A Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem (BME) az ország és a közép-európai régió egyik meghatározó mérnökképző intézménye, 23,000 diákkal és 1,500 oktató/kutatóval. Az Egyetem a magas szintű KFI tevékenysége alapján 2011-ben kapta meg a Kutató Egyetemi címet.
A Mesterséges Intelligencia (MI) kutatások három szinten valósulnak meg:
az MI teljesítőképességének a növelése matematikai és algoritmikus kutatásokkal (approximáció elmélet, sztochasztikus folyamatok, gépi tanulás…stb.),
az MI rendszerek integrációja SE és HW technológiák, info-kommunikációs, rendszerek és adatbiztonság segítségével,
MI alkalmazásfejlesztés az ipar és gazdaság széles területein.
A Műegyetem számos kormányzati, EU-s MI témájú projekteket nyert, valamint kiválósági programokban vesz részt. Kétszer nyerte el a Felsőoktatási Intézményi Kiválósági Programot, ahol a projekt egyik pillére a Mesterséges Intelligencia kutatása. Jelen évben a TKP2020 Intézményi Kiválóság Alprogramjában kapott finanszírozást az MI. A Felsőoktatási Ipari Egyetemi Központ, illetve a Kompetencia Központ pályázat megvalósításának is egyik sarokköve az IoT adatgyűjtéshez kapcsolódó MI alkalmazások.
Ugyanakkor az Egyetem számos multinacionális vállalattal (Nokia, Ericsson, Vodafone, Morgan Stanley, MOL, Knorr-Bremse, Bosch, Siemens, Continental) közösen folytat MI kutatásokat, hajt végre ipari projekteket, illetve elégít ki KFI megrendeléseket,a kommunikációs technológiák, ipar 4.0, állapotfüggő karbantartás, pénzügyi szolgáltatások, információs technológiák és energetika területén.
A BME jelenlegi kutatásai az MI területén
A jelenlegi egyetemi kutatások irányai a következő területekre fókuszálnak:
hatékony előrejelzési algoritmusok neurális hálókkal az algoritmikus kereskedésre és portfólió optimalizálásra használva,
statisztikus erőforrásmendzsment neurális hálókkal és nagy eltérések elméletével,
outlier detekció és ipari hibajelzés kopulamódszerekkel,
masszív objektumdetektálás CNN hálókkal,
természetes nyelvfeldolgozás és kognitív intelligencia mély tanulás segítségével,
Mesterséges Intelligencia az önvezető járművekben és a közlekedés optimalizálásában,
optimális felhő alapú tárolás és file integritás MI-vel,
a megerősítéses tanulás kutatása és alkalmazásai,
az MI biztonsági kérdései: modellinverzióra robusztus algoritmusok tervezése, érzékeny adatok szivárgásának algoritmikus védelem, IoT hálózatbiztonság.
Futó MI projektek
European AI On-Demand Platform (www.ai4eu.eu, 2018-2021 – 20M EUR est. project cost): AI4EU egy EU által finanszírozott program az MI ökoszisztéma megteremtésére
Safety solution for people with Aphasia(APH-ALARM – aal-2019-6-131-CP, www.aph-alarm-project.com, project cost): idősek számára MI-vel támogaott riasztási rendszer fejlesztése
ECSEL Productive Intelligence: a digitális transzfrmáció felgyorsítása
The European Sector Skills Alliences, DIGITALEUROPE: SW készségek fejlesztése
ECSEL MANTIS Cyber Physical System based Proactive Collaborative Maintenance: Elosztott és kollaboratv érzékelés.
COALA-Phonetics Psychological Status Monitoring by Computerised Analysis of Language phenomena EUROPEAN SPACE AGENCY_No.4000108003/13A/ KLM
URBMOBI: Környezeti monitorozás a közösségi közlekedésben.
SOLSUN: Okos város vezérlési feladatatai és optimaizálása.
HU-MATHS-IN: Matmetikai eredmények az ipari nnováció szolgálatában.
NOKIA-Bell Labs: Erőforrás menedzsment és prediktív karbantartás telekommunikációs hálózatokban.
MELLODDY gépi tanulás a gyógyszerfejlesztés érdekében
SECREDAS consortium referencia architektúra fejlesztés biztonságos architektúra fejlesztés érdekében
