Alapkutatások a gráfelmélet, hipergráfok, kombinatorika, kombinatorikus optimalizálás, kombinatorikus számelmélet, játékelmélet, adatbázisok elmélete, gráfok és szerkezetek merevsége, additív kombinatorika, kombinatorikus geometria, kereséselmélet, extremális halmazrendszerek, adatbázisok és kódelmélet kapcsolata, gráfszínezések, gráfparaméterek viselkedése szorzatgráfokban témakörökben
Pach Péter Pál 2016-ban Croottal és Levvel közösen kidolgozta a polinom módszer egy új változatát. Ez az új módszer olyan híres problémák megoldásához vezetett, mint például a cap set probléma vagy az Erdős-Szemerédi-féle napraforgósejtés. Azóta a módszernek számos alkalmazása született, mint például pontos becslés Green “arithmetical triangle removal” lemmájára (Fox-Lovász), Sárközy tétele véges test feletti polinomokra (Green), és még számos egyéb. A cikk a legrangosabb matematikai folyóiratban, az Annals of Mathematics-ban jelent meg, Fields medállal kitüntetett matematikusok: Gowers, Tao, és más vezető matematikusok, például Cameron és Kalai is elemezték blogjukon.
Tóth Géza Pach Jánossal és Tardos Gáborral a Metszési Lemma messzemenő általánosításait bizonyította be multigráfokra, különböző természetes feltételek mellett.
Wiener Gábor Peter Dameschkevel és Azam Sheikh Muhammaddal közösen egy újfajta, a gyakorlatban is jól használható csoporttesztelési modell (a strict group testing) kombinatorikai alapjait rakta le, a cikk a vezető kombinatorikai folyóiratok egyikében, a Journal of Combinatorial Theory A-ben jelent meg.
Simonyi Gábor Tardos Gáborral részleges (a 4-kromatikus esetben teljes) jellemzését adta Schrijver gráfok színkritikus éleinek.
Katona Gyula és Papp László egy Győri Ervinnel közös munkában alsó és felső korlátokat adott nagy rácsok optimális kövezési számára.
Katona Gyula Varga Kittivel a minimálisan szívós gráfok vizsgálatában ért el számos jelentős eredményt.
MTA Lendület • OTKA
Ibaraki University, Japán • Lancaster University, Egyesült Királyság • University of Haifa, Izrael • University of Warwick, UK • Ghent University • Yokohama National University • University of British Columbia, Canada • Sapienza – Universitá di Roma
Morgan Stanley • Lynx Analytics
A csoport az adatbányászat, információkinyerés, természetes nyelvű szövegfeldolgozás, gépi tanulás, kép- és videofeldolgozás korszerű módszereivel foglalkozik. Ezek a mesterséges intelligencia és adattudomány témaköreihez tartoznak, a kutatás ezen belül a gépi látás, neurális hálózatok, mély tanulás (deep learning), aktív tanulásra fókuszálódik. Kutatáson kívül a csoport jelentős részt vállal az oktatásban is az MSc mérnökinformatikus képzésben az Adat- és médiainformatika mellékspecializáció, az MSc gazdaságinformatikus képzésben a Gazdasági elemző informatikus specializáció és a BProf képzésben az Adatalapú rendszerek specializáció révén.
GPU (Titan X)
Posta • Tigáz • Magyar közút • Pannon Egyetem • ELTE • Debreceni Egyetem • NKE
Laborcsoportunk “régi motoros”, jelen vagyunk a Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem Távközlési és Médiainformatikai Tanszékén a kezdetektől fogva. Fő kompetenciáink a magyar nyelvű beszédbeszédkommunikáció és beszédtechnológia, ember-gép, ember-robot interfészek, kisegítő interfészek vak-, látás- és beszédsérült felhasználóknak, továbbá az általános statisztikai és modern gépi tanuló algoritmusok. Nagy hangsúlyt fektetünk a deep learning kutatásra és oktatásra. Számos hazai és nemzetközi projektben szereztünk tapasztalatot a szélesebben vett infokommunikáció alkalmazási területein (ügyfélszolgálat automatizálás, önvezető autók, stb.). Technológiáinkat több évtizede alkalmazzák a gyakorlatban a fenti területeken.
GPU szerverek
OTKA • CELSA
University of Novi Sad, Serbia • University of Ss. Cyril and Methodius, Skopje, Macedonia • diap Research Institute, Martigny, Switzerland • Université Pierre et Marie Curie, Paris, France • Langevin Institute, ESPCI-ParisTech, Paris, France • Tianjin University, Tianjin, China • University of Cologne, Cologne, Germany • Universidad Industrial de Santander Bucaramanga, Santander, Colombia • UPC Barcelona, Barcelona, Spain • National University of Defense Technology, Changsha, China • AGH University of Science and Technology, Department of Measurement and Electronics • University of Ss. Cyril and Methodius in Skopje, Macedonia • Università della Campania Luigi Vanvitelli and IIASS • Université Grenoble Alpes • Universidad Industrial de Santander Bucaramanga, Santander, Colombia
ELTE • SOTE • ELKH • Kórházak • Idomsoft • IT.DOT Kft • OTP • Microsoft Mo. Kft. • Auxiliis Pharma Kft. • SCI Hálózat zRt.
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.
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.
H2020/IMI2, MELLODDY • EUREKA, iCare4NextGen • OTKA K139330
University of Minnesota • K.U.Leuven
SOTE • Richter • Dealogic • Abylon Kft. • E-Group • Continental
Informatikai rendszerek és kommunikációs hálózatok modellezése sztochasztikus folyamatokkal, elsősorban Markov láncokkal, folyadékmodellekkel, hozammodellekkel, illetve mean-field modellekkel. Nagy méretű, szabályos struktúrával rendelkező Markov láncok hatékony numerikus megoldása. Nagy eltérések elmélete. Numerikus inverz Laplace transzformáció. Adatok modellezése fázis típusú folyamatok illesztésével, Markovi érkezési folyamatokkal. Főbb alkalmazási területek (ipari tapasztalattal): távközlési rendszerek teljesítmény analízise, hatékony útvonalválasztás szenzor hálózatokban, pénzügyi és IoT adatsorok modellezése, anomáliadetekció.
OKTA • MILAB • MTA TKI (Informatikai rendszerek kutatócsoport)
TU Dortmund • Universita di Torino • University of Antwerp
Nokia – Bell Labs • Ericsson
Kutatócsoportunk küldetésének tekinti a hálózati technológiák terén hagyományosnak mondható erősségeink és a mesterséges intelligencia témakörében kialakított új kompetenciáink együttes alkalmazását az okos városok kutatásában és fejlesztésében. Fő szaktA kutatócsoport tevékenysége:erületeink: gépi tanulási és adatelemzési módszerek alkalmazása az okos és automatizált városok vizsgálatában, V2X-kommunikáció és intelligens közlekedési rendszerek. A csoport jelentős európai és nemzeti kutatási projektekben, valamint hazai ipari partnerekkel közösen végzett kutatás-fejlesztési projektekben vesz részt.
Commsignia RS2/OB2
VKE
University of Babylon • Victoria University of Wellington, New Zealand • University of Cauca, Colombia • University of Donja Gorica • Technical University of Kosice, Slovakia • Raytheon BBN Technologies, University of Iowa • Universite libre de Bruxelles
Commsignia • T-Systems • RacioNet Zrt • Gamax Kft • Nokia Bell Labs • Ericsson • Utiber
A laboratórium fő kutatási tevékenysége jelenleg 3 témakör köré csoportosul:
Az (1) területen ipari automatizálási és folyamatirányítási rendszerek biztonságával, modern járművek és intelligens közlekedési rendszerek biztonságával, valamint az Internet of Things (IoT) biztonságával foglalkozunk. Ezen rendszerek közös jellemzője, hogy bennük a kibertér felől érkező támadásoknak fizikai következményei lehetnek, ami anyagi károkkal, környezeti károkkal, esetleg emberélet elvesztésének kockázatával járnak, ezért a biztonság garantálása fontos feladat. A (2) területen azt vizsgáljuk, hogy hogyan lehet a gépi tanulási módszereket biztonsággal és privacy-val kapcsolatos feladatok megoldására használni, illetve milyen biztonsági kockázatai vannak a gépi tanulásra épülő rendszereknek. Ezen belül kiemelt téma a federált tanulási algoritmusok biztonsága és az ellenséges bemenetek (adversarial examples) hatásának vizsgálata különböző gépi tanulási rendszerekben (pl. kártékony kód detekció). A (3) területen játékelméleti modelleket alkalmazunk a biztonsági és privacy problémák okának elemzésére, a különböző rendszerekben felmerülő ösztönző erők biztonságra gyakorolt hatásának vizsgálatára. A fentieken túl erős kompetenciával rendelkezünk az alkalmazott kriptográfia, a privacy-t erősítő technológiák, a kártékony programok elemzése, a reverse engineering, és az informatikai infrastruktúrák, hálózatok biztonságos üzemeltetése területén, beleértve az informatikai infrastruktúra automatizálás területét is.
IoT eszközök, PLC-k, ipari eszközök, szerverek • PIRAMID ICS/SCADA security testbed
PrOTectME (EIT Digital) • H2020 MELLODDY • H2020 SECREDAS • H2020 SETIT
NTNU, Trondheim, Norway • KU Leuven, Belgium • INRIA Rhones-Alpes, France • University of California, Irvine, CA • New York Institute of Technology
Microsec Zrt. • Tresorit Kft. • Ukatemi Technologies Kft.
Az Alkalmazott Informatika csoport kutatási területei közé tartozik a szoftverfejlesztési módszerek kutatása, a hatékony és karbantartható fejlesztési technikák, valamint a tesztelés is. További kutatási terület a skálázódó szoftver architektúrák és környezetek, valamint az alkalmazott mesterséges intelligencia, gépi tanulás és big data, valamint üzleti intelligencia megoldások. Ezen témát egészíti ki az okos adatgyűjtés területe, mely kiemelkedően fontos nagy méretű rendszerek tervezése és megvalósítása esetén.
TODO
MI Nemzeti Labor • Autonóm Nemzeti Labor • TKP
University of Dresden • University of Helsinki
Sagemcom • Nokia
A robotika területén használt modellezési, jelfeldolgozási és irányítástechnikai eljárások vizsgálata, fejlesztése, implementálása. Robotok és robotcsoportok autonóm viselkedése, navigációs és pályatervező algoritmusok, ezekre épülő intelligens funkciók specifikációja és megvalósítása. Robotok alkalmazástechnikája valós és virtuális környezetben, robotirányítási hardver és szoftver architektúrák.
TODO
Mitsubishi robotkar • KUKA robotkar
VKE • H2020 • TKP/FIKP
University of New South Wales • Kyungpook National University • University of New Hampshire • Griffith University
KUKA • Gamma digital • Knorr Bremse • ThyssenKrupp • Continental • Akytec • Emerson