Adatbiztonság
- Műhelyvezető: Dr. Pintér-Huszti Andrea
- Műhelytitkár: Girászi Tamás
Leírás: Az Adatbiztonság kutatólabor célja olyan kriptográfiai protokollok és primitívek tervezése és alkalmazása, amelyek lehetővé teszik a biztonságosabb és hatékonyabb informatikai rendszerek megvalósítását. A labor kutatási portfoliójában a kritikus felhasználó hitelesítés mellett megtalálható például az érzékeny adatok, dokumentumok biztonságos tárolásának biztosítása, járművek anonim kommunikációjának lehetséges megvalósításai, új módszerek kidolgozása a dinamikusan növekedő IoT eszközökkel kapcsolatos problémákra vagy a blokklánc technológia felhasználási területének vizsgálata. A műhely tagjai ezen felül megismerkedhetnek a különböző kiberbiztonsági módszerekkel, aktuális sérülékenységekkel és támadásokkal, illetve betekintést nyerhetnek a labor külső partnereinek előadásaival az kiberbiztonság egyéb releváns területeibe.
Autonóm járművek
- Műhelyvezető: Dr. Kovács László
- Műhelytitkár: Mészáros László
Leírás: A labor keretein belül az autonóm járművek különböző szintű önvezető funkciókkal való ellátását, a kapcsolódó szenzorhálózatokat, és kommunikációt, illetve okosvárosokat érintő szenzoradatok mesterséges intelligencián alapuló feldolgozásának lehetőségeit vizsgáljuk és építjük meg modell méretben. A modell autókhoz készült azonos méret arányú variálható pályán kerül sor az okosvárosok modellezésére, különböző közlekedési szituációk megvalósítására és elemzésére. A modell környezet célja olyan nehéz/veszélyes körülmények elemzésé lehetőségének a megteremtése, mely valós méretben kockázatos. A modell méretű megvalósítás mellett számítógépen virtualizált környezetben párhuzamos korszerű gépi tanuló eljárásokat alkalmazó adatelemzést és adatgyűjtést végzünk támogatva a szélesebb spektrumú adatanalízist és biztosítva a virtuális adatelemzés és a fizikai adatgyűjtés összehasonlíthatóságát. A laborban a mesterséges intelligencia alapú adatelemzés és feldolgozás mellett foglalkozunk tervezéssel, szenzorépítéssel, 3D nyomtatással, továbbá folyamatosan bővülő szenzorkészlet mellett is az AI IOT platformok (Nvidia Jetson series, Google Coral, Intel Compute Stick) valamint korszerű Nivida GPU-kal felszerelt gépek, és HPC környezetek korszerű programozásával.
Matematikai modellezés
- Műhelyvezető: Dr. Baran Sándor
- Műhelytitkár: Szabó Marianna
Leírás: A műhely célja a körülöttünk lévő világ természeti, fizikai, gazdasági folyamatai matematikai, statisztikai modellezésének megismertetése a hallgatókkal, beleértve mind a hagyományos, mind pedig a gépi tanuláson alapuló eljárásokat. A vizsgált, illetve újonnan kifejlesztett és implementált technikákat valós adatokon (meteorológiai, orvosi, pénzügyi) teszteljük. A meteorológiai adatok forrása kutatási megállapodás alapján az Országos Meteorológiai Szolgálat, de a műhely közvetlenül hozzá tud férni az Európai Középtávú Előrejelző Központ (ECMWF; Reading, UK) archivumához is.
Mesterséges Intelligencia (korszerű adatelemzés, gépi tanulás)
- Műhelyvezető: Dr. Hajdu András
- Műhelytitkár: Bogacsovics Gergő
Leírás: A Mesterséges Intelligencia műhely fő célja korszerű adatelemzési módszertan kidolgozása és alkalmazása különféle szektoriális (például egészségügy, közigazgatás, energetika, klímavédelem, ...) igényeknek, célfeladatoknak megfelelően. Mind a hagyományos adatelemzési módszertan és technológia, mind a napjainkban meghatározó neurális alapú gépi tanulási módszertan helyet kap a műhely munkájában, beleértve a generatív eszközöket, vizualizációt, mélytanulást és megerősítő tanulást lényegében bármilyen bemeneti adattípus (kép, hang, szöveg, idősor, táblázattal/gráffal reprezentált adat, ...) számára. Az adatforrások elérhetőségében támaszkodni tudunk a Szakkollégium partnerhálózatára, hozzáférést kaphatva így különböző szektorok adatkészleteihez. A Szakkollégiumon belül a műhely egy fontos feladata az adatelemzői/MI-alapú ismeretek és technológiák közvetítése más műhelyek számára is az ott felmerülő igények alapján.
Nagy számításteljesítmény és felhő
- Műhelyvezető: Dr. Bérczes Tamás Márton
- Műhelytitkár: Kovács Ádám
Szenzor alapú adatfeldolgozás
- Műhelyvezető: Dr. Ujvári Balázs
- Műhelytitkár: Baranyai Dávid
Leírás: A műhelyben olyan szenzorokkal ismerkedünk meg, ami az érzékszerveinkkel nem megfogható radioaktív és kozmikus sugárzás egyenkénti kimutatására és jellemzésére képes. Ezeknek a használata, méréstechnikája egy szimulációs optimalizálással kezdődik, ezután megtervezzük, legyártatjuk és felszereljük az elektronikát, és létrehozunk egy olyan neurális hálót alkalmazó kiolvasási módszert, ami nagy háttér esetén is képes a jelet felismerni. A detektorok elhelyezésével a környezet sugárzási térképe is elkészíthető, amihez vizualizációs technikákat és további tanuló algoritmusokat fogunk használni. Kifejlesztünk egy olyan szenzor hálózatot, amivel képesek leszünk megjósolni a közeli jövőben a szálló por és más egészségünket befolyásoló légszennyeződés mértékét. Módszerünk alapja az lesz, hogy hasonlóságot keresünk korábbi adatokban. A meteorológiai és a városi forgalom alapú osztályozás segítségével, korábbi tendenciákat használunk a becsléshez.