Informatyka afektywna, wizja komputerowa, interakcje człowiek-komputer, śledzenie wzroku, systemy VR/AR, AI w NUI,
- Główne zainteresowania naukowe
Jestem naukowcem i inżynierem specjalizującym się w przetwarzaniu multispektralnej informacji obrazowej oraz projektowaniu interaktywnych systemów opartych na naturalnej interakcji człowieka z komputerem. Moje zainteresowania badawcze łączą optoelektronikę, informatykę afektywną, biometrię i psychologię. Pracuję jako adiunkt w Katedrze Informatyki i Automatyki Politechniki Rzeszowskiej. Badania prowadzę w dyscyplinie automatyki, elektroniki, elektrotechniki i technologii kosmicznych oraz informatyki. Stopień doktora w dziedzinie nauk inżynieryjno-technicznych uzyskałem w Instytucie Optoelektroniki Wojskowej Akademii Technicznej. W swojej codziennej pracy kieruję się zasadami Europejskiej Karty Naukowca, dbając o etykę, rzetelność oraz przejrzystość badań.
W obszarze hardware'u koncentruję się na optoelektronicznych systemach wizualizacji, symulacji oraz pomiaru. Pracuję zarówno z urządzeniami mobilnymi, jak i systemami o dużej mocy obliczeniowej, skupiając się na integracji sprzętowych komponentów umożliwiających precyzyjną detekcję i interakcję z użytkownikiem. Moje badania dotyczą m.in. śledzenia ruchu, wzroku i gestów, ale również rozpoznawania emocji czy stanów afektywnych użytkownika. Projektuję i rozwijam prototypy z wykorzystaniem narzędzi CAD, modelowania 3D, fotogrametrii czy skanowania 3D. Prace badawcze obejmują bezpośrednie pomiary parametrów technicznych urządzeń, ale również in-silico czy cyfrowych bliźniaków.
Po stronie software’u tworzę rozwiązania związane z wizualizacji, analizy, symulacji oraz pomiarem danych wewnętrznych (urządzenia i jego sensorów) oraz zewnętrznych (użytkownika, przestrzeni 3D). Pracuję z analizą obrazu, widzeniem komputerowym, uczeniem maszynowym, jak również technikami mieszanej (MR), rozszerzonej (AR), czy wirtualnej rzeczywistości (VR). Projektuję interaktywne aplikacje, symulacje i gry komputerowe, przy wdrażaniu możliwie naturalnych i intuicyjnych interfejsów człowieka z komputerem. Moim celem jest budowa systemów, które nie tylko odbierają sygnały, ale też inteligentnie je interpretują i odpowiadają w sposób dostosowany do kontekstu.
Mateusz Pomianek is an engineer-scientist and assistant professor, holding a PhD in automation and optoelectronics from Military University of Technology. He is currently affiliated with Rzeszów University of Technology. His professional record comprises 21 peer-reviewed publications, two granted U.S. patents and participation in 11 major R&D projects, including two conducted under his leadership as principal investigator. The focus of this work is translational engineering that connects validated laboratory research with deployable, clinically relevant technologies.
Research activities concentrate on optoelectronic sensing, multispectral image processing and advanced human machine interaction within medical, XR and embodied AI environments. This includes development of MEMS-based eye-tracking systems, varifocal HMD calibration procedures, digital twin validation frameworks and VR pipelines for volumetric medical data analysis. In parallel, Dr. Pomianek designs and programs perception and cognitive architectures for humanoid robots, implementing multimodal sensory fusion, visual attention mechanisms, affect recognition modules and decision layer integration. These systems combine embedded hardware prototyping with applied machine learning to ensure robustness, interpretability and suitability for experimental and preclinical contexts.
A distinguishing hallmark of Dr. Pomianek’s approach is the synthesis of engineering with neuropsychological evidence. Work in this area involves computational modeling and quantitative validation of ocular and behavioral biomarkers associated with neurodegenerative, neurodevelopmental and psychiatric disorders. Dr. Pomianek applies evidence based methodologies aligned with contemporary clinical literature to support diagnostic assistance, XR-based rehabilitation and cognitively aware robotic platforms intended for research and therapeutic applications.
