A 2025. június 2-án tartott eredménybemutató sajtótájékoztatón Palkovics László mesterséges intelligenciáért (MI) felelős kormánybiztos kiemelte, a Mesterséges Intelligencia Nemzeti Laboratórium (MILAB) az egyik legsikeresebben működő nemzeti laboratórium, amely a HUN-REN SZTAKI vezetésével 2020-ban megalakult (MILAB), öt egyetem, három további kutatóintézet és két államigazgatási szereplő együttműködésével működik. Célja, hogy megerősítse Magyarország nemzetközi pozícióját a mesterséges intelligencia kutatásában és alkalmazásában. A program folytatásaként szakmai nap előadásaiban a MILAB ipari és intézményi partnerei mutatták be a mesterséges intelligencia gyakorlati alkalmazásait.
A Magyar Államkincstár által bemutatott MI-megoldás, a Theca közel két és fél millió digitalizált nyugdíjdosszié - ami nagyságrendileg 150 milliós képállományt jelent - jóval hatékonyabb kezelését támogatja. A rendszer elsődleges célja a dokumentumok határainak megtalálása és a tipikus kategóriákba sorolás, továbbá kialakítottak olyan kényelmi funkciókat is mint a dokumentum kereshetősége, képmanipuláció, belső chatszolgáltatás. A rendszer egyelőre szűk körben élesített, további folyamatban levő fejlesztéseket - automatikus újratanítás, minőségellenőrzés minimális emberi felügyelettel - az év második felében adhatják át.
A Bosch kiemelte, hogy már valamennyi termék, amely piacra kerül, mesterséges intelligenciát tartalmaz vagy mesterséges intelligencia felhasználásával fejlesztik, illetve gyártják. Emellett betekintést nyerhettünk a legújabb kutatási irányokba, mint például a neuromorf számítástechnika által kínált lehetőségekbe. Emellett bemutatta a mesterséges intelligenciát alkalmazó, egyetemi kooperációban fejlesztett kicsomagoló robotját is.
A MAVIR, mint a magyar villamosenergia rendszer kritikus infrastruktúrájának irányítója és üzemeltetője, kiemelt figyelmet fordít az üzembiztonságra és a pontos előrejelzésekre. A BME-vel és HUN-REN SZTAKI-val közös, az átviteli hálózati veszteségek másnapi előrejelzésére indított projektben, a hatékonyság növelése mellett tehát a szigorú átláthatósági és megbízhatósági kritériumokat is teljesíteni kellett. A bemutatóban szó volt az átviteli hálózatról, annak veszteségeiről, illetve a kifejlesztett MI alapú algoritmusról, ami a természetes intelligenciánál magasabb hatásfokot tesz elérhetővé.
Az Ericsson előadása átfogó áttekintést nyújtott a távközlési adat- és analitikai termékekhez kapcsolódó kutatás-fejlesztési és együttműködési projektekről. Külön figyelmet kapott egy olyan projekt, amely több szabadalom, tudományos publikáció, valamint egy doktori disszertáció elkészültét is elősegítette. A projekt demonstrálta, miként tehető hatékonyabbá a hibakeresési folyamat az ok-okozati összefüggések feltárásának és a hagyományos mesterséges intelligencia-alapú magyarázó modellek együttes alkalmazásának révén. Az előadás továbbá bemutatta, hogy a korábbi együttműködések során elért MLOps-eredmények miként integrálódtak az Ericsson termékportfóliójába, hozzájárulva azok funkcionalitásának és üzemeltetési hatékonyságának növeléséhez.
Az Audi Hungaria bemutatta a saját AI LAB-jának felépítését, működését és a bevezetés során felmerült kihívásokat - az ötlet megszületésétől kezdve egészen az MI-megoldások vállalati szintű bevezetéséig és a stratégiai célok eléréséig. A szakmai napon bemutatott példákban a vállalat munkatársai kiemelték a gyártás minőségellenőrzésének adatvezérelt megközelítését és a fejlesztési folyamatokban, például a numerikus szimulációk terén, amelyekben a mesterséges intelligencia kiemelt szerepet játszik. Ilyen alkalmazás például a festékréteg minőségének javítását célzó képfelismerő AI-megoldás; vagy a technológiai adatok struktúrált előkészítése a járművek futóművének többtestdinamikai szimulációjához. A vállalat célja, hogy saját és részben az anyavállalat folyamatait is hatékonyabbá tegye a hazai MI-ökoszisztéma segítségével
Az egészségügy területét a Semmelweis Egyetem (SE) Városmajori Szívklinikája és a Budai Egészségközpont képviselte. A SE kardiovaszkuláris egészségügyi projekt keretében létrehozott mesterséges intelligencián alapuló online kalkulátorok lehetőséget nyújtanak a sportolók eredményességének és állóképességének felmérésére, valamint folyamatos nyomon követésére. A kalkulátorok segítségével mind a sportolók, mind az edzők rendszeres visszajelzést kaphatnak a versenyzők aktuális fizikai állapotáról, valamint a felkészülés hatékonyságáról. A projekt hozzájárulhat a személyre szabott edzéstervek optimalizálásához és a sportsikerek növeléséhez.A modern, nyugat-európai szívinfarktus ellátás ellenére a közép- és hosszútávú hazai infarktusos betegek halálozása rosszabb. Ennek javítása évente akár több ezer élet megmentését jelenthetné (ez az un. elkerülhető halálozás). Ennek érdekében a HUN-REN SZTAKI-val kooperálva kifejlesztésre került egy, a hazai betegek profilján alapuló posztinfarktusos rizikókalkulátor, illetve megkezdődött a szívbetegek MI segítségével meghatározott biológiai életkornak és a gyorsult öregedés jelentőségének a vizsgálata.
A Budai Egészségközpont a Szegedi Egyetem háttértámogatásával olyan MI megoldást alkalmaz a gerinc diagnosztizálásban, amely segítségével többek között egyszerűbb, közérthetőbb az elkészült MR gerinc vizsgálatok eredménye, javítva a betegellátás minőségét. Továbbá ismertették egy új, MI megoldásokat alkalmazó központ jövőbeni terveit is.