Skip to main content
ENHU
Címlap

Main navigation

  • Felfedezés
    • Hírek
    • Események
    • Pályázatok
  • Kutatási területek
  • Anyagok
    • Publikációk
    • Letöltések
  • Rólunk
  • Partnerek
  1. Címlap
2022.12.09.

Sikeres Szakmai Napot tartott a MILAB a BME-n

Széchenyi Plusz RRF

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).

Image
""

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).

Image
""

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.

Címlap

LinkedIn

Become a partner

Subscribe to newsletter

Send partnership request

Explore

  • News
  • Events
  • Tenders
  • Publications
  • Downloads
  • Partners

Kutatási területek

  • Az MI alapjai
  • Biztonság és személyes adatok védelme
  • Gépi látás és érzékelés
  • Gépi tanuláson alapuló intelligens gyártás, logisztika, távközés IoT megoldások fejlesztése
  • Nyelvtechnológia fejlesztése
  • Orvosi, egészségügyi alkalmazások

Contact us

Hungary, H-1111 Budapest,
Kende u. 13-17.
+36 1 279 6000
@email

© 2020-2021 Artifical Intelligence National Laboratory, Budapest