A MILAB 2022. november 24-én Szakmai Napot tartott a BME Q épületében. A szakmai napon 70-en vettek részt, mind a 11 MILAB partner képviselte magát. Jelen voltak a a Quadron Zrt, Idomsoft, Siemens, MNB munkatársai is.
A napot köszöntők kezdték, amelyeket Sebők Katalin (NKFIH), Benczúr András (SZTAKI, MILAB), Levendovszky János (BME), Labancz Attila (MÁK), Pomázi Gyula (SZTNH) tartottak.
Délelőtt összesen 14 szakmai előadást hangzott el: European Lab for Learning & Intelligent Systemsről (ELLIS) (Botzheim János, ELTE), az Erdős sejtésről (Zsámboki Pál, Rényi), az Államkincstár Nyugdíj rekordjainak feldolgozásáról (Körösi-Szabó Péter, Rényi), a neurális beszédtechnológiákról (BME), a text summarizationról (Ács Judit, SZTAKI), a MI alkalmazásáról a gyártási folyamatokban (BME Németh István).
Szó volt még az az esemény-vezérelt, intelligens kibervédelemről és a felhasználó viselkedés elemzéséről (Quadron), a kardiológiai esetek súlyosságának előrejelzéséről (Becker Dávid, SE), az akut stressz betegség kialakulásának neuronális alapjairól (Acsády László, KOKI), a MI alkalmazásáról különböző betegségek lefolyási súlyosságának előrejelzésében (Molontay Roland, BME), a szemfelszín in vivo konfokális mikroszkópos képeinek gépi elemzéséről (Bilicki Vilmos, Szeged), és a multimodális klinikai vizsgálatok kiértékeléséről gépi tanulás segítségével (Szigeti Krisztián, SE), valamint a valós idejű sérülékenység előrejelzéséről AST alapú kód módosítás reprezentáció segítségével (Aladics Tamás, Péter Hegedűs, Rudolf Ferenc, SZTE) és a mesterséges intelligencia jogi környezetének kihívásairól (Mezei Kitti, TK).
A nap folyamán demonstrációkat is tartottak a BME Q épület aulájában.
A BME demonstrációi:
- Szívizom MRI felvételek adat-hatékony szegmentációja mélytanulással (partnerek: SE Városmajori Szív- és Érgyógyászati Klinika, Siemens Healthineers Kft.)
- Emberi agykéreg 3D szegmentációja gráf neurális hálózatokkal
- Magyar híroldalak gazdasági szövegeinek szentiment elemzése mély neurális hálózat segítségével (partner: MNB)
- Weigh-in-Motion (WIM) tengelysúlymérő rendszer fejlesztése mesterségesintelligencia alkalmazásával
- Korszerű szimulációs technikák autonóm járművek tanításához
- Multivalens fehérje-fehérje interakciók szimulálása
TK:
- Társadalomkutatás "okosan" – az Octopus Research Tools
SZTE:
- Chatbot,
- HuSpaCy
SZTAKI:
- Öregedés órák, a biológiai életkor meghatározása
- Quanser oktató robotkar lehetőségei
- Épületszerkezetek monitorozása, állapot előrejelzés
- Délután az Ipar4.0 Technológiai Központot is megtekinthették a résztvevők, majd az AI Klub találkozója zárta a napot.
A borítóképen, balról jobbra: Labancz Attila, Magyar Államkincstár, Lakossági Szolgáltatásokért Felelős Elnökhelyettes; Pomázi Gyula Zoltán, elnök; Szellemi Tulajdon Nemzeti Hivatala; Sebők Katalin, NKFIH Vállalati innovációs elnökhelyettes; Fenyvesi Nóra, Kincsinfo; Benczúr András, szakmai vezető, MILAB; Kovács Viktória, főosztályvezető, NKFIH Kiemelt Programok Főosztály; Dr. Levendovszky János, tudományos és innovációs rektorhelyettes BME.