Projektek

2016. nov. 1. – 2020. okt. 31.

A projekt olyan csúcstechnológia területet céloz meg, ahol – szinte páratlan módon – integrálódik a magas szintű alapkutatás szükségessége az égető gyakorlati igények kielégítésével. A kiber-fizikai rendszerek olyan számítási struktúrák, melyek intenzív kapcsolatban állnak a környező fizikai világgal, a fizikai folyamatokkal, egyúttal kiszolgálják és hasznosítják az interneten elérhető adatelérési és adatfeldolgozási szolgáltatásokat.

A projekt eredménye, hogy egy web alapú, későbbiekben tovább fejleszthető és bővíthető polyp atlasz és a hozzá tartozó letölthető polyp összehasonlító számítogépes algoritmus egy meglévő endoszkópos képrögzítő programcsomagba integrálva segít a polyp szövettani természetét valós időben megjósolni és ezáltal a vizsgáló orvos döntéshozatalát támogatni.
jan. 1. – szep. 30.

A HydroCobotics H2020 kaszkád konzorciumot a robotkarokkal is foglalkozó Hepenix Kft. koordinálja, de tagja a hidropóniában utazó Green Drops Farm Kft. is. A projektet a ELKH SZTAKI-n belül a Mérnöki és Üzleti Intelligencia Kutatólaboratórium tudományos munkatársa, Paniti Imre vezeti. A kutatási-fejlesztési projekt 2021. január 1-én indult és előreláthatólag 2021. szeptember 30-án fejeződik be.

2020. szep. 23. – 2024. szep. 22.

A kutatói vagy ipari kapcsolatok és információk megosztásának és összekapcsolásának legfontosabb eszközeivé váltak a tudásgráfok, melyek rugalmas módon, elosztott rendszerként működve teszik lehetővé az adatok elérését, felhasználását és közzétételét. 

2020. júl. 1. – 2023. dec. 31.

A DIGITbrain projekt célja, hogy lehetővé tegye testreszabott ipari termékek előállítását az ipari gyártással foglalozó KKV-k számára, a költséghatékony elosztott és lokalizált gyártás elősegítése, az edge-, felhő- és HPC-alapú modellezés, szimuláció, optimalizálás, elemzés és gépi tanulási eszközök használatának elősegítése, valamint a digitális ikrek fogalmának kibővítésére szolgáló memorizáló képesség megvalósításával: 

a) az származási, historikus adatok rögzítése és az ipari termék megismerésének fellendítése a teljes életciklus során, és

júl. 1. – szep. 15.

Mesterséges Intelligencia kutatás nyári gyakorlat című 2020-1.2.1-GYAK-2020-00010 azonosítószámú támogatott pályázat keretében egy egyetemi hallgató gyakornok feladata a távközlési és egyéb fizikai folyamatok idősorainak adatelemzésével kapcsolatos gépi tanuló eljárások megismerése, kipróbálása, mérése volt. Két konkrét feladatot végzett: Node embedding és éldetektálás módszereinek kutatása.

2020. ápr.

A projekt célja magyar kutatási adat repozitórium létrehozása a COVID-19 járvánnyal kapcsolatos kutatások támogatása céljából. A kutatási adat repozitórium hazai és nemzetközi szinten adattárolási és repozitórium szolgáltatásokat, valamint egyértelműen (peer-to-peer módon) szabályozott és megbízható adatmegosztást biztosít.

A rendszer épít a SZTAKI és a Wigner kutatóintézetek által működtetett MTA Cloud szolgáltatásaira mind a biztonságos adattárolás, mind pedig a jól definiált hozzáférhetőségi jogosultságok tekintetében.

2020. jan. 1. – 2024. dec. 31.

A DigiPrime H2020 konzorcium egy 36 ország 8 kutatóintézetét és 25 vállalkozását összefogó projekt, ami a körforgásos gazdaság digitalizálásában játszik fontos szerepet. A SZTAKI többek között mesterséges intelligencia alkalmazásokkal, digitális ikerrel, karbantartással és valamint egy, az újragyártott termékek összegyűjtött adatai és azok jelenlegi állapota közötti korreláció kiszámításáért felelős platform kifejlesztésével járul hozzá a konzorciumhoz.

2018. okt. 31. – 2019. jan. 15.

Az MTA SZTAKI korábban részt vett a Vízügyi Digitális Tudástár (VDT) tervezésében és létrehozásában, amelynek eLearning-es része 40 szaktárgyat tartalmaz. A szaktárgyak elektronikus oktatását biztosító eLearning tananyagok szöveges anyagai mellett a tananyagok több ezer multimédiás elemet (képek, videók és animációk) és rengeteg matematikai képletet tartalmaznak. Az újrafelhasználhatóság miatt az elektronikus tananyagok szabványos formátumban (SCORM) készültek el.