Jelenlegi hely
Continental
A Professional Intelligence for Automotive (PIA) szegedi projektje a Continental Autonomous Mobility Hungary és a Szegedi Tudományegyetem Informatikai Intézetének együttműködéseként jött létre.
Az együttműködési projekt motivációja, hogy szoros kapcsolatot alakítsunk ki az ipar és a hallgatók között. Fő feladatunknak tekintjük a meglévő programjaink bővítését a gépitanulás területén autóipari szoftverfejlesztéssel, mesterséges intelligencia fejlesztéssel, klasszikus algoritmusokkal és beágyazott fejlesztésekkel. A cél a BSc, MSc és PhD hallgatók kutatás-fejlesztési tevékenységének támogatása. A résztvevő hallgatók részesülnek a Continental SW mérnökei és szakértői által kínált szakmai támogatásban, ösztöndíj formájában anyagi támogatásban, valamint gyakorlati és jövőbeni munkalehetőségben is.
A Continental Autonomous Mobility Hungary hivatalos honlapja: “Continental Autonomous Mobility Hungary - Continental Magyarország
Lehetséges témák
Voltage and current logging solution in Python (kontakt: Bányász József)
Lightweight data visualization tool to analyze measurement logs (kontakt: Bányász József)
Biztonságos autóipari szoftverfrissítés kriptográfia alkalmazásával (kontakt: Csoma Viktor)
Build és teszt folyamatok automatizálása Jenkins pipeline-nal (kontakt: Kanyó Ádám)
Building a HiL bench and implementation of relevant test cases (kontakt: Kerényi-Nádházy Tünde)
Diagnosztika teszt generáló szoftver (kontakt: Lakatos Balázs Csaba)
Design and Implementation of Blind Spot Detection (Warning) System (kontakt: Lukács Dávid, Turgut Yilmaz)
Kvantálási hiba terjedése konvolúciós neurális hálózatokban (kontakt: Takács Árpád)
Neurális háló architektúrára optimalizálható hardveres gyorsító tervezése (kontakt: Takács Árpád)
Neurális hálózatok végrehajtásának kiértékelése Google Edge TPU alapú rendszeren (kontakt: Takács Árpád)
Simultaneous localization and mapping (SLAM) algoritmusok kvantitatív összehasonlítása (kontakt: Takács Árpád)
Többszereplős valós idejű asszociációs és követési algoritmusok implementációja (kontakt: Takács Árpád)
Objektumok felismerése radar adatpontok felhasználásával (kontakt: Takács Árpád)
Provision and orchestrate Linux systems via Python scripts generated from desired state (kontakt: Takács Árpád)
Custom template for ansible-cmdb which generates a data-driven React app (kontakt: Takács Árpád)
2024-es támogatások
2024 tavaszi TDK szponzori különdíj
Sipos Dávid: Quantum Optimization Suite for Airline Crew Pairing
ösztöndíjasok
Morvai Patrik: Neural Network implementation on FPGAs
Losonczi Máté: Automation of build and test processes with Jenkins pipeline
Vincze Nándor: Vehicle Parking Parameter Optimalization
Tóth Ádám: Design and Implementation of Blind Spot Detection (Warning) System
Szücs Benedek: Neural Network structure optimalization for FPGAs
Szász Attila: Parameter Robustness of Neural Networks
Kapcsolat
tanszékvezető, Számítógépes Optimalizálás Tanszék,
Informatikai Intézet