Zagadnienia modelowania i analizy danych z wykorzystaniem zaawansowanych metod matematycznych i algorytmicznych (modeli sztucznej inteligencji, badań operacyjnych do poszukiwania rozwiązań zadań optymalizacyjnych przy zadanych ograniczeniach, modelowania niepewności) w praktycznych zastosowaniach odpowiadających potrzebom zrównoważonego rozwoju czy oceny technologii i innowacji, ale także w obszarze automatyzacji i robotyzacji procesów przemysłowych.

Smart Panel II: badania jakościowe i analizy na potrzeby Procesu Przedsiębiorczego Odkrywania (PARP)
Narodowy Program Foresight – wdrożenie wyników (MNiSW)
Hybrydowa metoda Rough — DEA obiektywizacji oceny technologii w projektach foresight (NCN)

Dr hab. inż. Ewa Chodakowska, profesor uczelni na Wydziale Inżynierii Zarządzania Politechniki Białostockiej. Pełni funkcję członka Komitetu Inżynierii Produkcji PAN oraz eksperta Narodowego Centrum Badań i Rozwoju (NCBiR) i Polskiej Agencji Rozwoju Przedsiębiorczości (PARP) w obszarach takich jak: metodyka i technologie sztucznej inteligencji, projektowanie i optymalizacja procesów, zarządzanie informacją w inteligentnych sieciach oraz automatyzacja i robotyzacja. Jest wiceprezydentem międzynarodowego stowarzyszenia EPPM (Association of Engineering, Project and Production Management), Vice-Chair IEEE Poland Section Technology and Engineering Management Society Chapter, a także członkiem Polskiego Towarzystwa Zarządzania Produkcją.

1. Chodakowska, E., Nazarko, J., & Nazarko, Ł. (2025). Efficiency of Renewable Energy Potential Utilization in European Union: Towards Responsible Net-Zero Policy. Energies, 18, Article 5. https://doi.org/10.3390/en18051175
2. Chodakowska, E., & Polecki, A. (2024). Cross-National Comparison of Technology Innovation Capabilities in Automation and Robotics. Pomiary Automatyka Robotyka, 28, Article 3. https://doi.org/10.14313/PAR_253/5
3. Chodakowska, E., Nazarko, J., Nazarko, Ł., & Rabayah, H. S. (2024). Solar Radiation Forecasting: A Systematic Meta-Review of Current Methods and Emerging Trends. Energies, 17, Article 13. https://doi.org/10.3390/en17133156
4. Chodakowska, E., Nazarko, J., Nazarko, Ł., Rabayah, H. S., Abendeh, R. M., & Alawneh, R. (2023). ARIMA Models in Solar Radiation Forecasting in Different Geographic Locations. Energies, 16, Article 3. https://doi.org/10.3390/en16135029
5. Nazarko, J., Chodakowska, E., & Nazarko, Ł. (2022). Evaluating the Transition of the European Union Member States towards a Circular Economy. Energies, 15, Article 11. https://doi.org/10.3390/en15113924
6. Nazarko, J., & Chodakowska, E. (2022). Prognozowanie w zarządzaniu przedsiębiorstwem. Cz. 5, Prognozowanie na podstawie modeli ARIMA (J. Nazarko, red.; s. 185). Oficyna Wydawnicza Politechniki Białostockiej. https://doi.org/10.24427/978-83-67185-14-1
7. Chodakowska, E., Nazarko, J., & Nazarko, Ł. (2021). ARIMA Models in Electrical Load Forecasting and Their Robustness to Noise. Energies, 14, Article 23. https://doi.org/10.3390/en14237952
8. Chodakowska, E., & Nazarko, J. (2020). Hybrid rough set and data envelopment analysis approach to technology prioritisation. Technological and Economic Development of Economy, 26, Article 4. https://doi.org/10.3846/tede.2020.12538
9.  Chodakowska, E., & Nazarko, J. (2020). Assessing the Performance of Sustainable Development Goals of EU Countries: Hard and Soft Data Integration. Energies, 13, Article 13. https://doi.org/10.3390/en13133439
10. Chodakowska, E. (2019). Hybrydowy model priorytetyzacji technologii (s. 219). Oficyna Wydawnicza Politechniki Białostockiej. https://doi.org/10.24427/978-83-65596-91-8