dr inż. Jakub Suder / Ph.D., Eng. Jakub Suder

dr inż. Jakub Suder jest ekspertem sztucznej inteligencji, systemów wizyjnych, computer vision, embedded/edge AI oraz systemów bezpieczeństwa. Specjalizuje się w projektowaniu, walidacji i wdrażaniu rozwiązań AI działających w rzeczywistych warunkach operacyjnych, szczególnie tam, gdzie kluczowe znaczenie mają niezawodność, prywatność, odporność systemu, bezpieczeństwo użytkowników oraz zgodność z wymaganiami środowiska produkcyjnego.

Jego działalność łączy badania naukowe, inżynierię systemów, praktyczne wdrożenia, kierowanie projektami oraz dydaktykę akademicką. Pracuje na styku sztucznej inteligencji, widzenia komputerowego, uczenia maszynowego, deep learning, edge AI, systemów embedded, przetwarzania obrazu, integracji sensorów i projektowania systemów AI gotowych do działania poza środowiskiem demonstracyjnym. W centrum jego pracy znajduje się podejście, w którym AI nie jest wyłącznie modelem, lecz kompletnym systemem obejmującym wymagania, dane, architekturę, metryki, testy, walidację, wdrożenie, monitoring i odpowiedzialne utrzymanie.

Szczególnym obszarem jego specjalizacji są systemy AI dla infrastruktury krytycznej, lotnictwa oraz zastosowań safety-critical. W swoich pracach rozwijał rozwiązania z zakresu inspekcji infrastruktury lotniskowej, automatycznej oceny oświetlenia nawigacyjnego AGL, analizy jakości działania lamp lotniskowych, detekcji ciał obcych FOD, oceny wybranych elementów nawierzchni lotniskowej oraz wizyjnych systemów monitorowania wspierających bezpieczeństwo operacji lotniczych. Łączy w tym zakresie algorytmy sztucznej inteligencji, systemy wizyjne, edge computing, przetwarzanie w czasie rzeczywistym oraz inżynierię systemów wymagających wysokiej niezawodności.

Jako Head of AI & Vision Systems oraz Tech Lead projektuje i prowadzi rozwój systemów AI end-to-end, od koncepcji i architektury, przez dane, modele i integrację sprzętową, aż po wdrożenie produkcyjne. Jego doświadczenie obejmuje privacy-first computer vision, anonimową analizę ruchu i zachowań użytkowników, systemy analityczne działające na urządzeniach brzegowych, optymalizację modeli AI dla ograniczonych zasobów obliczeniowych, integrację kamer i sensorów oraz budowę systemów, które muszą działać stabilnie w realnych warunkach środowiskowych.

Posiada doświadczenie w kierowaniu projektami technologicznymi oraz pracy w międzynarodowych, interdyscyplinarnych zespołach. Koordynował działania na styku AI, firmware, hardware, produktu, biznesu i wdrożeń terenowych, współpracując z zespołami oraz partnerami z Europy, Australii i Chin. W swoich projektach odpowiadał za definiowanie architektury technicznej, strategię rozwoju systemów AI, harmonogramy, priorytety, standardy jakości, walidację rozwiązań, komunikację z interesariuszami oraz przekładanie wymagań biznesowych i operacyjnych na konkretne rozwiązania techniczne.

dr inż. Jakub Suder jest również badaczem i wykładowcą akademickim związanym z Politechniką Poznańską. Prowadzi działalność naukową i dydaktyczną w obszarze sztucznej inteligencji, computer vision, systemów embedded, przetwarzania obrazów, technik mikroprocesorowych, edge AI oraz zastosowań AI w bezpieczeństwie lotniczym. Jako trener techniczny i mentor koncentruje się na praktycznym podejściu do technologii: pokazuje, jak projektować rozwiązania, które nie działają wyłącznie na etapie demonstracji, ale są odporne, mierzalne, walidowalne i gotowe do wdrożenia.

Istotnym elementem jego działalności jest także praca na styku nauki, technologii i administracji publicznej. Jest członkiem Grupy Roboczej ds. Sztucznej Inteligencji przy Ministerstwie Cyfryzacji, gdzie wspiera działania związane z godną zaufania sztuczną inteligencją, odpowiedzialnym wdrażaniem AI, bezpieczeństwem, prywatnością, zgodnością regulacyjną oraz współpracą międzynarodową. Pełni również funkcję doradcy I Wicewojewody Wielkopolskiej w obszarze nowoczesnych technologii, sztucznej inteligencji, bezpieczeństwa, infrastruktury oraz praktycznego wykorzystania nauki w administracji publicznej.

Jego dorobek obejmuje liczne publikacje naukowe i techniczne dotyczące systemów wizyjnych, embedded AI, inspekcji infrastruktury lotniskowej, detekcji FOD, analizy oświetlenia nawigacyjnego oraz zastosowania sztucznej inteligencji w poprawie bezpieczeństwa obszaru lotniska. Jest współautorem rozwiązań i prototypów rozwijanych z myślą o realnych potrzebach operacyjnych, w tym systemów wspierających ocenę infrastruktury lotniskowej, analizę obrazu i automatyzację procesów inspekcyjnych.

Za swoją działalność naukową i wdrożeniową otrzymał liczne wyróżnienia i nagrody, w tym obronę rozprawy doktorskiej z wyróżnieniem, nagrody i wyróżnienia za prace z zakresu sztucznej inteligencji, systemów wizyjnych, optoelektroniki, infrastruktury lotniskowej i bezpieczeństwa operacji lotniczych, a także wyróżnienia za działalność dydaktyczną, organizacyjną i technologiczną. Wyróżnienia te podkreślają zarówno wartość naukową jego badań, jak i ich potencjał praktycznego zastosowania w bezpieczeństwie, lotnictwie, infrastrukturze oraz nowoczesnych systemach AI.

W swojej pracy rozwija podejście do sztucznej inteligencji oparte na odpowiedzialności, dowodach i walidacji. Szczególnie ważne są dla niego trustworthy AI, privacy-by-design, privacy-first computer vision, bezpieczeństwo systemów, dokumentacja, monitoring, odporność wdrożeń oraz przekładanie zasad etyki, prywatności i compliance na konkretne wymagania techniczne i architekturę systemu.

Jakub Suder, PhD Eng., is an expert in artificial intelligence, computer vision, embedded/edge AI, vision systems and safety-oriented AI systems. He specializes in designing, validating and deploying AI solutions that operate in real-world environments, especially where reliability, privacy, system robustness, user safety and production-readiness are critical.

His work combines scientific research, systems engineering, practical implementation, project leadership and academic teaching. He works at the intersection of artificial intelligence, computer vision, machine learning, deep learning, edge AI, embedded systems, image processing, sensor integration and production-oriented AI systems. His approach treats AI not only as a model, but as a complete system that includes requirements, data, architecture, metrics, testing, validation, deployment, monitoring and responsible maintenance.

A key area of his expertise is the development of AI systems for critical infrastructure, aviation and safety-critical environments. His work includes AI-based airport infrastructure inspection, automated assessment of Airfield Ground Lighting systems, airport lamp quality analysis, Foreign Object Debris detection, evaluation of selected runway and airfield surface elements, and vision-based monitoring systems supporting the safety of airside operations. In this area, he combines artificial intelligence algorithms, computer vision, edge computing, real-time processing and systems engineering for high-reliability applications.

As Head of AI & Vision Systems and Tech Lead, he designs and leads end-to-end AI system development, from concept and architecture through data strategy, model development and hardware integration to production deployment. His experience includes privacy-first computer vision, anonymous visitor and movement analytics, edge-based analytical systems, optimization of AI models for constrained hardware, camera and sensor integration, and the development of systems that must operate reliably in real environmental conditions.

He has experience in leading technology projects and working in international, interdisciplinary teams. He has coordinated work across AI, firmware, hardware, product, business and field deployment areas, collaborating with teams and partners across Europe, Australia and China. In his projects, he has been responsible for defining technical architecture, AI system strategy, development roadmaps, priorities, quality standards, solution validation, stakeholder communication and translating business and operational requirements into concrete technical solutions.

Jakub Suder, PhD Eng., is also a researcher and academic teacher affiliated with Poznan University of Technology. He conducts research and teaching activities in artificial intelligence, computer vision, embedded systems, image processing, microprocessor systems, edge AI and AI applications for aviation safety. As a technical trainer and mentor, he focuses on a practical approach to technology, showing how to design solutions that go beyond demonstrations and become robust, measurable, validated and deployment-ready systems.

An important part of his activity is work at the intersection of science, technology and public administration. He is a member of the Artificial Intelligence Working Group at the Polish Ministry of Digital Affairs, where he contributes to activities related to trustworthy AI, responsible AI deployment, security, privacy, regulatory compliance and international cooperation. He also serves as an advisor to the First Vice Governor of the Wielkopolska Region in the area of modern technologies, artificial intelligence, safety, infrastructure and the practical use of science in public administration.

His scientific and technical output includes numerous publications on computer vision systems, embedded AI, airport infrastructure inspection, FOD detection, airfield lighting analysis and the use of artificial intelligence to improve aerodrome safety. He has co-developed solutions and prototypes designed for real operational needs, including systems supporting airport infrastructure assessment, image analysis and automation of inspection processes.

For his scientific, implementation and organizational work, he has received multiple awards and distinctions, including a PhD dissertation with distinction, awards and distinctions for work in artificial intelligence, computer vision, optoelectronics, airport infrastructure and aviation safety, as well as recognition for teaching, organizational and technological achievements. These distinctions highlight both the scientific value of his research and its practical potential in safety, aviation, infrastructure and modern AI systems.

In his work, he develops an evidence-based and validation-driven approach to artificial intelligence. He is particularly focused on trustworthy AI, privacy-by-design, privacy-first computer vision, system safety, documentation, monitoring, deployment robustness and translating ethics, privacy and compliance principles into concrete technical requirements and system architecture.

Sztuczna inteligencja
Computer vision i systemy wizyjne
Embedded/edge AI
Systemy bezpieczeństwa
Systemy krytyczne i safety-critical systems
Trustworthy AI i privacy-by-design
AI w administracji publicznej
AI dla bezpieczeństwa lotniczego
Inspekcja infrastruktury lotniskowej
Szkolenia techniczne i dydaktyka akademicka

Artificial intelligence
Computer vision and vision systems
Embedded AI and edge AI
Safety-oriented AI systems
Safety-critical systems
Critical infrastructure
Trustworthy AI and responsible AI
Privacy-first computer vision
AI in public administration
AI for aviation safety
Airport infrastructure inspection
AGL, FOD and runway surface analysis
Technology project leadership
International team coordination
Technical training and academic teaching