Kubiak

Autor i pomysłodawca projektów technologicznych rozwijanych w modelu AI-Native.

Koncentruje się na łączeniu problemu operacyjnego, danych, architektury systemu, mechanizmów oceny ryzyka oraz procesu walidacji. Rozwijane projekty obejmują systemy adaptacyjne, przemysł, mobilność, energię i bezpieczeństwo IT/OT.

07 KONTAKT

Porozmawiajmy o technologii, badaniach i walidacji.

Lokalizacja

Katowice, Polska