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
In: International Conference on Image Analysis and Recognition (ICIAR), July 5-7, 2017, Montreal, Canada.
In: Workshop on Computer Vision for Road Scene Understanding and Autonomous Driving, Zürich.
In: KÉPAF 2017: Képfeldolgozók és Alakfelismerők Társaságának 11. országos konferenciája, 2017.01.24-2017.01.27, Szováta.
PATTERN RECOGNITION LETTERS, 50, pp. 149-158. ISSN 0167-8655
In: Workshop on Scene Understanding for Autonomous Systems at ACCV, Singapore.
IEEE GEOSCIENCE AND REMOTE SENSING LETTERS, 14 (7)., pp. 992-996. ISSN 1545-598X
In: Computer Vision - ACCV 2014 Workshops, Singapore, Singapore, November 1-2, 2014, Revised Selected Papers, Part I Lecture Notes in Computer Science (9008) Springer, Cham, pp. 413-425. ISSN 0302-9743
IEEE Trans. on Image Processing, 26 (9)., pp. 4430-4445.
In: International Joint Conference on Neural Networks, May 14–19, 2017, Anchorage, Alaska, USA.