Tudományos projektek

A projekt fő célja az instant autós érzékelés és a térinformatikai rendszerekben található információk együttes kiaknázásának támogatása olyan új algoritmikus eszköztárral, amely lehetővé teszi, hogy az önjáró autók valós időben, döntésük előkészítéséhez juthassanak releváns információhoz a korszerű térinformatika (GIS) rendszerekből, valamint lehetőség legyen a forgalomban szereplő járművek szenzoradatait a GIS rendszerek bővítéséhez és frissítéséhez felhasználni.

A projekt háttere

A jelenlegi SLAM algoritmusokat alapvetően nem változó környezetre tervezték. Ezért a változó dolgok kiemelése, illetve magasabb szintű (pl. objektumok, események) beemelése a SLAM optimalizációs eljárásába új megoldásokat fog tartalmazni; lényegében a korábbi, képi sztochasztikus optimalizációs eljárásaink logikáját kívánjuk tovább vinni.

Kutatólaboratóriumunkban több éve folyik közúti jármű orientáltságú kutatás, aminek eredményei kutatási pályázatokban, publikációkban, valamint ipari megbízásokban öltöttek testet. A megvalósult eredmények teljes körű demonstrációs lehetőségére intézeten belül általában nem volt mód, csak néhány részeredmény bemutatása volt lehetséges;  az ipari cégek legfeljebb egy-egy konkrét projekt feladat keretén belül biztosítottak időlegesen kísérleti platformot, ami jelentősen beszűkítette az eddigi mozgásterünket.

Részlegünk az MTA-SZTAKI ISAAC belső pályázatának keretében egy olyan két kamerás látórendszert fejleszt, amely az intézet Sindy robotrepülőgépére felszerelve képes valós időben detektálni és követni egy másik kis méretű robotrepülőgépet, illetve képes eldönteni, hogy a másik gép veszélyesen meg fogja-e közelíteni.

A rendszer több algoritmikus komponensét a társ részlegek fejlesztik ki, a Számítógépes Optikai Érzékelés és Feldolgozás Kutatólaboratórium felel a hardver konfigurációért és a modulok integrálásáért. Részlegünk fejleszti a detektáló és követő algoritmusokat. 

A nemzetközi EUREKA együttműködési keretben 2016. április 1.-i kezdettel a SZTAKI  EMI laboratóriumában egy 24 hónapos projekt vette kezdetét, INTRO4.0 néven.  Az EUREKA pályázati  formában a külföldi partnerek munkáját a projektvezető KIT, Karlsruhei Kutató Intézet fogja össze, míg a magyar partnerek között szerepel az MTA SZTAKI és a magyar projekt-vezető szerepét adó HEPENIX kutató-fejlesztő Kft.

Míg a német iparvállalatok 36 hónapra tervezték a K+F+I munkákat, addig a magyar partnerek, későbbi projekt-kezdettel, rövidebb projektidővel számolnak.

A VISION projekt a légi közlekedés biztonságának javítását célozza, okosabb technológiákat használva a légi jármű navigációs és irányítási rendszerének támogatására beépített 1) gépi látás alapú rendszerekkel, valamint 2) fejlett előrejelzési és rugalmassági módszerekkel.

A COURAGE kutatóprogramot (http://cultural-opposition.eu/) a Horizont 2020, az Európai Unió Kutatási és Innovációs Keretprogramja támogatja. A kutatóprogram a kulturális ellenállás gyűjteményeinek közös adatbázisát hozza létre, lefedve az egykori szocialista blokk tagállamait. A felépülő adatbázis egyfajta metaarchívumként funkcionál, és nagy segítség lehet a történelem, irodalom vagy művészeti oktatás területén, hiszen képes egyszerre multimediális tartalmakat megjeleníteni, illetve a szabad, kreatív bejárást biztosítani a felhasználóknak.

A 2016 januárjában indult EXCELL projekt (Actions for Excellence in Smart Cyber-Physical Systems applications through exploitation of Big Data in the context of Production Control and Logistics; Kiválósági tevékenységek intelligens kiber-fizikai rendszerek alkalmazásaiban nagy adatok termelésirányítási és logisztikai területeken történő kiaknázásával) a kiber-fizikai rendszerek, valamint termelési és logisztikai hálózatok területét kiszolgáló "big data" alkalmazások területén irányozza elő négy európai ország (Magyarország, Németország, Egyesült Királyság, Belgium) tudósainak együttműködésé

Az elosztott, Big Data technológiák szinte kivétel nélkül az Egyesült Államok kutatóhelyeihez (Stanford, Carnegie Mellon, …) és internetes vállalkozásaihoz (Google, Facebook) kötődnek. A TU Berlin által irányított és 2014 év végére top level Apache projektté előlépett Flink rendszer célja az európai alternatíva és általában az európai Data Science megteremtése. A csoportunk a kutatások egyik meghatározó szereplője.

A két éves projekt célja túllépni a jelenlegi gyakorlatot (döntési fák, logisztikus regresszió) a pénzügyi ügyfél-veselkedés és kockázat-elemzés területén. Kiemelten foglalkozunk a szabad forráskódú analitikai szoftverek alkalmazásával. Partnerünk az OTP Bank.