
Az Egyetem fenntartója:
Szegedi Tudományegyetemért Alapítvány
A projekt címe: A mesterséges intelligencia matematikai alapjai
A projekt azonosító száma: 2018-1.2.1-NKP-2018-00008
A (fő)kedvezményezett neve: Magyar Tudományos Akadémia Rényi Alfréd Matematikai Kutatóintézet
Konzorciumi partnerek:
Szegedi Tudományegyetem
Eötvös Loránd Tudományegyetem
Magyar Tudományos Akadémia Számítástechnikai és Automatizálási Kutatóintézet
Pázmány Péter Katolikus Egyetem
A szerződött támogatás összege: 990 274 516 Ft
A támogatás mértéke (%-ban): 100%
Konzorciumi partnerek és a támogatási összeg megosztása:
Konzorciumi tag neve |
Megítélt támogatás (Ft) |
Önerő (Ft) |
Összesen (Ft) |
Magyar Tudományos Akadémia Rényi Alfréd Matematikai Kutatóintézet |
465 934 032 Ft |
0 Ft |
465 934 032 Ft |
Szegedi Tudományegyetem |
74 921 363 Ft |
0 Ft |
74 921 363 Ft |
Eötvös Loránd Tudományegyetem |
74 998 564 Ft |
0 Ft |
74 998 564 Ft |
Magyar Tudományos Akadémia Számítástechnikai és Automatizálási Kutatóintézet |
274 538 326 Ft |
0 Ft |
274 538 326 Ft |
Pázmány Péter Katolikus Egyetem |
99 882 231 Ft |
0 Ft |
99 882 231 Ft |
A projekt megvalósítás időszaka: 2018.09.01. – 2021.08.31.
Projektmenedzser: Zsigmond Anikó
Pénzügyi vezető: Herendi Anett
Szakmai vezető: Jelasity Márk
A projekt tartalmának bemutatása:
A mesterséges intelligencia (AI) évtizedek óta az informatikai kutatás nagy ígérete, az ezzel kapcsolatos kutatások átformálták a gondolkodásunkat az ember-gép kapcsolatról. Ennek ellenére a mesterséges intelligencia sokáig beteljesedetlen ígéret maradt, többnyire alacsonyabb szintű funkciókkal. Ez azonban az utóbbi évtizedben megváltozott, és jelentős áttörések születtek. A gépi tanulás egy matematikai módszercsalád, amely napjainkban forradalmasítja a mesterséges intelligencia kutatásokat, és olyan alkalmazások alapjául szolgál, mint a beszédfelismerés, gépi fordítás, számítógépes látás, egészségügyi támogató rendszerek vagy autonóm járművek és robotok. Az iparban óriási erőfeszítéseket tesznek ezen technológiák fejlesztésére és alkalmazására, ugyanakkor a terület elméleti alapjai sok esetben kidolgozatlanok, így például a jelenlegi áttörésekben központi szerepet játszó mély tanulás területén. Nagyon sok gépi tanulásban alkalmazott technika ad hoc próbálkozások és heurisztikákra épülő gondolatmenetek eredménye, erős elméleti alapok nélkül. A magyar matematikaoktatás és -kutatás magas színvonala rendkívüli lehetőséget teremt, hogy felzárkóztassa az országot a jelenleg zajló mesterségesintelligencia-forradalom élvonalához. Pályázatunk célja kettős. Egyrészt hidat szándékozunk építeni a matematikai elmélet és a gépi tanulás gyakorlata között. Célunk az előzetes eredményeink alapján kibontakozó mély összefüggéseket feltárni a nagy hálózatok elmélete — amely területhez a magyar tudomány rendkívül sokat hozzátett — és a mély tanulás alkalmazott területe között. Másrészt szeretnénk megalapozni hazánkban a gépi tanulással kapcsolatos kutatásokat, amely terület ma Magyarországon rendkívül alulreprezentált.
Mindezen célok elérése érdekében olyan mesterségesintelligencia-tudásközpontot hozunk létre, amely összekapcsolja az elméleti kutatási tevékenységet a mesterséges intelligencia gyakorlati alkalmazásával, kétirányú információáramlást lehetővé téve matematikusok és mérnökök között. Fontos feladata a központnak az ország bekapcsolása a téma nemzetközi kutatási hálózataiba a minél gyorsabb hazai felzárkózás érdekében, valamint hogy intenzív interdiszciplináris kapcsolatrendszerrel inspirálja és segítse az iparban, és így a hétköznapokban is használható eredmények megvalósítását. Az alapkutatások kiegészítéseként meg kívánunk valósítani egy olyan interdiszciplináris pilot projektet, amely közvetlenül demonstrálja elméleti kutatásaink gyakorlati alkalmazhatóságát. A projekt elsődleges célja a krónikus sebellátás hatékonyságának javítása a kutatóorvosokkal szoros együttműködésben, felhasználva a gépi látás legújabb eredményeit. Ma Magyarországon körülbelül 200 ezer ember szenved krónikus sebbel, ezért életminőségük javítása és a kezelési költségek csökkentése optimális terápiával jelentős társadalmi hasznossággal bíró eredmény lenne. Az ezzel megvalósuló interdiszciplináris együttműködés megannyi újabb tudományos célkitűzés és eredmény alapjául szolgálhat Magyarországon.