Mi a tématerületi kutatások alapgondolata?

– A Tématerületi Kiválósági Programban a Nemzeti Kutatási, Fejlesztési és Innovációs Alapból olyan felsőoktatási projekteket támogatnak, amelyeknek eredményei társadalmilag-gazdaságilag hasznosíthatók. Közismert, de nem lehet elégszer hang­súlyozni, hogy ez egy nagyon fontos elvárás és kihívás az egyetemek számára, és ugyanakkor a hazai és nemzetközi sikerességünket növelő tényező. A gazdaság ver­seny­ké­pes­sé­get fokozó tudást és szakembereket vár az egyetemtől, aminek alap­fel­té­tele, hogy az alap- és alkalmazott kutatás, a képzés és az innováció területei szoros kölcsönhatásban legyenek egymással és az egyetem ökoszisztémájával. Meglá­tá­som szerint az az egyetem, amelyik a tudásnak ebből a körforgásából ki­ma­rad, elveszíti vonzerejét. Ez a mi stratégiánk, amely a többi között a Tématerületi Kiváló­sági Program pályázatunkat is kiemelkedően eredményessé tette, de számos egyéb együttműködést is generált, a Bosch-csoport által támogatott Mesterséges Intelligencia Tanszékünktől kezdve az EIT Digitalben elnyert tucatnyi európai innovációs pályázatig, vagy a Humane-AI-NET európai zászlóshajó kezdeményezésben való részvételünkig. A tématerületi kutatásokhoz számos további együttműködés kapcsolódik, egyebek között a Deutsche Telekom, Mediso, Campden BRI Ma­gyar­ország, OTP, Ericsson Hungary, E-Group révén.

Mesterséges intelligencia egészségügyi alkalmazása: térdrehabilitáció

A projektünk kiinduló gondolata, hogy a társadalmi és gazdasági folyamatok digitalizáció­já­ban a szoftver­intenzív szolgáltatások és termékek minden ko­ráb­bi­nál nagyobb szerephez jutnak. A szoftverek komplexitása drámai módon meg­növe­ke­­dett, mind a funkcionalitás bővülésével, mind a fenntarthatósági szempontok meg­jelenésével, mind a végrehajtási környezet heterogénné és térben elosztottá vá­lá­sá­val. Emiatt a rendszer­hibák ki­küszöbö­lése mára a figyelem középpontjába került.

Milyen tevékenységeket folytattak, és mik voltak a fő eredmények?

– Projektünk a digitalizáció fenti kihívásainak leginkább kitett alkalmazási te­rü­le­te­ken aktuális ipari igényekre válaszolva kínált az ipari és az akadémiai oldal ver­seny­képességét egyaránt növelő informati­kai megoldásokat. Ez jelenti a kutatások fenn­tart­ható­sá­gá­nak garanciáját is, hiszen a pro­jekt nagyban hozzájárult meglévő ipari kap­cso­la­taink meg­szilárdításához, és emellett úja­kat is generált. Létrejött továbbá az a kritikus ku­tatói tömeg, amely a projektben elért ered­mé­nyek alapján jó eséllyel építhet további külső kapcsolato­kat, vagy pályázhat európai szinten is további forrásokra. A hazai és nemzet­közi egyetemek közösségében elfoglalt helyünket illetően pedig a 250-nél is több, a projekt kapcsán született publikációt kell megemlítenem.

A projekt legfontosabb alap­kompetenciáját a megbízható szoftverek helyes mű­ködését és ellenőrzését támogató szoftver­technológiai módszerek fejlesztése jelentette. Foglalkoztunk erőforrás­tudatos szoftver­fejlesztési kérdésekkel, új, típus­­elméletre épülő, program­helyessé­get garantáló programozási nyelv alapjainak ki­dolgozásával, a bizonyítottan helyes program­transzformációk kérdéskörével.

Mesterséges intelligencia egészségügyi alkalmazása: melanómadetektálás

Autonóm rendszerek területén az önvezető autó környezetének jellemzése, útvonal­választás, anomália­detektálás témáiban 3D számítógépes látással, pont­fel­hők detektálá­sá­val foglalkoztunk, és eszköz­­tárunkba felvettük a multiágens technológiákat is. Felépítettünk egy mérőautót, amely a kutatásokhoz elengedhe­­tet­len adatokat gyűjti számunkra.

ELTECar – felszerelt mérőautó adatgyűjtéshez

A mesterséges intelligencia alap- és alkalmazott kutatásokkal is kapcsolódott az autonóm autók témaköréhez, a Bosch-csoporttal együttműködésben parkoló autók detektálásával, szemantikus térkép megalapozásával foglalkoztunk, valamint humán-gép interakcióval kapcsolatos kutatásokat végeztünk a vezető különféle fizikai, mentális állapotára vonatkozó paraméterek gépi becslésére. Mindezek alapját energiatakarékos, megmagyarázható döntésű, kevésbé becsapható neuron­háló­za­tok modelljeinek építése képezte.

Viszonylag fiatal, de máris sok együtt­mű­kö­déssel rendelkező kutatási terület ka­run­kon az agrárinformatika, ahol IoT-, szen­zor­tech­no­ló­gia- és adattudományi módszerek al­kal­ma­zá­­sával konkrét gazdálkodói igényekre vá­la­szoló megoldásokat fejlesztünk, a többi kö­zött szabadtartású mangalicaállomány nyo­mon kö­ve­tése, baromfi súlybecslése, méh­kap­tárak ál­la­po­tának felmérése területén. Ehhez kap­cso­­lód­tak a termőföldek védelmével, erózió­­véde­lemmel foglalkozó kutatásaink, ahol foto­­gram­metriai és LiDAR-technológiával precíziós domborzat­modellezést végeztünk. Ehhez egye­bek között kidolgoztunk eljárásokat automa­ti­kus képszegmentálás és objektum­alapú alakfel­is­merésre, multispektrális és RGB képek mély­ta­nu­lás-alapú klaszterezésére, drónos ra­dio­ak­tív sugárzási anomália detektálására. Részt vettünk a Tisza-tó digitális térképe elkészítésében, vala­mint megalkottuk a Gerecse földtani veszély­forrásai térképét is.

A projekt keretében beszerzett DJI Matrice 210 RTK drón – a felvételek topológiája, az (500 légi felvételből) elkészült mozaik

Telekommunikációs hálózatokban a kuta­tá­­sok fő fókuszát a mélyen programozható háló­zati infrastruktúrák jelentették, új hibrid ar­chi­tektúrát fejlesztettünk 5G/6G hálózati funk­ciók megvalósítására, prototípusok ké­szül­tek prog­ra­moz­ható hálózatokban a hierarchikus szol­gál­tatási minőség biztosítására, valamint ipari ve­zérlési feladatok kiszervezésére.

A digitális szolgáltatásfejlesztésben a két fő kutatási irányt a kriptográfia és a vállalati információs rendszerek képviselték. Ezen belül adat- és szolgáltatás­biztonsági meg­oldásokat, ipari IoT-eszközök biztonságos kom­mu­ni­ká­ció­ját biztosító eszközt fejlesztettünk, továbbá a blokk­lánc-technológiát használó pénz­inté­ze­ti folyamatok pénzügyi tranzakcióit leíró prog­ra­mok generálására, vállalati dinamikus fo­lya­ma­tok integritásának biztosítására dol­goz­tunk ki módszert.

Lesz-e mindezeknek folytatása?

– A projekt idén nyáron lezárul, hatásai azonban továbbgyűrűznek az ELTE Informatikai Kara és a körülötte alakuló ipari ökoszisztéma kap­csolatát tovább erősítve. Fő irányok várhatóan a szoft­ve­rek, hálózati kommunikáció, adatok és mesterséges intelligencia alkalmazások tá­ma­­dásokkal szembeni sérülékenysége, statikus elemzés és tesztelés, támadásoknak ellenálló tervezési minták lesznek.•