Mesterséges intelligencia
adat- és tudásfúzió • bayesi adatelemzés • bioinformatika • döntéstámogatás • federált tanulás • gépi tanulás • kemoinformatika • képfeldolgozás • mesterséges intelligencia • multiágens rendszerek • multimodális diagnosztika • oksági felfedezés • oksági következtetés • szemantikus technológiák • természetesnyelv-feldolgozás
Antal Péter
egyetemi docens
E435
(+36) 1 463-2677
A kutatócsoport tagjai:
Antal Péter
egyetemi docens
Dobrowiecki Tadeusz
egyetemi tanár
Hullám Gábor István
egyetemi docens
Gézsi András
egyetemi docens
Mészáros Tamás
egyetemi docens
Jobbágy Ákos
professor emeritus
Strausz György
egyetemi docens
Pataki Béla
nyugalmazott docens
Hadházi Dániel
tudományos segédmunkatárs
Eredics Péter
egyetemi tanársegéd
Bolgár Bence Márton
tudományos munkatárs
Sárközy Péter
tudományos segédmunkatárs
Millinghoffer András Dániel
Külső tag
A kutatócsoport tevékenysége:
Kutatásaink átfogják a mesterséges intelligencia (MI) teljes spektrumát, szervesen kapcsolódva csoportunk több évtizedes kari szerepvállalásához az MI általános oktatásában, amely napjainkban már BProf, BSc, MSc és doktori képzésekben is jelen van. A kutatócsoporton belüli munkacsoportjaink a Digitális bölcsészet, a Képfeldolgozás és multimodális diagnosztika, a Kooperatív intelligencia, és a Számítógépes orvosbiológia (Computational Biomedicine, ComBine) munkacsoportok. A Digitális bölcsészet a természetesnyelv-feldolgozásán át szemantikus technológiákat vizsgálja. A Képfeldolgozás és multimodális diagnosztika klasszikus képfeldolgozási és információs fúziós módszerek és új mesterséges intelligencia alapú módszerek integrációját vizsgálja. A Kooperatív intelligencia kutatások a federált tanulás, a szenzorhálózatok, autonóm járművek, a multiágens rendszerek és az elosztott számítási módszereket vizsgálják. A ComBine munkacsoport pedig bioinformatikai, kemoinformatikai és egészségügyi problémákra fejleszt mesterséges intelligencia módszereket, különös tekintettel adat- és tudásfúzióra, rendszerszemléletű adatelemzésre, és oksági kutatásokra.
Eredmények:
A mesterséges intelligencia fejlődésének, határterületeinek, interdiszciplináris jellegének és etikai, társadalmi dimenzióinak az oktatásához elindítottunk egy Mesterséges általános intelligencia tantárgyat. A mesterséges intelligencia emberközpontú oktatásának kialakítását egy új Emberközpontú Mesterséges intelligencia MSc program megalkotásával is segítjük egy EU-s nemzetközi projekt keretében. Elindítottuk és már harmadi alkalommal rendeztük meg a kari Mesterséges intelligencia és gépi tanulás tanulmányi versenyt. Kutatásainkban a biomarker kutatást segítő bayesi rendszerszemléletű elemzést több projektben is sikerrel alkalmazzuk (UKB1602, TRAJECTOME, OTKA119866, OTKA139330). A statisztikai genetikai kutatásaink mellett egyre nagy hangsúlyt kap a kemoninformatika és a gyógyszerkutatás mesterséges intelligenciával történő segítése, amelyet hazai és nemzetközi projektekben való részvétel is erősít (Richter témapályázat, MELLODDY). A tanszéki intelligens képfeldolgozási és multimodális adatfúziós kutatásokat is sikerült új projektekben lendületbe hozni, hasonlóan több együttműködésben is vizsgáljuk a modern mesterséges intelligencia eszközök felhasználását a természetesnyelv-feldolgozásban.
A közelmúlt projektjei:
H2020/IMI2, MELLODDY • EUREKA, iCare4NextGen • OTKA K139330
Nemzetközi kapcsolatok:
University of Minnesota • K.U.Leuven
Vállalati partnerek:
SOTE • Richter • Dealogic • Abylon Kft. • E-Group • Continental