Zespół pracowników Katedry Informatyki Politechniki Lubelskiej zrealizował wyjazd badawczy do Pragi w ramach projektu „Automatyczna identyfikacja wzorców działań w procesie układania kostki Rubika przy zastosowaniu sztucznej inteligencji” (nr projektu: 31/IP/2025/F). Projekt jest finansowany z programu Politechniki Lubelskiej „Inwestujemy w potencjał”. Wyjazd miał na celu przeprowadzenie badań o charakterze interdyscyplinarnym łączących informatykę, sztuczną inteligencję oraz analizę zachowań użytkowników.
Projekt realizuje zespół w składzie: mgr inż. Piotr Tokarski (kierownik projektu), mgr inż. Karol Łazaruk, dr inż. Małgorzata Plechawska-Wójcik oraz dr inż. Marek Miłosz, prof. uczelni we współpracy z pracownikami Politechniki Czeskiej w Pradze, Tomasem Nguyenem i Justiną Frommovą, specjalizującymi się w obszarze Computer Vision.
Pierwszego dnia (16 stycznia 2026 roku) zespół spotkał się z partnerami z Politechniki Czeskiej w Pradze, gdzie omówiono założenia metodologiczne badań oraz możliwości wykorzystania technik wizyjnych i sztucznej inteligencji w analizie procesu układania kostki Rubika. Z kolei drugiego dnia (17 stycznia 2026 roku), przeprowadzono badania podczas zawodów “Vltava Cube: January 2026”, w trakcie których przebadano 16 uczestników reprezentujących różne kraje: Czechy, Polskę, Białoruś oraz Ukrainę. Celem było zebranie możliwie najbardziej zróżnicowanego materiału badawczego, umożliwiającego analizę wzorców działań w kontekście międzynarodowym.
Dodatkowym akcentem wyjazdu było osiągnięcie sportowe członków zespołu badawczego. Podczas zawodów mgr inż. Piotr Tokarski zajął 2. miejsce w konkurencji Pyraminx, natomiast Tomas Nguyen zdobył 1. miejsce w konkurencji 6×6. Osiągnięcia te pokazały praktyczne umiejętności zespołu w obszarze będącym przedmiotem badań. Dzięki temu badania zyskały dodatkowy, unikalny wymiar łączący teorię z praktyką.
Zebrane dane, pochodzące z rejestracji ruchów kostki Rubika posłużą do identyfikacji wzorców ruchów i strategii stosowanych przez zawodników. Wyniki badań przyczynią się do dalszego rozwoju metod automatycznej analizy zachowań oraz modeli sztucznej inteligencji w obszarze rozpoznawania wzorców i interakcji człowiek-komputer.
