Mesterséges Intelligencia

Eszközeink egyre bonyolultabbá válása, valamint a velük szemben megfogalmazott egyre szigorúbb elvárások együttesen óriási mértékben megnövelték a MI eszközök számítási igényét. A gyakorlati alkalmazhatóság elvárásának ezért csak az egyre hatékonyabb algoritmusokra alapozott MI eszközök felelhetnek meg. Kutatásainkkal a mérnöki rendszerek strukturális vizsgálatára alapozva olyan matematikai modellezési módszertant dolgozunk ki, amely a jelenleg alkalmazott MI eszközök hatékonyságát és hatásosságát jelentős mértékben növelheti. Fontosnak tartjuk továbbá az elméleti eredmények közvetlen mérnöki vagy gazdasági hasznosíthatóságát. Fontosabb alkalmazási területeink a rendszerek irányíthatósága, energia hatékonysága, valamint fenntarthatósága.

Gépi látás fejlesztése a több független szenzorplatformról származó információ együttes feldolgozása által. Egy adott dolog (például egy útszakasz) képi feldolgozása egymástól független szenzorplatformmal történhet. Ezek a platformok általában különböző képfeldolgozási eljárásokkal, valamint térben és időben eltérő körülmények között működnek. Például egy útszakaszról készülhet képi feldolgozás különböző járművek által – melyek között lehet földi és légi jármű – éjszakai vagy nappali körülmények között. Célszerű az így egymástól függetlenül szerzett információt együttesen feldolgozni, ezáltal pontosabb és megbízhatóbb információhoz juthatunk. Mindezek alapján feladatunk a különböző érzékelési környezetek közötti koherencia vizsgálata, valamint MI eszközökkel a vizsgált dolog lehető legpontosabb megismerése.

Gazdasági társaságok, valamint kereskedelmi és szolgáltató rendszerek működését megalapozó folyamat-rendszerek elemzése és optimalizálása. MI eszközök fejlesztését és alkalmazását a gazdasági rendszerek folyamataiban végbement változások, a szigorodó előírások, valamint a szabályos/szabálytalan működés felismerésének az igénye indokolja.

A kutatás középpontjában állnak a vállalati beszámolók új, standardizált és digitális formátumai, mint például az eXtensibe Business Reporting Language (XBRL) szabvány szerinti adatok. A technológia felhasználásával javítható a vállalati pénzügyi információk átláthatósága, hozzáférhetősége és teljeskörűsége. Célunk, hogy a nagy mennyiségű jelentések lekérdezése, feldolgozása és elemzése révén az érdekelt felek számára a legkorszerűbb betekintést nyújtsuk a digitális jelentésekbe. A kutatás eredményei csökkentik az emberi hiba lehetőségét, és átfogó fundamentális pénzügyi és gazdasági adatokat biztosítanak.

Kutatásunk a környezeti, társadalmi és irányítási (ESG) szempontok számviteli gyakorlatba való integrálására összpontosít. A kutatási témák között szerepelnak a nemzetközi standardoknak megfelelő vállalati eljárások az ESG területén, ezek hatásainak mérési módszerei, valamint a vállalatok kommunikációja a befektetők és a nyilvánosság felé, összehangolva a pénzügyi stratégiákat a fenntartható fejlődési célokkal.