Kutatási területek:

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
ai-fig1

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
👤