A Széchenyi István Egyetem kiemelt kutatási területei közé tartoznak az autonóm rendszerek és a mesterséges intelligencia. A modern technológiák fejlesztésében elért eredményeit, friss innovációit jelentős érdeklődés mellett mutatta be az intézmény a budapesti AI&Aut Expón. A Mesterséges Intelligencia és Autonóm Rendszerek Nyílt Szakmai Napon a terület hazai és nemzetközi viszonylatban is elismert szakemberei vettek részt.
A SZTAKI Mesterséges Intelligencia Nemzeti Laboratórium és az Autonóm Rendszerek Nemzeti Laboratórium szervezésében, a Neumann János Nonprofit Kft. támogatásával megrendezett
AI&Aut Expón olyan izgalmas témákban tartottak bemutatókat, mint az önvezető járművek, az ipari automatizálás, a robotika, a dróntechnológia, a gépészlelés vagy a nyelvtechnológiai alkalmazások.
A programon több mint hatvan előadó mutatta be a legújabb ipari alkalmazásokat, kutatási témákat és eredményeket jelentős szakmai érdeklődés, a terület mintegy háromszáz képviselője előtt. A résztvevők megismerhették az intézményeken és a vállalatokon belüli kutatás-fejlesztési tevékenységet, illetve közvetlenül találkozhattak a téma szakembereivel, kutatóival.
„A kiállításra magunkkal vittük egyik személyautónkat, amit fokozatosan alakítunk át és vértezünk fel különféle önvezető funkciókkal. A Széchenyi-egyetem Járműipari Kutatóközpontjának standjánál bemutattuk valós idejű, mesterséges intelligencia alapú környezetérzékelő rendszerünket is. A megoldásunk az autóra integrált kamerán keresztül észleli a közúti közlekedésben részt vevő járműveket, járókelőket. A látogatók képernyőn keresztül követhették, hogy mit lát a gép, azaz milyen objektumokat ismer fel”
– fejtette ki Hollósi János, a Járműipari Kutatóközpont kutatómérnöke, a Széchenyi István Egyetem Informatika Tanszékének oktatója. Hozzátette, a bemutatott járművön található Lidar szenzor segítségével a rendszer a kamera alapján felismert alakzatok valós térbeli helyzetét is meghatározza. Ezek a funkciók fontos alapját képzik egy önvezető rendszer megvalósításának.
„Munkánk során fontos szempont, hogy a megoldásaink ne csak a tudományos élet elvárásainak feleljenek meg, hanem valós gyakorlati alkalmazásuk során is megbízhatóan működjenek. Ilyen tekintetben a mesterséges intelligencia alapú, vizuális érzékelésre épülő detektálási és szegmentálási megoldásaink, kutatásaink jó irányba mutatnak” – összegzett a kutató. Kiemelte, a fórumon számos elismert szakember láthatta a Széchenyi István Egyetem technológiai innovációit, és szakmai kapcsolatépítés szempontjából is kiemelkedően eredményes volt a rendezvény.
„Több ipari szereplővel sikerült megbeszéléseket folytatni, amelyek jövőbeli együttműködéseket alapozhatnak meg”
– zárta.
Dr. Bokor József professzor, akadémikus, a Járműipari Kutatóközpont elnöke, a Széchenyi István Egyetem kutatásért és innovációért felelős elnökhelyettese a gépi tanulás és vezérlés szekció levezető elnökeként köszöntötte a szakembereket. A szekció nyitó előadását Horváth Ernő, a Széchenyi-egyetem Autonóm Közlekedési Rendszerek Központjának szakmai vezetője tartotta az intézményben zajló, önvezető járművekkel kapcsolatos kutatásokról. Mint mondta, a hallgatók már az alapképzésük során be tudnak kapcsolódni az egyetem jelentős technológiai kutatásaiba.
„Egyedülálló lehetőséget kínálunk számukra, hiszen az alapképzéstől a mesterképzésen át egészen a doktori iskoláig részt vehetnek az oktatás mellett a kutatásban is, az elméleti tudás mellett értékes gyakorlati tapasztalatot szerezhetnek”
– fogalmazott.
Hozzátette, a Széchenyi-egyetem több gépjárművel, robottal és drónnal rendelkezik, amelyek az autonóm rendszerek fejlesztésére, kutatására és oktatására szolgálnak, a teszteléshez pedig kitűnő terepet biztosít a ZalaZONE Járműipari Tesztpálya. Kiemelte,
a SZEnergy Team hallgatói csapat is fontos terepe a gyakorlati tudás megszerzésének. Ezt bizonyítja, hogy a győriek tavaly az önvezető autókat fejlesztő csapatoknak hirdetett Shell Eco-marathon Autonomous Challenge versenyen ezüstérmet szerzett.
Horváth Ernő előadásában kitért a Járműipari Kutatóközpont kutatásaira is, amelyek egyaránt lefedik az észlelés (vagyis a szenzoros adatok begyűjtése), az érzékelés (azaz a különböző objektumok felismerése), valamint a tervezés, kivitelezés és szabályozás területeit.
