300 ezer forint pénzjutalmat kap a JATE-díj megtervezésére kiírt nyílt alkotói pályázat nyertese. A pályaművek ledási határideje 2025. május 12. Emlékezetes: Karikó Katalin, a Szegedi Tudományegyetem professzora a Nobel-díjával járó több mint félmillió dollárból hozta létre a JATE-díjat. A különleges kitüntetést első alkalommal az SZTE Egyetem Napja – november 11. – alkalmából 2025. novemberében adják át. (Cikkünk 2025 februárjában frissült.)
A Szegedi Tudományegyetem konzorciumi partnerként vett részt az Eureka Szoftverinnovációs Klasztere, az ITEA 4 nemzetközi pályázatában, amelyet a török Experteam vezetett. A hároméves Optimal Management of Demand (OMD) projekt célja egy egységesített, mesterséges intelligencián alapuló ügyfélkérelem-kezelő rendszer kifejlesztése volt, amely több szektorban is hatékonyan támogatja az ügyintézők feladatainak automatikus és költséghatékony kezelését.
A nemzetközi konzorcium két magyar tagja a szoftverfejlesztés területén specifikus használati esettel csatlakozott a nemzetközi kezdeményezéshez. A projektben a magyar konzorciumot a FrontEndART Szoftver Kft. vezette, mely konzorcium az NKFIH Alapból a 2020-1.2.3-EUREKA felhívás keretében 68 036 322 Ft támogatást nyert el. A kutatások 2022.01.01-jén kezdődtek és 2024.12.31-én fejeződtek be. A kutatás egy olyan szoftver minőségirányítási komponens létrehozását célozta, amely mesterséges intelligencia segítségével képes optimálisan kijelölni egy fejlesztési hibajegyet leghatékonyabban ellátni tudó fejlesztőt, mellyel a karbantartásra szánt idő és költség minimalizálható.
A projekt utolsó évében a FrontEndART Kft. az SZTE támogatásával sikeresen integrálta az MI komponenst a saját CODEE rendszerébe. Az integrációs támogatáson túl az SZTE aktívan részt vett a teljesítménymutatók mérésében, valamint az új komponens kiértékelésében. A projekt kutatási feladatainak eredményeiről egy tudományos cikk is készült, amely jelenleg bírálati folyamat alatt áll. A publikációban bemutatásra kerül a nyelvi modellen alapuló, de a szövegen kívül egyéb jellemzőket is használó gépi tanulási módszer, valamint a rendszerhez használt adatok Tudásgráf alapú reprezentációja is. A projekt az ITEA Bizottsága felé 2024 végén nagy sikerrel került bemutatásra, a nemzetközi konzorcium munkáját az Értékelő Bizottság dicséretben részesítette.
SZTEinfo
