Vedecko/umelecko-pedagogická charakteristika osoby
Meno a priezvisko:
Mgr. Jozef Jakubík, PhD.
Typ dokumentu:
Vedecko/umelecko-pedagogická charakteristika osoby
Názov vysokej školy:
Univerzita Komenského v Bratislave
Sídlo vysokej školy:
Šafárikovo námestie 6, 818 06 Bratislava

I. - Základné údaje

I.1 - Priezvisko
Jakubík
I.2 - Meno
Jozef
I.3 - Tituly
Mgr., PhD.
I.4 - Rok narodenia
1989
I.5 - Názov pracoviska
Ústav merania SAV, v. v. i.
I.6 - Adresa pracoviska
Dúbravská cesta 9, 841 04, Bratislava, Slovenská republika
I.7 - Pracovné zaradenie
vedecký pracovník IIa
I.8 - E-mailová adresa
jozef.jakubik.jefo@gmail.com

II. - Vysokoškolské vzdelanie a ďalší kvalifikačný rast

II.1 - Vysokoškolské vzdelanie prvého stupňa
II.a - Názov vysokej školy alebo inštitúcie
Fakulta matematiky, fyziky a informatiky, Univerzita Komenského v Bratislave
II.b - Rok
2011
II.c - Odbor a program
Ekonomická a finančná matematika
II.2 - Vysokoškolské vzdelanie druhého stupňa
II.a - Názov vysokej školy alebo inštitúcie
Fakulta matematiky, fyziky a informatiky, Univerzita Komenského v Bratislave
II.b - Rok
2013
II.c - Odbor a program
Ekonomická a finančná matematika
II.3 - Vysokoškolské vzdelanie tretieho stupňa
II.a - Názov vysokej školy alebo inštitúcie
Ústave merania SAV, v. v. i.
II.b - Rok
2018
II.c - Odbor a program
Aplikovaná matematika
II.4 - Titul docent
II.5 - Titul profesor
II.6 - Titul DrSc.

III. - Súčasné a predchádzajúce zamestnania

III.a - Zamestnanie-pracovné zaradenie III.b - Inštitúcia III.c - Časové vymedzenie
vedecký pracovník IIa Ústav merania SAV, v. v. i., Slovenská akadémia vied 2018-
Data Scientist (Machine Learning) ESET 2017-2021

IV. - Rozvoj pedagogických, odborných, jazykových, digitálnych a iných zručností

V. - Prehľad aktivít v rámci pedagogického pôsobenia na vysokej škole

V.1 - Prehľad zabezpečovaných profilových študijných predmetov v aktuálnom akademickom roku podľa študijných programov
V.2 - Prehľad o zodpovednosti za uskutočňovanie, rozvoj a zabezpečenie kvality študijného programu alebo jeho časti na vysokej škole v aktuálnom akademickom roku
V.3 - Prehľad o zodpovednosti za rozvoj a kvalitu odboru habilitačného konania a inauguračného konania v aktuálnom akademickom roku
V.4 - Prehľad vedených záverečných prác
V.4.1 - Počet aktuálne vedených prác
V.4.a - Bakalárske (prvý stupeň)
0
V.4.b - Diplomové (druhý stupeň)
0
V.4.c - Dizertačné (tretí stupeň)
0
V.4.2 - Počet obhájených prác
V.5 - Prehľad zabezpečovaných ostatných študijných predmetov podľa študijných programov v aktuálnom akademickom roku

VI. - Prehľad výsledkov tvorivej činnosti

VI.1 - Prehľad výstupov tvorivej činnosti a ohlasov na výstupy tvorivej činnosti
VI.1.1 - Počet výstupov tvorivej činnosti
VI.1.a - Celkovo
10
VI.1.b - Za posledných šesť rokov
8
VI.1.2 - Počet výstupov tvorivej činnosti registrovaných v databázach Web of Science alebo Scopus
VI.1.a - Celkovo
3
VI.1.b - Za posledných šesť rokov
3
VI.1.3 - Počet ohlasov na výstupy tvorivej činnosti
VI.1.a - Celkovo
103
VI.1.b - Za posledných šesť rokov
19
VI.1.4 - Počet ohlasov registrovaných v databázach Web of Science alebo Scopus na výstupy tvorivej činnosti
VI.1.a - Celkovo
97
VI.1.b - Za posledných šesť rokov
16
VI.1.5 - Počet pozvaných prednášok na medzinárodnej a národnej úrovni
VI.2 - Najvýznamnejšie výstupy tvorivej činnosti
1

JAKUBÍK, Jozef** – PHUONG, M. – CHVOSTEKOVÁ, Martina – KRAKOVSKÁ, Anna. Against the flow of time with multi-output models. In Measurement Science Review, 2023, vol. 23, no. 4, p. 175-183. (2022: 0.9 – IF, Q4 – JCR, 0.306 – SJR, Q3 – SJR). ISSN 1335-8871. Dostupné na: https://doi.org/10.2478/msr-2023-0023 (VEGA č. 2/0096/21 : Probability distributions and their applications in modelling and testing. VEGA č. 2/0023/22 : Causal analysis of measured signals and time series. APVV-21-0216 : Pokročilé matematické a štatistické metódy pre meranie a metrológiu.) Typ: ADDA

2

CHVOSTEKOVÁ, Martina** – JAKUBÍK, Jozef – KRAKOVSKÁ, Anna. Granger causality on forward and reversed time series. In Entropy, 2021, vol. 23, no. 4, p. 409. (2020: 2.524 – IF, Q2 – JCR, 0.468 – SJR, Q2 – SJR, karentované – CCC). (2021 – Current Contents). ISSN 1099-4300. Dostupné na: https://doi.org/10.3390/e23040409 Typ: ADCA

3

KRAKOVSKÁ, Anna** – JAKUBÍK, Jozef – CHVOSTEKOVÁ, Martina – COUFAL, D. – JAJCAY, N. – PALUŠ, M. Comparison of six methods for the detection of causality in a bivariate time series. In Physical Review E, 2018, vol. 97, art. no. 042207. (2017: 2.284 – IF, Q1 – JCR, 0.979 – SJR, Q1 – SJR, karentované – CCC). (2018 – Current Contents, WOS, SCOPUS). ISSN 2470-0045. Dostupné na: https://doi.org/10.1103/PhysRevE.97.042207 Typ: ADCA

VI.3 - Najvýznamnejšie výstupy tvorivej činnosti za ostatných šesť rokov
1

JAKUBÍK, Jozef** – PHUONG, M. – CHVOSTEKOVÁ, Martina – KRAKOVSKÁ, Anna. Against the flow of time with multi-output models. In Measurement Science Review, 2023, vol. 23, no. 4, p. 175-183. (2022: 0.9 – IF, Q4 – JCR, 0.306 – SJR, Q3 – SJR). ISSN 1335-8871. Dostupné na: https://doi.org/10.2478/msr-2023-0023 (VEGA č. 2/0096/21 : Probability distributions and their applications in modelling and testing. VEGA č. 2/0023/22 : Causal analysis of measured signals and time series. APVV-21-0216 : Pokročilé matematické a štatistické metódy pre meranie a metrológiu.) Typ: ADDA

2

CHVOSTEKOVÁ, Martina** – JAKUBÍK, Jozef – KRAKOVSKÁ, Anna. Granger causality on forward and reversed time series. In Entropy, 2021, vol. 23, no. 4, p. 409. (2020: 2.524 – IF, Q2 – JCR, 0.468 – SJR, Q2 – SJR, karentované – CCC). (2021 – Current Contents). ISSN 1099-4300. Dostupné na: https://doi.org/10.3390/e23040409 Typ: ADCA

VI.4 - Najvýznamnejšie ohlasy na výstupy tvorivej činnosti
VI.5 - Účasť na riešení (vedení) najvýznamnejších vedeckých projektov alebo umeleckých projektov za posledných šesť rokov
1
Kauzálna analýza nameraných signálov a časových radovCausal analysis of measured signals and time seriesProgram:VEGADoba trvania:1.1.2022 – 31.12.2025Zodpovedný riešiteľ:RNDr. Krakovská Anna, CSc.Anotácia:Projekt je zameraný na kauzálnu analýzu nameraných časových radov a signálov. Nadväzuje na predchádzajúce výsledky riešiteľov projektu, týkajúce sa zovšeobecnení Grangerovho testu a návrhov nových testov v rekonštruovaných stavových priestoroch. Cieľom je rozvoj nových metód a algoritmov pre bivariátnu a mnohorozmernú kauzálnu analýzu. Skúmané časové rady a signály budeme chápať ako jednorozmerné prejavy zložitejších systémov alebo subsystémov. Detekciu kauzality medzi dvomi systémami rozšírime aj na multivariátne prípady – dynamické siete s uzlami charakterizovanými časovými radmi. Takéto komplexné siete sú v reálnom svete veľmi časté. Biomedicínske aplikácie patria k najznámejším. Mozgová aktivita, určená viackanálovými elektroencefalografickými signálmi, je dôležitým príkladom. Ukážeme, že výskum kauzality sa v súčasnosti dostáva do štádia, ktoré umožňuje dosiahnuť ambiciózne ciele pri štúdiu efektívnej konektivity (t.j. smerovaných interakcií, nie štrukturálnych alebo funkčných prepojení) v mozgu.

2
MATHMER – Pokročilé matematické a štatistické metódy pre meranie a metrológiuAdvanced mathematical and statistical methods for measurement and metrologyProgram:APVVDoba trvania:1.7.2022 – 31.12.2025Zodpovedný riešiteľ:Doc. RNDr. Witkovský Viktor, CSc.Anotácia:Matematické modely a štatistické metódy na analýzu nameraných údajov, vrátane správneho určenia neistoty merania, sú kľúčové pre vyjadrenie spoľahlivosti meraní, ktorá je predpokladom pokroku vo vede, priemysle, zdravotníctve, životnom prostredí a spoločnosti všeobecne. Cieľom projektu je nadviazať na tradičné metrologické prístupy a vyvinúť nové alternatívne matematické a štatistické metódy na modelovanie a analýzu nameraných údajov pre technické a biomedicínske aplikácie. Originalita projektu spočíva v aplikácii moderných matematických metód na modelovanie a detekciu závislosti a kauzality a štatistických modelov, metód a algoritmov na určenie neistoty merania pomocou pokročilých pravdepodobnostných a výpočtových metód založených na využití charakteristických funkcií (Charakteristic Function Approach – CFA). Na rozdiel od tradičných približných a simulačných metód navrhované metódy umožňujú prácu so zložitými a zároveň exaktnými pravdepodobnostnými modelmi merania a analytickými metódami. Špecifický dôraz sa bude klásť na stochastické metódy kombinovania informácií z rôznych nezávislých zdrojov, modelovanie závislosti a kauzality v dynamických procesoch, exaktné metódy určovania pravdepodobnostného rozdelenia hodnôt, ktoré je možné na základe kombinácie výsledkov merania a expertnej znalosti rozumne priradiť k meranej veličine, a na rozvoj metód komparatívnej kalibrácie, vrátane pravdepodobnostného vyjadrenia výsledkov merania kalibrovaným prístrojom. Dôležitou súčasťou projektu je vývoj pokročilých numerických metód a efektívnych algoritmov zameraných na výpočet zložitých rozdelení pravdepodobnosti kombinovaním a invertovaním charakteristických funkcií. Tieto metódy sú široko použiteľné v rôznych oblastiach merania a metrológie. V tomto projekte budú aplikované na kalibráciu senzorov a meradiel teploty a tlaku.

VII. - Prehľad aktivít v organizovaní vysokoškolského vzdelávania a tvorivých činností

VIII. - Prehľad zahraničných mobilít a pôsobenia so zameraním na vzdelávanie a tvorivú činnosť v študijnom odbore

IX. - Iné relevantné skutočnosti

Dátum poslednej aktualizácie
2026-01-27