Útvonalterv
Önálló járművek fejlesztése AI és érzékelő technológiákkal.
Önállóan működő robotok tervezése dinamikus környezetekhez.
Több hálózatra kiterjedő méretezhető, megbízható rendszerek tervezése.
Skálázható felhő-infrastruktúrák és szolgáltatások kezelése.
Gépek képessé tétele a fizikai világ érzékelésére és kezelésére.
Számítógépes és fizikai folyamatok integrációja a gyártásban és a logisztikában.
Számítógépes rendszerek és hálózatok védelme digitális támadások ellen.
Matematikai módszerek kutatása és alkalmazása optimalizálásra és tanulásra.
Algoritmusok és MI kutatása.
Multimédiás és VR alapú élményekkel gazdagított tanulási környezetek fejlesztése.
Az intézet által koordinált Nemzeti Laboratóriumok célja a hazai kutatás-fejlesztés erősítése és a gazdaság versenyképességének növelése innovatív, nemzetközi szintű megoldásokkal.
A platform célja a technológiai korszakba lépéssel, az internet alapú gazdasághoz való innovációs alkalmazkodás támogatása. Bővebben
Tudományos felhőszolgáltatások kutatási projektek számára. Bővebben
Tudományos Adatrepozitórium a magyar kutatói közösség számára. Bővebben
LECTURE NOTES IN COMPUTER SCIENCE, 1689, pp. 367-374.
ERCIM News (80)., pp. 53-54.
In: KÉPAF 2019: Képfeldolgozók és Alakfelismerők Társaságának 12. országos konferenciája, 2019.01.28-2019.01.31, [Debrecen].
In: Workshop on texture analysis in machine vision. TEXTURE '99. Oulu, 1999..
Pattern Recognition Letters, 31, pp. 891-897.
In: KÉPAF 2019: Képfeldolgozók és Alakfelismerők Társaságának 12. országos konferenciája, 2019.01.28-2019.01.31, Debrecen, Hungary.
PATTERN RECOGNITION, 32, pp. 487-502.
MACHINE GRAPHICS AND VISION, 8 (4)., pp. 553-569.
Computer Vision and Image Understanding, 114 (10)., pp. 1104-1114.
In: Fundamental structural properties in image and pattern analysis 1999. International workshop. Budapest, 1999. (Schriftenreihe der Österreichischen Computer Gesellschaft, 130.).