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.

2019. nov.

A NEANIAS projekt a Nyílt Tudományt (Open Science) népszerűsíti és aktív szerepet tölt be az Európai Nyílt Tudomány Felhő (EOSC) megvalósításában azáltal, hogy hatékonyan  von be nagy tudományos és szakmai csoportokat  és hozzájárul az EOSC műszaki, eljárásbeli, stratégiai és üzleti fejlesztéséhez.

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.