Proiectul HRIA a consolidat capacitatea de cercetare și inovare în domeniul inteligenței artificiale, prin dezvoltarea unor metode, tehnologii, seturi de date, demonstratoare și prototipuri cu aplicații în domenii de impact precum analiza imaginilor aeriene și satelitare, energie, medicină, robotică, sisteme embedded, comunicații și proiectarea de materiale și circuite integrate.
În domeniul percepției și înțelegerii mediului din perspectivă aeriană, au fost dezvoltate seturi de date și metode avansate pentru reconstrucție 3D, estimarea adâncimii și segmentarea semantică. Printre rezultatele importante se numără datasetul multimodal ClaraVid, cu aproape 17.000 de cadre de înaltă rezoluție, precum și UAVid++, care îmbunătățește calitatea și complexitatea benchmark-urilor pentru segmentarea imaginilor aeriene.
În domeniul supravegherii spațiale, tehnologiile dezvoltate în cadrul HRIA au fost validate în campanii ESA de monitorizare a reintrării sateliților în atmosferă. Soluțiile software de detecție, calibrare astrometrică și urmărire au permis generarea a 105 tracklet-uri în campaniile Rumba, Samba și Tango, iar observațiile din 2026 au obținut o rată de acceptare de 100% din partea ESA.
În zona energiei și orașelor inteligente, rezultatele HRIA au contribuit la dezvoltarea unor soluții de prognoză și management al consumului energetic, inclusiv sisteme bazate pe AI explicabilă și fuziunea datelor provenite de la mai mulți senzori. Acestea au permis reducerea erorilor de prognoză cu până la 29% și a cererii de vârf cu până la 36,36%. Totodată, expertiza acumulată a contribuit la atragerea unor noi proiecte europene Horizon Europe și la consolidarea colaborărilor cu parteneri industriali și europeni.
În inteligența artificială pentru medicină, au fost dezvoltate modele de fundație pentru imagistica OCT, metode robuste pentru detectarea etichetelor eronate, soluții pentru analiza imaginilor medicale și sisteme de asistare a diagnosticului. Modelul OCT bazat pe DINOv2 a obținut un macro-F1 de 0,775, față de 0,662 pentru modelul DINOv2 generic, iar cadrul OphSurgeon a îmbunătățit performanța recunoașterii fazelor chirurgicale cu aproximativ 13,2%.
Au fost obținute rezultate importante și în procesarea imaginilor medicale, inclusiv pentru segmentarea structurilor anatomice și diagnostic asistat de AI. O arhitectură MIST îmbunătățită cu mecanisme de atenție și module Mamba a atins un Mean DSC de 90,44% pe setul de test ACDC pentru segmentarea ventriculelor și miocardului.
În domeniul roboticii medicale, au fost realizate sisteme pentru navigație robotică în implantologia dentară, roboți chirurgicali, platforme de reabilitare și soluții bazate pe Digital Twin și AI pentru chirurgie minim invazivă. Rezultatele au fost validate experimental pe prototipuri și modele anatomice, demonstrând fezabilitatea integrării AI, roboticii și procesării în timp real.
În robotică autonomă și control inteligent, au fost dezvoltate metode de control rezilient al dronelor în condiții de atacuri cibernetice, algoritmi de percepție și navigație și soluții pentru robotică agricolă. O direcție importantă a vizat detecția obiectelor aeriene, cu performanțe de nivel state-of-the-art și aplicabilitate în analiza culturilor agricole.
Proiectul a generat, de asemenea, rezultate în procesarea limbajului natural și vorbirii, inclusiv metode pentru fact-checking în limba română, raționament neuro-simbolic, sinteză vocală, recunoașterea emoțiilor și tehnologii de comunicare asistivă bazate pe urmărirea privirii. Au fost dezvoltate și evaluate mai multe arhitecturi moderne de sinteză text-to-speech pe corpuri de date românești.
În domeniul materialelor și circuitelor integrate, au fost dezvoltate soluții AI pentru proiectarea aliajelor și optimizarea circuitelor analogice. Platforma AlloyGraph a combinat grafuri de cunoștințe, machine learning bazat pe fizică și arhitecturi multi-agent, obținând 91,2% acuratețe la întrebări din domeniu. Pentru un regulator LDO destinat aplicațiilor automotive, optimizarea asistată de AI a permis dublarea curentului maxim de ieșire, de la 100 mA la 200 mA, fără creșterea curentului de repaus.
În ansamblu, HRIA a condus la seturi de date publice, tehnologii software, demonstratoare funcționale și prototipuri experimentale, susținute de publicații științifice internaționale și colaborări cu parteneri industriali și instituționali. Rezultatele demonstrează capacitatea de a transforma cercetarea fundamentală în soluții AI validate experimental și cu potențial de transfer tehnologic și utilizare în aplicații reale.