Indiana University-Purdue University Indianapolis (IUPUI) / Methamphetamine (MA) is a widely abused psychostimulant that has been shown to evoke an array of neurobiological abnormalities and cognitive deficits in humans and in rodent models (Marshall & O'Dell, 2012). Alterations in cognitive function after repeated drug use may lead to impaired decision-making, a lack of behavioral control, and ultimately the inability to abstain from drug use. Human studies have shown that alterations in neurobiology resulting from prolonged MA use may lead to a number of cognitive deficits, including impairments in executive function, learning, memory, and impulsivity. These impairments, specifically those that engage the prefrontal cortex (PFC) or hippocampus (HC), may persist or recover based on the duration of abstinence. In rodents, repeated intermittent injections of MA yield protracted changes in neurobiology and behavior, which have been shown to effectively model a number of the biological and cognitive abnormalities observed in addiction. In order to assess the temporal evolution of impaired cognitive function throughout abstinence, sensitization was first induced in rats (7 x 5.0 mg/kg MA over 14 days). MA-treated rats initially exhibited a robust increase in locomotion that transitioned to stereotypy as the induction phase progressed. Then, the effects of MA sensitization on social interaction (SI), temporal order recognition (TOR) and novel object recognition (NOR) was assessed at one-day and 30-days post induction. No differences were observed in SI in either group or after a single injection of MA. However, an acute injection of 5.0 mg/kg of MA 30-minutes prior to testing dramatically reduced SI time. Impairments in TOR and NOR were observed in MA-treated rats after one day of abstinence, and impairments in TOR, but not NOR, were observed on day 30 of abstinence. No differences in TOR and NOR after a single injection of MA or saline were observed. These data establish that after 30 days of abstinence from a sensitizing regimen of MA, the ability to recall the temporal sequence that two stimuli were encountered was impaired and that was not attributable to impaired novelty detection. These data also suggest that at least some of the neurocognitive abnormalities caused by chronic MA administration may normalize after prolonged abstinence, since the ability to detect novelty recovered after 30 days of abstinence. These data provide compelling support that, since MA-sensitization caused temporal deficits in memory, PFC and HC function may be differentially impaired throughout the time course of abstinence.

S tím, jak se neustále vyvíjejí nové technologie pro energeticky náročná průmyslová odvětví, stávající zařízení postupně zaostávají v efektivitě a produktivitě. Tvrdá konkurence na trhu a legislativa v oblasti životního prostředí nutí tato tradiční zařízení k ukončení provozu a k odstavení. Zlepšování procesu a projekty modernizace jsou zásadní v udržování provozních výkonů těchto zařízení. Současné přístupy pro zlepšování procesů jsou hlavně: integrace procesů, optimalizace procesů a intenzifikace procesů. Obecně se v těchto oblastech využívá matematické optimalizace, zkušeností řešitele a provozní heuristiky. Tyto přístupy slouží jako základ pro zlepšování procesů. Avšak, jejich výkon lze dále zlepšit pomocí moderní výpočtové inteligence. Účelem této práce je tudíž aplikace pokročilých technik umělé inteligence a strojového učení za účelem zlepšování procesů v energeticky náročných průmyslových procesech. V této práci je využit přístup, který řeší tento problém simulací průmyslových systémů a přispívá následujícím: (i)Aplikace techniky strojového učení, která zahrnuje jednorázové učení a neuro-evoluci pro modelování a optimalizaci jednotlivých jednotek na základě dat. (ii) Aplikace redukce dimenze (např. Analýza hlavních komponent, autoendkodér) pro vícekriteriální optimalizaci procesu s více jednotkami. (iii) Návrh nového nástroje pro analýzu problematických částí systému za účelem jejich odstranění (bottleneck tree analysis – BOTA). Bylo také navrženo rozšíření nástroje, které umožňuje řešit vícerozměrné problémy pomocí přístupu založeného na datech. (iv) Prokázání účinnosti simulací Monte-Carlo, neuronové sítě a rozhodovacích stromů pro rozhodování při integraci nové technologie procesu do stávajících procesů. (v) Porovnání techniky HTM (Hierarchical Temporal Memory) a duální optimalizace s několika prediktivními nástroji pro podporu managementu provozu v reálném čase. (vi) Implementace umělé neuronové sítě v rámci rozhraní pro konvenční procesní graf (P-graf). (vii) Zdůraznění budoucnosti umělé inteligence a procesního inženýrství v biosystémech prostřednictvím komerčně založeného paradigmatu multi-omics.