Студент Рачунарског факултета Александар Спремо је у четвртак, 15. јануара 2026. године одбранио дипломски рад на тему Коришћење модела дубоког учења у развоју апликације Tribal пред комисијом коју су чинили ментор др Немања Илић и члан др Јелена Васиљевић.
У уводу свог рада Александар је истакао:
Предмет овог рада је развој и примена модела дубоког учења за аутоматску класификацију сателитских слика потенцијалних места за камповање. Рад се фокусира на коришћење конволутивних неуронских мрежа за разликовање локација погодних за камповање (природна окружења без урбане инфраструктуре) од непогодних локација (градска подручја, пољопривредне површине, индустријски објекти). Развијени модел имплементиран је у оквиру мобилне апликације Tribal Camping, која корисницима омогућава претрагу и откривање дивљих места за камповање.
…
Будућа истраживања могу се усмерити ка развоју мултимодалног модела који комбинује сателитске слике са OpenStreetMap подацима, сликама са места, надморским висинама и подацима о биодиверзитету. Тренутно, модел врши само визуелну класификацију, док се остали подаци (OSM садржаји, Flickr фотографије, GBIF животиње) додају након класификације. Директна интеграција ових података у процес одлучивања могла би омогућити прецизније разликовање различитих типова локација. – закључио је Александар.
