Az intézmény a Nemzeti Kutatási, Fejlesztési és Innovációs Hivatal által meghirdetett Tématerületi Kiválósági Program 2021 pályázati konstrukcióján 1,2 milliárd forintos támogatást nyert el a „Smart rendszerek” című projekt megvalósítására. A 2022. január 1-jén indult négyéves projekt a Nemzeti Kutatási, Fejlesztési és Innovációs Alapból 100%-os vissza nem térítendő támogatásban részesült.

A Tématerületi Kiválósági Program célja, hogy a felsőoktatási intézmények és kutatóhelyek szakmai kiválóságára építve, tématerületi programokat bonyolítsanak le – beleértve az alapkutatást, az alkalmazott kutatást és a kísérleti fejlesztést.

A Smart Rendszerek Kutatóintézet 2018-ban alakult a program keretein belül 12 kutatócsoport részvételével. A szakemberek a következő területeken értek el jelentős kutatási és fejlesztési eredményeket:

– Szoftvermérnöki feladatok: hatékony, megbízható és biztonságos IoT (Internet of Things) szoftverplatform fejlesztése smart rendszerek monitorozására, adatkinyerésre és a környezet vezérlésére.

– A rendszerben keletkező adatok feldolgozása: optimalizációval, prediktív modellezéssel és az erre épülő adaptív vezérléssel kapcsolatos problémák vizsgálata – a matematika, mesterséges intelligencia, képfeldolgozás és az adatbányászat eszköztárával.

– Alkalmazásspecifikus feladatok: tömegközlekedési, egészségügyi problémák vizsgálata klinikai orvosi és geoinformatikai kompetenciák felhasználásával.

A szakterület sajátosságai miatt a kutatás-fejlesztés smart rendszerek területén sokszor csak intenzív ipari együttműködések keretein belül lehet igazán hatékony. Erre kiváló példa a minimális erőforrás igényű IoT-szoftverplatformok fejlesztése.

Ilyen projektek évek óta haladnak előre az intézet munkatársai és olyan ipari szereplők közös munkájaként, mint a Samsung, az Intel és az ARM. A területi ipari együttműködések volumenét jól jellemzi, hogy a Szegedi Tudományegyetem ezekből az együttműködésekből származó éves bevétele meghaladja az 1 millió eurót.

Ez egy nagyon kritikus biztonsági probléma, hiszen napjainkban nagyon sok helyen alkalmaznak gépi tanulási modelleken alapuló szoftvermegoldásokat. Ugyanakkor nem teljesen megoldott még az ilyen modellek biztonsági kockázatának kezelése. A kutatóintézet több csoportja is foglalkozni kíván ezzel a területtel.

Tervezett téma a mesterséges neuronhálózatok formális és heurisztikus verifikációjával kapcsolatos módszerek vizsgálata, továbbá a robusztus mesterséges neuronhálók jellegzetességeinek feltárása, valamint az úgynevezett deep-fake technológiák elemzése. Ígéretes kutatási irány annak vizsgálata, hogy a hagyományos szoftverminőség-biztosító és tesztelési módszerek adaptálhatók-e a mesterséges intelligencia modellekre.

Matematikai kutatási feladat a neurális hálózatok differenciálegyenletekkel történő modellezésének vizsgálata, illetve olyan folytonosan differenciálható neurális hálózatok keresése, melyek segítségével a „feketedobozszerű” kiértékelő szoftverek klasszikus algoritmusokkal is kombinálhatók.

Az MI-modellek biztonsági problémáinak kutatása mellett kiemelt feladat annak vizsgálata, hogy a rohamosan fejlődő MI-alapú módszereket, hogyan tudják a kutatók biztonságosan és hatékonyan használni a különböző smart megoldásokban.