Sanja Brdar

Sanja Brdar

Pozicija:Rukovodilac Centra za informacione tehnologije

Zvanje: Naučni saradnik u oblasti tehničko-tehnoloških nauka- elektronika, telekomunikacije i informacione tehnologije

Google Scholar

Dr Sanja Brdar je naučni saradnik i rukovodilac Centra za informacione tehnologije na Institutu BioSense. Doktorirala je na Univerzitetu u Novom Sadu 2016. Pre početka doktorata provela je dve godine u softverskoj kompaniji u timu za razvoj baza podataka. Desetomesečnu Basileus stipendiju za istražvački boravak u Laboratoriji za bioinformatiku na Univerzitetu u Ljubljani dobila je 2010. godine i time postavila osnove za doktorat u oblasti fuzije podataka/znanja u bioinformatici. Aktivno je uključena u mnoge projekte, uključujući H2020 Antares, Dragon, Bestmap i Flekigrobots i predavač je na dva master predmeta na Prirodno-matematičkom fakultetu, smer Nauka o podacima. Njena istraživačka interesovanja uključuju mašinsko učenje, objašnjivu veštačku inteligenciju i bioinformatiku. Radi na ansambalskim metodama, fuziji podataka, klasterizaciji i prediktivnom modelovanju sa primenom u biologiji, poljoprivredi, životnoj sredini i javnom zdravlju. Učesnica je na svetskim izazovima iz nauke o podacima i sa timom istraživača postigla je značajne rezultate: treće mesto na Nokia Mobile Data Challenge (2012), finalista Orange France, Data for Development Challenge (2013), finalista / pobednik / treće mesto na Singenta Crop Challenge (2016, 2017, 2019) i finalista UNDP izazova depopulacije Srbije (2020).

 

Centar:

proba 2

CIT

1. DRAGON – Data Driven Precision Agriculture Services and Skill Acquisition
2. ANTARES- Centre of Excellence for Advanced Technologies in Sustainable Agriculture and Food Security
3. BESTMAP- Behavioural, Ecological and Socio-economic Tools for Modelling Agricultural Policy
4. SHEALTHY- Non-Thermal physical technologies to preserve fresh and minimally processed fruit and vegetables
5. BREATHE – Detekcija i kvantifikacija bioaerosola značajnih za zdravlje ljudi i biljaka u realnom vremenu
6. Senzorske tehnologije za integrisani monitoring poljoprivredne proizvodnje
7. DIATOMIC- Digital Innovation Hubs boosting European Microelectronics Industry
8. IoF2020- Internet of Food and Farm 2020
9. KATANA – Emerging industries as key enablers for the adoption of advanced technologies in the agrifood sector
10. Smart-AKIS- European Agricultural Knowledge and Innovation Systems (AKIS) towards innovation-driven research in Smart Farming Technology
11. CYBELE- Fostering precision agriculture and livestock farming through secure access to large-scale HPC-enabled virtual industrial experimentation environment empowering scalable big data analytics
12. FLEXIGROBOTS- Flexible robots for intelligent automation of precision agriculture operations
13. eLTER PPP- eLTER preparatory phase project
14. Detekcija uzurpiranog poljoprivrednog zemljišta u državnoj svojini i detekcija paljenja žetvenih ostataka na teritoriji APV
15. AITool4WYP – Alat za ranu predikciju prinosa pšenice baziran na veštačkoj inteligenciji
16. Čuvari zdravlja zemljišta – Negovanje povezanosti zemljišta: Osnaživanje poljoprivrednika i omladinske zajednice kao građanskih naučnika da nadgledaju zdravlje zemljišta i biodiverzitet
  1. Mimić, G., Brdar, S., Brkić, M., Panić, M., Marko, O., & Crnojević, V. (2020). Engineering Meteorological features to Select Stress tolerant Hybrids in Maize. Scientific reports, 10(1), 1-10.
  2. Lugonja, P., Brdar, S., Simović, I., Mimić, G., Palamarchuk, Y., Sofiev, M., Šikoparija, B. (2019). Integration of in situ and satellite data for top-down mapping of Ambrosia infection level, Remote Sensing of Environment, vol. 235, 111455.
  3. Marko, O., Brdar, S., Panić, M., Šašić, I., Despotović, D., Knežević, M., & Crnojević, V. (2017). Portfolio optimization for seed selection in diverse weather scenarios. PloS one, 12(9), e0184198. IF 2.766
  4. Brdar, S., Gavrić, K., Ćulibrk, D., & Crnojević, V. (2016). Unveiling spatial epidemiology of HIV with mobile phone data. Scientific reports, 6(1), 1-13.
  5. Brdar, S., Crnojević V., Zupan, B. (2015). Integrative clustering by non-negative matrix factorization can reveal coherent functional groups from gene profile data, IEEE Journal of Biomedical and Health Informatics, doi: 10.1109/JBHI.2014.2316508 IF 2.093