English
Magyar
Használhatja az összetett keresést, ha kulcsszavak, és a munkatársak / doktoranduszok listáját, ha konzulens szerint szeretne keresni. A Hibatűrő Rendszerek Kutatócsoport témakörei a csoport honlapján találhatók.
Modellezési nyelvek és eszközök tesztelése
Modellezési nyelveket használnak komplex rendszerek tervezése és megvalósítása során. A rendszerek helyes működéséhez szükséges, hogy a tervezőmérnökök és a felhasznált modellezőeszközök azonos módon értelmezzék a szabványok (pl. UML) egyes pontjait. A feladat során modellezési nyelvek szemantikáját és a meglévő eszközöket lehet vizsgálni, ill. tesztelésükre új eszközöket és módszereket készíteni.
Informatika + Matematika + Nyelvészet = Modellezési nyelvek és szemantika
Bizonyára észrevetted már, hogy a megfelelő fogalmak azonosításával a legbonyolultabb dolgokat is sokkal könnyebben el lehet magyarázni. Erről szólnak a modellezési nyelvek is. Egy jó nyelv azonosítja és jelentéssel (szemantikával) ruházza fel a célterület kulcsfogalmait, a legelvontabb fogalmaktól az egészen konkrétakig. Ebben a témában a nyelvtervezés aspektusaival lehet megismerkedni.
Újgenerációs tervezőeszközök komplex informatikai rendszerekhez
Gondoltál már rá, hogy milyen szoftverekkel tervezik az autókat, repülőket, úrhajókat? Informatikusként nem csak úgy dolgozhatsz ezeken a területeken, hogy vezérlő szoftvereket fejlesztesz - legalább ekkora szerepe van azoknak a szakembereknek, akik a tervezés rendkívül bonyolult folyamatát segítik célzott eszközökkel. Ilyen eszközök fejlesztéséhez és kutatásához csatlakozhatsz ebben a témában.
Okos szerződések automatizált programozása ChatGPT-vel
Mennyire tudunk okos szerződéseket automatizáltan fejleszteni, például ChatGPT segítségével? Milyen promptokat érdemes alkalmazni? A követelményeket specifikáljuk vagy inkább a viselkedést írjuk le? Esetleg formálisan adjuk meg a specifikációt? Hogyan generálhatunk ezek után a ChatGPT kódját ellenőrző teszteket?
Autonóm járművek szimulációs tesztelése
Az autonóm járművek mesterséges intelligenciára épülő komponensei egyre összetettebb feladatokat látnak el, azonban a helyességellenőrzésük jelentős kihívást jelent. Ez egy kiemelten fontos kutatási területté vált, de a kapcsolódó szimulátoros tesztelési technikák kidolgozása még kezdetleges. A téma keretében lehetőség van szimulátoros tesztelési technikák megismerésére, kipróbálására.
Adatmodell-vezérelt okosszerződés fejlesztés vállalati blokkláncokhoz
A téma a modellalapú fejlesztés lehetőségeit vizsgálja modern blokklánc platformok esetén. A téma kulcskérdése, hogy miként közelíthető egymáshoz a tradícionális programok tervezése során összegyűlt modellezési tapasztalat és a blokkláncok nyújtotta új programozási paradigma.
Oktatást támogató eszközök fejlesztése
A hagyományos oktatáshoz képest az e-learning előnyei közé sorolják, hogy segíti a tananyag elsajátítását, növeli a motiváltságot, illetve vele szemléletesebben bemutathatóak egyes folyamatok, illusztrációk. A feladat során a mérnökinformatikus képzés kompetenciáinak oktatását segítő, valamint azok számonkérését lehetővé tévő (elsősorban webes) eszközök fejlesztése a feladat.
Hibatűrő okosszerződések vállalatközi blokkláncokban
A hibatűrő számítástechnika megoldásainak (pl. N-verziós programozás és futásidejű verifikáció) alkalmazása az okosszerződések fejlesztési hibáinak elkerülésére és kezelésére a vállalatközi blokklánc alkalmazásokban. A téma lehetséges célplatformjai: Hyperledger Fabric, Ethereum, Substrate (Polkadot).
Biztonságkritikus rendszerek valószínűségi elemzése
Biztonságkritikus rendszerek tervezésekor fontos kvantitatív követelményeket is szem előtt tartani. Ezek meghatározásához olyan modell szükséges, amely a valószínűségi viselkedést is leírja. Azonban a gyakorlatban ezek elemzése naív módszerekkel kezelhetetlen. Az önálló labor során a megbízhatósági elemzésben használt modellekkel és algoritmusokkal való megismerkedésre nyílik lehetőség.
Biztonságkritikus rendszerek modellezése és ellenőrzése
Biztonságkritikus rendszerekben nagy a tervezés vagy implementáció során elkövetett hibák kockázata, így precíz tervezésre és alapos ellenőrzésekre van szükség. A téma keretében modellezési módszereket és ezekhez kapcsolódó ellenőrzési és monitorozási technikákat lehet megismerni illetve kidolgozni, valamint konkrét (ipari) rendszerekhez kapcsolódó vizsgálatokat végezni.
Szoftver helyességének ellenőrzése formális módszerekkel
A Theta modellellenőrző keretrendszerhez kapcsolódó elméleti és gyakorlati fejlesztések, algoritmusok kidolgozása, implementálása és bizonyítása foglalja magában. Meglévő implementációk optimalizálását, új irányok felderítését és friss tudományos eredmények alapján algoritmus-implementálást lehet a téma keretében végezni.
Automatikus szoftvertesztelés és tesztgenerálás
Szoftverek működésének egyik módszere a tesztelés. A tesztelés sok időt igényel, így sok technika létezik a tesztelés támogatására. Léteznek olyan algoritmusok, amiknek a segítségével modellekből vagy akár a forráskódból lehet teszteseteket generálni. A feladat során ilyen eszközöket lehet megismerni, összetett ipari példákon alkalmazni, valamint új eszközöket és algoritmusokat fejleszteni.
Szimbolikus modellellenőrző algoritmusok fejlesztése
A biztonságkritikus rendszerek helyes működése kulcsfontosságú: az azokban jelenlévő legkisebb hiba is súlyos anyagi kárral járhat, akár emberi életekbe is kerülhet. A modellellenőrzés képes a rendszer helyességének bizonyítására és a hibák megtalálására, felhasználását azonban hátráltatja nagy számításigénye. Fontos megoldandó probléma tehát a modellellenőrző algoritmusok optimalizálása.
Orvosi tesztek beépítése játékokba mentális állapot monitorozása céljából
Az orvosok többek közt egyszerű, számítógéppel támogatott teszteket használnak a mentális állapot felmérésére. Célszerű lehet ezt a módszert az egyre inkább terjedő számítógépes játékokkal kombinálni: vagy olyan játékokat konstruálni, amelyek informálnak a vizsgált képességekről, vagy a meglévő teszteket beépíteni játékokba.
Változásdetektálás
Gyakran van szükség arra, hogy hosszabb idősorokban a megfigyelt személy vagy objektum viselkedésének változását minél előbb detektáljuk - rendszerint valamilyen diagnózis céljából (a készülék meghibásodott... nagypapa egészsége megrendült... a férjem/feleségem meghülyült...).
Tipikus viselkedési minták felismerése és befolyásolása
Gyakran fontos, hogy idősorokban a személy vagy objektum viselkedésének tipikus mintázatait felismerjük, esetleg befolyásoljuk. Ez nehéz feladat, hiszen tipikusan nem periódikusan ismétlődő, azonos mintáról van szó, csak több-kevesebb rendszerességgel bekövetkező, hasonló eseményekről. Ráadásul sokszor nem közvetlenül megfigyelhető a jelenség, csak egy összetett jel alapján következtetünk.
Életvitel-szimulátor továbbfejlesztése, kiegészítése
Az otthoni megfigyelés, életvitel informatikai támogatása egyre fontosabbnak tűnik (Ambient Assisted Living, AAL). Viszont az otthoni megfigyelés hardver eszközei, a mérések rendkívűl nehézkesek, lassúak, célszerű egy életvitelt modellező szimulátor kialakítása. Ennek segítségével számos izgalmas algoritmus is tesztelhetővé válik.
Tudományos felfedező rendszerek: hiányos adatok kezelése és aktív tanulás Bayes hálókkal
A teljes eloszlás modellek, mint például a valószínűségi gráfos modellek lehetőséget adnak a hiányos adatoknak mind a normatív kezelésére és mind a kiegészítésére egy aktív tanulási keretben akár az adatok, akár a modellre is vonatkozik a következtetés. Az önálló munka célja hatékony aktív tanulási eljárások kifejlesztése.
Mély oksági következtetés: komplex fenotípusok közös molekuláris hátterének feltárása genetikai adatok felhasználásával
A mesterséges intelligencia fejlődése, különösen új oksági következtetési algoritmusok megjelenése új lehetőségeket kínál komplex jelenségek mélyen rejlő okainak a feltárására. Az önálló munka célja ezek megismerése, alkalmazása és továbbfejlesztése az öregedés és a mentális egészség területén, különös tekintettel a depresszióra és a neurodegenerációra.
Modell transzformáció és vetítés statisztikai-számítási hatékonyság, magyarázhatóság és megbízhatóság javítása érdekében
A komplex és/vagy nem értelmezhető gépi tanulási modellek transzformációja egy egyszerű és/vagy értelmezhető modellbe közel azonos teljesítményszintet tartva, mind a statisztikai és a számítási hatékonyságot növelheti, és segítheti magyarázhatóságot (explainable AI, XAI) és a megbízhatóságot (trustworthy AI). Cél új módszerek kidolgozása különös tekintettel Bayes-statisztikai keretben.
Jegykiválasztási és oksági adatelemzések több absztrakciós szintű utóelemzése és magyarázata
A komplex modelleket használó adatelemzés nagy adatigénye miatt az elemzések eredménye gyakran plauzibilis modellek sokasága. A kutatás célja több absztrakciós szinten lévő kapcsolt reprezentációk használata jegykiválasztás és oksági összefüggések utóelemzésére és kimutatására. Fő alkalmazás a biomarkerek kutatása a mentális egészség, neurodegeneráció és öregedéskutatás területén.
Rendszeralapú oksági modellek felskálázható ensemble tanulása genomi adatokon
A folytonos optimalizáció alapú valószínűségi gráfos modellek tanulási eljárásai, mint a GLASSO vagy NOTEARS megközelítések nagy dimenziójú adatokra történő felskálázást tesznek lehetővé. A megtanult modellek robusztussága újramintavételezési eljárásokkal jellemezhető, mint például a bootstrap.
Grafikus felhasználói felület fejlesztése oksági és döntési hálókhoz a magyarázatgenerálás támogatására
Az önálló munka keretében megismerhető a Bayes háló reprezentáció, a döntési hálók, ami a döntéstámogatás kurrens eszköze, és cél egy azt funkcionálisan támogató modern grafikus felület megvalósítása, amely a valószínűségi és oksági következtetések, döntések magyarázatát is támogatja ("explainable AI", XAI).
ChatGPT kísérletezés
A ChatGPT lázba hozta a világot: jelesre megír egy ZH-t, fogalmazásokat készít önállóan egy megadott témakörből és jól válaszol a felhasználó kérdéseire. De mi van a mélyben? Több egy felszínes tudású dumagépnél? Hogyan és mire használhatók a képességei ipari alkalmazásokban? Konkrét alkalmazási feladatokon keresztül ezekre keressük a választ az önálló labor során.
Kutatástámogató webrendszer fejlesztése
A feladat célja egy olyan, összetett webrendszer fejlesztése, amely egy kisebb kutatócsoport működését támogatja különféle webes eszközökkel (kutatási eredmények megosztása, szöveg- és adatelemző szolgáltatások, fórumrendszer, stb.)
Szövegelemző- és annotálórendszer fejlesztése
A feladat során azt vizsgáljuk, hogy a mesterséges intelligencia módszerei hogyan alkalmazhatók az információbeszerzés és -elérés területén természetes nyelvű szövegek gépi elemzésére és annotálására.
Tudásbevitel kontrollált természetes nyelven
A feladat lényege egy olyan rendszer megvalósítása, amely kontrollált természetes nyelvű állítások bevitelét teszi lehetővé. A rendszer célja, hogy a felhasználók számára természetes, könnyen elsajátítható eszközzel tegye lehetővé a tudásbevitelt. A feladat speciális előismereteket nem igényel.
Szerzőazonosítás kézírás alapján (képfeldolgozás, gépi tanulás)
A feladat célja kézzel írt szövegek szerzőségének megállapítása. A kb. 1000 oldalas adathalmaz 6-7 szerzőtől származik. A dokumentumok nagy részének a szerzősége egyértelmű, de egyeseké vitatott, kérdéses. Ezek megállapítására kell egy megoldást elkészíteni.
Automatizált audio jelfeldolgozás és alkalmazásfejlesztés
Sok esetben felmerülő igény egy nem profeszionális audio felvétel feldolgozása, javítása: vágás, szűrések, jelölők elhelyezése, tag-elés, stb. További elvárás lehet a feldolgozott hanganyag online közzététele, és ehhez kapcsolódó leírások létrehozása. Előbbiek elvégzére keretrendszert kellene létrehozni, amelyben egy GUI-val rendelkező alkalmazás működik és automatizálja a szükséges lépéseket.
FreeRTOS alkalmazástechnikája többmagos MCU környezetben
A felvezetőtechnika fejlődésével az alkalmazások növekvő számítási kapacítás elvárásainak kielégítésére megjelnnek a többmagos, heterogén architektúrájú mikrovezérlők. A feladat ilyen rendszerekben (pl. ST STM32H745/755, TI AM 243x) a FreeRTOS alkalmazási lehetőségeinek a vizsgálata.
Okosotthon-rendszer megvalósítása
Intelligens otthoni szolgáltatások megvalósítása beágyazott hardverek segítségével, egyszerűbb természetes nyelvű interfész készítése a rendszerhez.
Önvezető jármű természetes nyelvű interfészének megvalósítása
A feladat annak feltérképezése, hogy önvezető járművekben milyen célból és hogyan célszerű természetes nyelvű interfészt megvalósítani, illetve egy prototípus implementáció elkészítése.
5G mobilhálózatok időszinkronizációs megoldásainak vizsgálata (Ericsson)
Az 5G hálózatokban alkalmazható időszinkronizációs megoldásokkal történő ismerkedés, szinkronizációs algoritmusok kidolgozása és vizsgálata.
Hálózati terjesztési algoritmusok vizsgálata
A hálózati terjesztéses algoritmusok az elmúlt években jelentős szerephez jutottak számos tudományterületen, például a bioinformatikában is. A feladat megoldása során a cél különféle hálózati terjesztési algoritmusok elméleti alapjának megismerése, gyakorlati megvalósítása és alkalmazása orvosbiológiai problémák vizsgálatára.
Intelligens szoftverek IoT környezetben
A beágyazott és IoT rendszerek technológiai fejlődésével és elterjedésével felmerül annak a lehetősége, hogy erősítsük az "intelligens" viselkedésüket. A feladat ilyen jellegű kísérleti rendszerek megvalósítását célozza.
Természetes nyelvű felület Androidon
A feladat lényege egy olyan Androidos alkalmazás készítése, amely valamilyen alkalmazási területen természetes nyelvű (akár hangalapú) kommunikációt valósít meg.
Genetikai adatok szemantikai transzformációjának vizsgálata
A téma fő feladata nyers genetikai adatok transzformálása általános dimenziócsökkentési módszerekkel és tárgyterület-specifikus szoftverekkel (ShapeIT), illetve a be- és kimeneti adatok konvertálása úgy, hogy azok rendszerszintű adatelemezési módszerekkel elemezhetők legyenek.
Feladat még a transzformáció előtti és utáni adatoknak a rendszerszemléletű elemzés szerinti hasznosságának kiértékelése.
Ujgenerációs DNS szekvenálási munkafolyamatok intelligens automatizálása és döntéstámogatása
Ujgenerációs DNS szekvenálási munkafolyamatok intelligens automatizálása és döntéstámogatása
Kauzális kapcsolatok modellezése
Egy adott tárgyterülethez kapcsolódó mechanizmusok megértése alapvető igénye a tudományos megközelítésnek. E mechanizmusok entitások közötti kauzális kapcsolatokkal írhatók le, melyek feltárására több módszer alkalmazható. A feladat célja kauzális kapcsolatok feltárását megvalósító algoritmusok kialakítása és alkalmazása, különösen nagy dimenziójú adatokon.
Nagyméretű kópiaszám változás (CNV) detekciója teljes genom asszociációs vizsgálatokban
Az önálló laboratórium során meglevő kópiaszám változás detektáló algoritmusok teljesítményét vizsgáljuk, valamint a változások hatását emberek jegyeire.
Természetes nyelvű felhasználói felületek
A feladat lényege annak a kérdésnek a vizsgálata, hogy egy kellően korlátozott természetes nyelv (ún. kontrollált nyelv) mennyiben egyszerűsíti (teszi lehetővé) természetes nyelvű felhasználói felületek létrehozását.
Mesterséges Intelligencia ontológia
A feladat egy konkrét MI ontológia kifejlesztése, ami egy elképzelt MI lexikon logikai referencia váza, amihez csatoltan meg lehet jeleniteni és vándorolni konkrét tájékoztató tartalmak között.
Ágensek intelligens terekben.
Intelligens terek informatikai rendszerei közül igen fontos a vegyes ember-ágens közösségi forma. A két világ közti kapocs az autonóm (gépi és emberi) ágensek kommunikációja, amihez meg kell teremteni a kölcsönös megérthetőség feltételeit.
Érvelési rendszerek, vitaportálok fejlesztése
Viták, érvelések modellezése, részben automatikus kiértékelése, érvelési algoritmusok, vitaportál fejlesztése
Jogi tudásalapú megolások
A jogi szakértői rendszerek fejlesztése (jogszabály modellezés, tudásreprezentáció, dokumentum modell készítés, dokumentum kezelés) különböző gyakorlati területeken.
Szakértői rendszerek fejlesztése
Tudásalapú, szakértői rendszerek fejlesztése különböző tárgyterületekre és ehhez kapcsolódó technológiák, algoritmusok vizsgálata.