Célkitűzés

Egy modern kiber-fizikai rendszer olyan megbízható komponensekből és mesterséges intelligencia alapú szolgáltatásokból álló, döntően szoftver alapú nyílt rendszer, amely az Interneten keresztül közvetlen összeköttetésben áll a különféle mobil- és okoseszközökkel, a külvilágot érzékelő szenzorokkal és beavatkozókkal, a szinte korlátlan kapacitású számítási felhővel – és azokkal a kritikus alrendszerekkel is, amelyek helyes működésén életek múlnak.

A specializáció célja olyan rendszermérnökök képzése, akik képesek e modern rendszerek specifikálására, tervezésére, integrációjára, ellenőrzésére és megvalósítására egy felülről lefelé történő, modell-centrikus megközelítéssel, amely már napjainkban is domináns a kritikus rendszerek számos területén (pl. autó, repülőgép, gyógyászati berendezések, bioinformatika).

Az alábbi videó bemutatja a rendszertervezési folyamatot egy autóipari példán keresztül. A thyssenkrupp a tanszék egyik stratégiai partnere, akivel rengeteg innovatív kutatási projektben működünk együtt, és az ott dolgozó vezető mérnökök jelentős része tanszékünk hallgatója volt.

Hallgatói vélemények

Korábbi hallgatóink véleménye az előzmény specializációról:

• "Ezt a fajta rendszerben gondolkodást jól tükrözi az oktatás, miközben a tanultak kellően konkrétak, gyakorlatban is hasznosak. Sikerült megtalálnom a kutatómunka örömét is, ugyanis a csoportban különösen figyelnek a hallgatók önálló szakmai tevékenységére." [Impulzus 41:2, 47. oldal]
• "A BSc ágazat és az MSc szakirány messzemenően felülmúlta a korábbi elképzeléseimet és elvárásaimat. Nem gondoltam volna, hogy ennyi érdekes témával lehet itt foglalkozni." [Impulzus 42:2, 51. oldal]

Témalabor, önálló labor és diplomaterv

A specializáción belül a MIT tanszékre jelentkező hallgatók a következő témalabor feladatcsoportokból válogathatnak:

• Autonóm és kooperatív intelligens rendszerek
• DevOps és modern szolgáltatásplatformok (Blockchain, Docker, Kubernetes, CI, AWS...)
• Ellenőrzés és tesztelés (formális módszerek, helyességbizonyítás, ellenőrzési algoritmusok...)
• Gépi tanulás (neurális hálók, deep learning)
• Kiberfizikai rendszerek (smart rendszerek, IoT, felhő megoldások, szenzorok...)
• Modellezési nyelvek és feljesztőeszközök (SysML, DSL, modern IDE-k és nyelvek)
• Orvosbiológiai adatelemzés és döntéstámogatás
• Szemantikus technológiák és szövegbányászat

Részletes témalista: itt és itt.

Válogatás néhány korábbi hallgatói önálló labor, szakdolgozat és diplomaterv munkából:

• Blockchain technológia alkalmazása
• Nagyméretű adathalmazok vizuális elemzése
• Hierarchikus állapotgépek formális verifikációja
• Tárgyak felismerése és követése gépi látás segítségével
• Autonóm robotok működésének futásidőbeli ellenőrzése
• Ellenőrző kódrészletek illesztése C/C++ programokhoz
• Intelligens ágensek IoT környezetben 
• Képfeldolgozáson alapuló orvosi diagnosztikai eljárások kidolgozása

Szakdolgozat és diplomaterv témák

Tehetséggondozás

Korábbi hallgatóink sikerei