A szakdolgozat célja egy olyan intelligens hangulatkövető alkalmazás fejlesztése, amely a felhasználó mentális állapotának nyomon követésére és elemzésére képes. A rendszer előre definiált kérdések mellett mesterséges intelligencia segítségével dinamikusan generált, a felhasználó válaszaihoz igazodó kérdéseket is alkalmaz, ezáltal pontosabb és személyre szabottabb adatgyűjtést tesz lehetővé. Az alkalmazás a begyűjtött adatok alapján statisztikai elemzéseket végez, és heti vagy havi jelentések formájában mutatja be a hangulat alakulását, valamint azonosítja a lehetséges trendeket. Negatív tendenciák esetén a rendszer javaslatokat fogalmaz meg a felhasználó életminőségének javítására. A megvalósítás során a dolgozat kitér az adaptív kérdésgenerálás, az adatelemzés és az adatvizualizáció módszereire, valamint az adatvédelmi és etikai kérdésekre. A rendszer működését egy prototípus alkalmazás bemutatásával és értékelésével igazolja. Részletesebb leírás, illetve további témák oktatói oldalamon (https://nik.siposm.hu/thesis-topics) találhatók!

A dolgozat célja egy szövegklasszifikációs rendszer, amely értékeli, mennyire gyanús egy online vélemény. A kutatás összehasonlít több architektúrát (alap transformer vs. kiegészített konvolúciós és BiLSTM réteg), és mérőszámokkal (F1, confusion matrix) elemzi a teljesítményt különböző tanítóhalmazokon. A téma leadása előtt egyeztetni szükséges! Részletesebb leírás, illetve további témák oktatói oldalamon (https://nik.siposm.hu/thesis-topics) találhatók!

A dolgozat nagy mintán (több ezer/tízezer videó) vizsgálja, milyen korai interakciós jelek (nézettség-gyorsulás, like/view arány, kommentdinamika) jelzik a későbbi kiugró teljesítményt. Cél egy egyszerű, magyarázható modell és dashboard, amely a tartalom ismerete nélkül is előrejelzést ad. A téma leadása előtt egyeztetni szükséges! Részletesebb leírás, illetve további témák oktatói oldalamon (https://nik.siposm.hu/thesis-topics) találhatók!

A téma olyan architektúrát tervez és értékel, amely az érzékeny egészségügyi adatokat (például leleteket, képalkotó felvételeket, diagnózisokat, recepteket vagy naplókat) nem közvetlenül a blokkláncon tárolja, hanem egy off-chain megoldásban helyezi el, tipikusan titkosított adattárban. Ennek oka, hogy a blokklánc ezeknél az adatoknál nem jó adattároló: a sok adat és a gyakori műveletek miatt drága és rosszul skálázódik, adatvédelmi szempontból kockázatos, mert a láncon rögzített információ tartós és gyakorlatilag nem törölhető, valamint a GDPR-szerű elvárások (például törölhetőség, adatminimalizálás, célhoz kötött adatkezelés) teljesítését is megnehezíti. A megközelítés lényege ezért az, hogy a szenzitív adat láncon kívül maradjon, miközben a blokklánc biztosítsa a bizonyíthatóságot: on-chain módon rögzíthető az adatok integritása és időbélyege („ez az adat ebben a formában létezett ekkor”), a hozzáférési események naplója („ki kért hozzáférést és mikor”), illetve a jogosultságok és feltételek kezelése („ki jogosult rá és milyen feltételekkel”). A téma leadása előtt egyeztetni szükséges! Részletesebb leírás, illetve további témák oktatói oldalamon (https://nik.siposm.hu/thesis-topics) találhatók!

A téma egy olyan megközelítést vizsgál, ahol a tranzakciós algráfokból vizuális ujjlenyomat készül, és ehhez képest az outlierek eltérése mérhető. A dolgozatban adatgyűjtés, gráf-szeletelés, kép-alapú összehasonlítás és anomáliák rangsorolása történik, majd esettanulmányokkal (szokatlan forgalom, csomóponti kiugrás) validál. A téma leadása előtt egyeztetni szükséges! Részletesebb leírás, illetve további témák oktatói oldalamon (https://nik.siposm.hu/thesis-topics) találhatók!

A dolgozat célja különböző tranzakciós minták (pl. sok-bemenet/sok-kimenet, fan-in/fan-out, keverésre utaló struktúrák) automatikus azonosítása a tranzakciós gráfok renderelt képei alapján. A rendszer képgenerálást, előfeldolgozást és pixel-/struktúra-alapú hasonlósági metrikákat használ, majd kiértékeli, milyen pontossággal különíthetők el a mintázatok. A téma leadása előtt egyeztetni szükséges! Részletesebb leírás, illetve további témák oktatói oldalamon (https://nik.siposm.hu/thesis-topics) találhatók!

A téma célja annak vizsgálata, hogy egy kép vizuális jellemzői alapján mennyire lesz várhatóan sikeres a közösségi médiában. A dolgozat egy olyan gépi tanulási modellt (például konvolúciós neurális hálót, illetve modern kép-embeddekre épülő regressziós/klasszifikációs hálót) tervez és tanít, amely korábbi posztok képeiből és a hozzájuk tartozó sikerességi mutatókból (pl. like-szám, kommentek száma, megosztások, elérés, engagement rate) tanul. A rendszer egy új, még nem publikált kép bemenetére becslést ad a várható teljesítményre, például egy skálázott “sikerességi pontszám” formájában, illetve kategóriákba sorolhatja a tartalmat (alacsony/közepes/magas várható engagement).

A megvalósítás során különös hangsúlyt kap az adatok előfeldolgozása és a torzítások kezelése: a sikeresség erősen függhet nem vizuális tényezőktől is (például posztolás időpontja, fiók követőszáma, hashtagek, leírás, platform), ezért a dolgozat összehasonlíthatja a tisztán képalapú modellt egy olyan bővített megközelítéssel, amely metaadatokat is figyelembe vesz. Az értékelés történhet regressziós metrikákkal (MAE/RMSE, Spearman-korreláció a rangsorokra), illetve osztályozási pontossággal, és tartalmazhat esettanulmányokat arról, hogy mely vizuális mintázatok (kompozíció, színdinamika, arcok jelenléte, szöveg a képen, téma) járulnak hozzá a jobb teljesítményhez. A dolgozat eredménye egy prototípus előrejelző rendszer, amely képek feltöltésével “előzetes engagement-becslést” ad, és támogatja a tartalomkészítést vagy A/B tesztelést. A téma leadása előtt egyeztetni szükséges! Részletesebb leírás, illetve további témák oktatói oldalamon (https://nik.siposm.hu/thesis-topics) találhatók!

A szakdolgozat célja egy olyan modern, közösségi alapú tartalommegosztó platform tervezése és megvalósítása, amely a Reddit és Twitter jellegű működést ötvözi a hiteles információk kiemelésével. A rendszer lehetővé teszi, hogy a felhasználók bejegyzéseket hozzanak létre, amelyek esetében kötelező megjelölni, hogy azok tényeken alapulnak vagy véleményt tükröznek.

A tényalapú állításokat kötelező forrásokkal alátámasztani, amelyeket a rendszer két szinten validál: egyrészt mesterséges intelligencia segítségével (pl. NLP-alapú ellenőrzés), másrészt közösségi validáció útján. A felhasználók jelentkezhetnek adott témák szakértői validálására, és tevékenységükért kreditet szereznek, amely a rendszerben a megbízhatóságukat jelzi.

A platform kiemelten kezeli a dezinformáció felismerését: amennyiben egy tartalom hamisnak vagy félrevezetőnek minősül, az a felhasználók számára jól látható módon jelölésre kerül. A rendszer célja egy átlátható, önszabályozó digitális tér létrehozása, amely ösztönzi a hiteles információk terjedését és csökkenti a félretájékoztatást.

A téma leadása előtt egyeztetni szükséges! Részletesebb leírás, illetve további témák oktatói oldalamon (https://nik.siposm.hu/thesis-topics) találhatók!

A szakdolgozat célja egy moduláris, újrafelhasználható digitális szavazási rendszer tervezése és megvalósítása, amely blokklánc technológiára építve biztosítja a szavazatok sértetlenségét, átláthatóságát és auditálhatóságát. A blokklánc-alapú alrendszer mikroszolgáltatásként kerül kialakításra, így különböző választási folyamatok (pl. országgyűlési, önkormányzati vagy szervezeti szavazások) kiszolgálására is alkalmas. A rendszer backendje modern technológiákra épül és okosszerződések segítségével kezeli a szavazatok rögzítését (pl. Ethereum vagy Hyperledger alapokon). A frontend Angular és Bootstrap felhasználásával készül. A megoldás kiemelten foglalkozik a biztonságos hitelesítéssel (pl. OAuth2), az anonimitás és ellenőrizhetőség egyensúlyával, valamint a skálázhatósággal. A téma leadása előtt egyeztetni szükséges! Részletesebb leírás, illetve további témák oktatói oldalamon (https://nik.siposm.hu/thesis-topics) találhatók!

Az egyetemi órarendek készítése klasszikusan időigényes, konfliktusokkal teli feladat, amely sokszor manuális egyeztetéseken és kompromisszumokon alapul. Ezeket a feladatokat szeretnénk automatizálni.

A téma keretében egy komplex órarendtervező alkalmazás fejlesztése a cél, amelyben az oktatók megadhatják a számukra alkalmas időpontokat, a rendszer pedig ezek alapján automatikusan generál egy optimális, ütközésmentes végleges órarendet.

A projekt teljes értékű szoftverfejlesztési folyamatot fed le:
• Backend fejlesztés (első körben Python alapokon), ahol az adatok kezelése és az üzleti logika valósul meg
• Frontend felület, amelyen az oktatók intuitív módon rögzíthetik preferenciáikat és megtekinthetik az elkészült órarendet
• Rendező és optimalizáló algoritmus, amely figyelembe veszi az oktatói elérhetőségeket, a kurzusokat, termeket és az ütközések minimalizálását

A hallgatók a munka során megismerkednek:
• modern webes architektúrákkal
• REST API-k tervezésével
• algoritmikus gondolkodással és optimalizációs problémákkal
• adatmodellezéssel és jogosultságkezeléssel

A téma gyakorlatias, valós problémára ad megoldást, miközben jól skálázható: egyszerű szabályalapú megközelítéstől akár heurisztikus vagy optimalizáló algoritmusokig (pl. greedy, backtracking, genetikus algoritmusok).

Ajánlott mindazoknak, akik szeretnének valódi, használható rendszert fejleszteni, és közben átfogó képet kapni egy teljes szoftverprojekt megvalósításáról.

Az informatikai rendszerek kiber-veszélyeztetettségének egyik kulcseleme az infrastruktúra aktuális állapota: operációs rendszerek verziója, telepített csomagok, konfigurációk, sérülékenységek és biztonsági beállítások.

Az OVAL (Open Vulnerability and Assessment Language) egy szabványosított leírónyelv, amely lehetővé teszi konfigurációs és sérülékenységi állapotok formális meghatározását és automatizált ellenőrzését. Az OVAL definíciók felhasználásával strukturált, géppel feldolgozható információ nyerhető egy rendszer biztonsági állapotáról.

A téma célja egy automatizált infrastruktúra-felmérő megoldás kialakítása, amely OVAL definíciók alapján gyűjt és strukturál információt.

A hallgató feladata egy olyan rendszer megtervezése és implementálása, amely:

1. OVAL definíciók alapján lekérdezi egy informatikai rendszer állapotát.

2. Automatikusan feldolgozza és strukturálja az eredményeket.

3. Sérülékenységi és konfigurációs állapotjelentést készít.

4. Lehetővé teszi több rendszer összehasonlítását.

A statikus elemzés önmagában gyakran nem elegendő a modern malware-ek viselkedésének feltárásához, különösen obfuszkált, packelt vagy többfázisú kártevők esetén. A dinamikus elemzés (sandbox alapú futtatás és viselkedés-monitorozás) lehetővé teszi a fájl-, hálózati-, registry- és memória-műveletek megfigyelését kontrollált környezetben.

A modern malware-ek azonban gyakran detektálják a virtualizált vagy sandbox környezeteket, ezért az elemző infrastruktúra tervezése és konfigurálása kritikus fontosságú.

A téma célja egy moduláris, bővíthető dinamikus malware-elemző környezet kialakítása, amely több malware-típus (pl. Windows PE, dokumentumalapú malware, Android APK) vizsgálatára alkalmas.

A hallgató feladata egy kontrollált, izolált, többkomponensű dinamikus elemző környezet megtervezése, implementálása és tesztelése.

A munka főbb elemei:

1. Virtualizált laborarchitektúra kialakítása VirtualBox környezetben.

2. Sandbox rendszer telepítése és konfigurálása (pl. Cuckoo, Assemblyline vagy egyedi megoldás).

3. Monitoring eszközök integrálása.

4. Kiválasztott malware-típus vizsgálata (pl. Windows PE, PDF, Office, Android)

5. Anti-sandbox technikák vizsgálata és detektálása.

A malware-detektálás nem statikus folyamat: egy új minta megjelenésekor az antivírus motorok eltérő időpontokban és eltérő sebességgel kezdik el detektálni azt. A detekciós arány időbeli alakulása fontos információt hordoz a fenyegetési reakciódinamikáról, a detekciós érettségről és a fenyegetési intenzitásról. A Time Evolution Model (TEM) célja ezen időbeli detekciós görbék strukturált modellezése és kvantitatív elemzése.

A hallgató feladata egy olyan modell és elemző keretrendszer kialakítása, amely:

1. Malware minták detekciós arányát időfüggvényként kezeli.

2. Napi vagy periodikus mérési adatokból detekciós görbéket állít elő.

3. A görbéket paraméteres vagy nemparaméteres modellekkel illeszti.

4. A detekciós dinamika jellemző paramétereit meghatározza.

A YARA a malware-azonosítás egyik legelterjedtebb eszköze, amely elsősorban mintázat- és string-alapú szabályokon keresztül működik. Bár a YARA rendelkezik beépített modulokkal (pl. pe, elf, dotnet), számos fájlformátum – például Android alkalmazások (DEX/APK), PDF dokumentumok vagy Microsoft Office állományok – strukturált, formátumspecifikus vizsgálata korlátozottan támogatott.

A modern támadások jelentős része nem kizárólag PE állományokon keresztül történik, hanem dokumentum-alapú exploitokon, makrókon, vagy mobilplatformokra célzott kártevőkön keresztül. A formátumspecifikus strukturális információk (metaadatok, objektumstruktúra, beágyazott elemek) kihasználása jelentősen növelheti a detekciós képességeket.

A hallgató feladata egy vagy több egyedi YARA modul tervezése és implementálása, amely lehetővé teszi a kiválasztott fájlformátum(ok) strukturált statikus vizsgálatát.

A Windows Portable Executable (PE) formátum a legelterjedtebb malware-hordozó platform Windows környezetben. A statikus malware-elemzés során a PE állomány szerkezeti és tartalmi jellemzői fontos információt hordoznak a családbesorolás, viselkedési mintázatok és fenyegetési kapcsolatok azonosításához.

A YARA szabályok széles körben alkalmazott eszközt jelentenek malware-minták strukturális mintázatainak leírására. A YARA-detekciók tipikusan bináris döntést (match / no match) eredményeznek, viszont lehetőséget jelentenek kvantitatív hasonlósági mérőszámok kinyerésére is.

A téma célja egy olyan hasonlósági mérőszám kidolgozása, amely Windows PE állományok YARA-alapú statikus jellemzőin alapul.

A feladat egy olyan keretrendszer létrehozása, amely lehetővé teszi a felhasználói identitások hitelesítését zero-knowledge módszerekkel, blokklánc-alapú mikroszolgáltatásként. A rendszer célja, hogy a felhasználók biztonságosan igazolhassák személyazonosságukat anélkül, hogy személyes adataik nyilvánosságra kerülnének. A validációs folyamat során a felhasználó bizonyítékot szolgáltat az identitására, amelyet a blokklánc rögzít, miközben az érzékeny adatok off-chain tárolódnak. A rendszernek lehetőséget kell biztosítania az identitás igazolására más szolgáltatások számára, a tranzakciók és a hitelesítések naplózásával. További részletekért, technológiai kikötésekért egyeztetni szükséges. A téma leadása előtt egyeztetni szükséges.

A feladat egy olyan mérési és elemző keretrendszer megtervezése és megvalósítása, amely a klasszikus láncolt lista és a blokklánc adatstruktúra teljesítményének összehasonlító vizsgálatát teszi lehetővé. A dolgozat keretében a hallgatónak mindkét adatstruktúra működő implementációját el kell készítenie, majd ezek alapján egy olyan benchmark rendszert kell kialakítania, amely képes a legfontosabb műveletek – például az elemek beszúrása, a keresési műveletek végrehajtása, a lánc integritásának ellenőrzése és a memóriahasználat – objektív mérésére. A vizsgálatnak ki kell terjednie arra is, hogy a blokklánc sajátosságai, mint a hash pointerek alkalmazása, az adatok megváltoztathatatlansága és a blokkok közötti kriptográfiai kapcsolatok miként befolyásolják a műveletek költségeit és a rendszer általános hatékonyságát. A mérési eredményeket tudományos igényességgel kell feldolgozni, grafikus vagy táblázatos formában bemutatni, majd összevetni a klasszikus láncolt lista teljesítményével, és ezek alapján következtetéseket kell levonni a két adatstruktúra előnyeiről, hátrányairól és alkalmazhatósági területeiről. A technológiai részletek és specifikációk pontosítása további egyeztetést igényel, a téma véglegesítése előtt konzultáció szükséges.

A szakdolgozat célja:

A hallgató gyakorlati és elemzői közreműködése az Interspect HRAMN programban zajló vadkamera-alapú biomonitoring tevékenységekben, valamint az automatizált fajfelismerő és monitorozó szoftver fejlesztésének támogatása.

Szakmai háttér:

Az Interspect HRAMN program lehetőséget biztosít arra, hogy a hallgatók gyakorlati tapasztalatot szerezzenek modern biomonitoring folyamatokban, különös tekintettel a vadkamerás felvételek gyűjtésére, feldolgozására és elemzésére. A vadkamerázás napjaink egyik legfontosabb, nem invazív módszere a vadállomány és a biodiverzitás hosszú távú nyomon követésére. A módszer hatékonyságát jelentősen növelik az automatizált fajfelismerő rendszerek, amelyek gyorsabbá és költséghatékonyabbá teszik a nagy mennyiségű adat feldolgozását, és lehetővé teszik a nagyléptékű biomonitoringot. A téma különleges értéke, hogy ötvözi a biológia és ökológia területét a modern informatikai megoldásokkal (gépi tanulás, számítógépes látás), így a hallgató komplex, interdiszciplináris ismeretekre tesz szert.

A hallgató feladatai:

• Az Interspect HRAMN program működésének és biomonitoring szerepének megismerése, a kapcsolódó szakirodalom feldolgozása.
• Vadkamerás adatok gyűjtése és rendszerezése terepi vagy előre rögzített felvételek felhasználásával.
• Vadkamerás felvételek előfeldolgozása és elemzése (képminőség ellenőrzése, adatstruktúrák kialakítása, annotációs feladatok).
• Részvétel automatizált fajfelismerő rendszerek fejlesztésének támogatásában, különös tekintettel:
  • fajok azonosítását célzó képi jellemzők elemzésére,
  • annotált adatok előkészítésére gépi tanulási modellekhez,
  • algoritmikus eredmények értékelésére és visszacsatolására.
• A biomonitoring jelentőségének és a szoftverfejlesztési folyamatoknak az összekapcsolása, az eredmények dokumentálása.
• Önálló munka bemutatása a HRAMN program fejlesztési és elemzési feladataiban.

Rövid leírás

A projekt célja egy Több tudományterületen működő AI Tudós kifejlesztése – egy intelligens, több-ágenses rendszer, amely képes megérteni, elemezni és tudományos ismereteket létrehozni különböző kutatási területeken. Minden ágens a tudományos gondolkodás egy-egy különálló aspektusára szakosodik (pl. szakirodalom-elemzés, hipotézisalkotás, kísérlettervezés vagy eredményértelmezés), és együttesen egy integrált ökoszisztémát alkotnak az autonóm felfedezéshez. Ahelyett, hogy egyetlen tudományágra összpontosítana, a rendszert úgy tervezték, hogy megtanulja a tudományos kutatás egyetemes elveit, lehetővé téve számára, hogy újratanítás nélkül zökkenőmentesen alkalmazkodjon új tudományos területekhez. Végső soron a cél egy tudományterületfüggetlen AI-kollaboráns létrehozása, amely képes segíteni a kutatókat számítástechnika, mezőgazdaság, fizika, biológia, kémia és más területeken.

Kutatási célok / Kérdések

• Hogyan tanulhatnak meg az AI-rendszerek olyan általános tudományos gondolkodási mintákat, amelyek több kutatási területen is alkalmazhatók?
• Hogyan értékelhetjük az AI által generált hipotézisek és kutatási eredmények minőségét, érvényességét és eredetiségét?
• Milyen típusú több-ágenses architektúrák, szerepkiosztások és kommunikációs stratégiák teszik lehetővé a robusztus tudományos gondolkodást és együttműködést az AI-ágensek között?
• Milyen mértékben járulhat hozzá egy általános célú AI Tudós a valós tudományos felfedezések felgyorsításához?

Várható eredmények

• Egy prototípus tudományterületfüggetlen AI Tudós, amely képes szakirodalom-alapú elemzésre és hipotézisalkotásra különböző tudományos területeken.
• Keretrendszer az AI tudományos gondolkodásának értékelésére, tudományterületektől függetlenül.
• Elemzés az AI-rendszerek tudományos gondolkodásának erősségeiről, gyengeségeiről és átvihetőségéről.

Elvárt készségek

• Gépi tanulás és NLP: Jártasság LLM-ek (nagy nyelvi modellek), következtetés és generatív feladatok terén.
• Tudományos megértés: Képesség kutatási cikkek és adathalmazok értelmezésére.
• Programozás: Python és PyTorch.
• Értékelés és elemzés: Készségek a kreativitás, pontosság és átvihetőség mérésére szolgáló metrikák tervezésében.
• Együttműködés: Koordinált csapatmunka a modellfejlesztés, kísérletezés és értékelés során.

Short Description

This project aims to develop a Multi-Domain AI Scientist — an intelligent multi-agent system capable of understanding, reasoning, and generating scientific knowledge across diverse research fields. Each agent specializes in a distinct aspect of scientific reasoning (e.g., literature analysis, hypothesis generation, experimental design, or result interpretation), and together they form an integrated ecosystem for autonomous discovery. Rather than focusing on a single discipline, the system is designed to learn the universal principles of scientific inquiry, enabling it to adapt seamlessly to new scientific domains without retraining. Ultimately, the goal is to build a domain- agnostic AI collaborator that can assist researchers across computer science, agriculture, physics, biology, chemistry, and beyond.

Research Objectives / Questions

1. How can AI systems learn general scientific reasoning patterns that apply across multiple research domains?
2. How can we evaluate the quality, validity, and originality of AI-generated hypotheses and research outputs?
3. What kinds of multi-agent architectures, role assignments, and communication strategies enable robust, scientific reasoning and collaboration among AI agents?
4. To what extent can a general-purpose AI Scientist contribute to accelerating real-world scientific discovery?

 Expected Outcomes

• A prototype domain-agnostic AI Scientist capable of performing literature-based reasoning and hypothesis generation in various scientific fields.
• Framework for evaluating AI scientific reasoning independent of specific
• Analytical report on the strengths, weaknesses, and transferability of scientific reasoning in AI systems.

Required Skills

• Machine Learning & NLP: Proficiency with LLMs, reasoning, and generative
• Scientific Understanding: Ability to interpret research papers and
• Programming: Python and
• Evaluation & Analysis: Skills in designing metrics for creativity, accuracy, and
• Collaboration: Coordinated teamwork for model development, experimentation, and evaluation.

A téma háttere és motivációja

A belső sugárterhelés becslése kritikus fontosságú nukleáris balesetek vagy karbantartási incidensek esetén. Jelenleg az európai szinten harmonizált tudásbázist gyakran komplex, makrókkal vezérelt Excel táblázatok formájában érhetik el a szakértők.

Bár ezek az eszközök pontosak, használatuk nehézkes: egy valós szituáció (pl. bevitel módja, időzítése, mennyisége) pontos modellezése iteratív folyamat. A szakértőknek interjúk és mérések alapján, folyamatosan finomítva a bemeneti paramétereket, akár tucatnyi alkalommal is újra kell futtatniuk a szimulációt, ami manuálisan időigényes és hibaérzékeny folyamat.

A feladat részletezése

A hallgató feladata egy olyan szoftveres megoldás fejlesztése, amely hidat képez a felhasználó (sugárvédelmi szakértő) és a meglévő Excel alapú számítási módszer között.
A cél, hogy a felhasználó természetes nyelven (pl. chat felületen) adhassa meg a szcenárió paramétereit, melyet a rendszer automatikusan lefordít a szimulátor számára értelmezhető konfigurációs fájlokra.

Mivel az ilyen típusú tudományos eszközök integrációja aktuális kutatási terület, a fejlesztést végül célszerű a Harvard MIMS által gondozott ToolUniverse[1] keretrendszerbe integrálni, ezzel elősegítve a megoldás későbbi széleskörű kutatói felhasználását.

Konkrét feladatok:

1. Technológiai áttekintés: Az MCP[2] protokoll és a célzott sugárvédelmi Excel eszköz (illetve annak konfigurációs interfészének) megismerése.
2. Interfész tervezés: Python alapú “wrapper” készítése, amely képes a szimulációs szoftver számára bemeneti konfigurációs fájlokat generálni és a futtatást vezérelni.
3. LLM Integráció: Az interfész csatlakoztatása egy választott nagy nyelvi modellhez (pl. GPT-5), amely képes a természetes nyelvű felhasználói utasításokat (pl. “két részletben történt a bevitel, 3 óra eltéréssel”) strukturált paraméterekké alakítani.
4. ToolUniverse adaptáció: A megoldás illesztése a ToolUniverse API specifikációihoz, hogy az ágens “tool”-ként hívható legyen.
5. Prototípus és tesztelés: Egy működő demó alkalmazás készítése, és a rendszer tesztelése előre megadott szcenáriók alapján.

Elvárt eredmények:

• Egy működő Python alkalmazás, amely chat interfészen keresztül vezérli a sugárvédelmi számításokat.
• Dokumentáció a ToolUniverse keretrendszer szabványának való megfelelőségről.
• Összehasonlító elemzés a manuális vs. asszisztált munkafolyamat hatékonyságáról.

Szükséges ismeretek / Technológiák:

• Programozás: Python (erős alapismeretek).
• AI/ML: LLM API-k (OpenAI) vagy keretrendszerek (LangChain) ismerete előny, de nem elvárás.

[1] https://github.com/mims-harvard/ToolUniverse

[2] https://modelcontextprotocol.io/

Az ATK több ezer kísérleti parcellán folytat növénynemesítési és többtényezős növénytermesztési kísérleteket, melyekről rendszeresen készülnek légi felvételek eltérő kamerarendszerekkel. A projekt célja egy Windows 10&11 környezetben futó vékony kliens készítése, amely REST API hívásokon keresztül éri el az IPAAR mikroszolgáltatásait, amelyek drón- és műholdfelvételekből származó tartalmak elő- és utófeldolgozását végzik.

Feladatok:

• Esztétikus, intuitív és felhasználó barát grafikus felhasználói felület készítése

• Grafikus kontrollok (gombok, legördülő menük, stb.) az API hívásokhoz: orthomozaik készítés, kísérlet parcellái elhelyezkedésének (SHP) ismeretében parcella szintű indexek számítása, stb.

• Grafikus kontrollok (táblázat, szövegdoboz, stb.) az adatok/riportok megjelenítéséhez és kezeléséhez

• Felvételek, színezett rácsok zoom-olható (GoogleEarth szerű) megjelenítése

A program a mezőgazdaság digitális átalakulását segítő rendszerek és alkalmazások fejlesztésére kínál lehetőséget informatikus hallgatók számára. Azt várjuk a hallgatóktól, hogy a legmodernebb technológiák és módszerek felhasználásával olyan alkalmazásokat hozzanak létre, amelyek növelik az agrárium erőforráshatékonyságát, erősítik az éghajlatváltozással szembeni ellenálló képességét, valamint segítenek egy komplex, moduláris, mesterséges intelligenciával támogatott növénynemesítési rendszer kialakításában.

PROJEKT 202.1 IPAAR 1.0 – Image Processing Application for Agricultural Research (frontend) állomány/parcella szintű elemzések mikroszervizeihez

A ProPlanta egy Innováció Nagydíjas szaktanácsadási rendszer és szoftver. A projekt célja a ProPlanta kezdetleges állapotban lévő webszerver változatához adatmodell és mikroszervizekből felépülő adatbáziskezelő rendszer kialakítása. A stabilitás, a gyorsaság és az adatbiztonság kiemelt fontosságú.

Feladatok:

• Adatok tárolása PostgreSQL adatbázisban

• Adatbázis elérése kétlépcsős azonosítási folyamattal

• Adattáblák és azok kapcsolatrendszerének megtervezése

• Mikroszervizek (API-k) kialakítása minden lehetséges művelethez: létrehozás, mentés, törlés, visszaolvasás, szerkesztés, egyszerű lekérdezések

A program a mezőgazdaság digitális átalakulását segítő rendszerek és alkalmazások fejlesztésére kínál lehetőséget informatikus hallgatók számára. Azt várjuk a hallgatóktól, hogy a legmodernebb technológiák és módszerek felhasználásával olyan alkalmazásokat hozzanak létre, amelyek növelik az agrárium erőforráshatékonyságát, erősítik az éghajlatváltozással szembeni ellenálló képességét, valamint segítenek egy komplex, moduláris, mesterséges intelligenciával támogatott növénynemesítési rendszer kialakításában.

PROJEKT 101 ProPlanta szaktanácsadási rendszer: adatbázis és mikroszerviz fejlesztés

A ProPlanta egy Innovációs Nagydíjjal elismert szaktanácsadási rendszer és szoftver, amely az ügyfelek bizalmas adatait egy PostgreSQL adatbázisban tárolja. Az autentikációs folyamatokat jelenleg egy Go nyelven fejlesztett REST API kezeli, amely saját munkamenet-kezelővel működik.

Mivel a rendszer számára kiemelten fontos a magas szintű biztonság garantálása, elengedhetetlen a meglévő megoldások átfogó felülvizsgálata és továbbfejlesztése, hogy még robusztusabb és megbízhatóbb mechanizmusok kerüljenek implementálásra.

Feladatok:

• A jelenlegi autentikációs és munkamenet-kezelési rendszer, valamint felhasználó-kezelés biztonsági szempontú auditálása.

• Egy még ellenállóbb és biztonságosabb rendszer megtervezése és kialakítása a meglévő REST API továbbfejlesztésével.

• Riportkészítő (pl. szaktanácsolt terület összegzése egy időszakra) API létrehozása.

A program a mezőgazdaság digitális átalakulását segítő rendszerek és alkalmazások fejlesztésére kínál lehetőséget informatikus hallgatók számára. Azt várjuk a hallgatóktól, hogy a legmodernebb technológiák és módszerek felhasználásával olyan alkalmazásokat hozzanak létre, amelyek növelik az agrárium erőforráshatékonyságát, erősítik az éghajlatváltozással szembeni ellenálló képességét, valamint segítenek egy komplex, moduláris, mesterséges intelligenciával támogatott növénynemesítési rendszer kialakításában.

PROJEKT 102 ProPlanta szaktanácsadási rendszer: biztonsági elemzés és fejlesztés

A ProPlanta egy Innováció Nagydíjas szaktanácsadási rendszer és szoftver, amelynek már van egy igen kezdetleges honlapja: https://proplanta.hu. A projekt célja új, korszerű kinézet valamint néhány extra funkció kialakítása a ProPlanta honlapon.

Feladatok:

• Tartalomfrissítés (szerkesztés/bővítés) szöveges forrásfájlokon keresztül

• ProPlanta (PostgreSQL) adatbázis elérése kétlépcsős azonosítási folyamattal, és Admin funkciók (felhasználók adatainak kezelése) REST API hívásokon keresztül

• ProPlanta (DEMO) szaktanács készítése: adatbevitel szövegdoboz, legördülő menü és csúszka segítségével, majd szaktanács készítése REST API hívással, szaktanács (visszakapott adatok) megjelenítése grafikonon.

A program a mezőgazdaság digitális átalakulását segítő rendszerek és alkalmazások fejlesztésére kínál lehetőséget informatikus hallgatók számára. Azt várjuk a hallgatóktól, hogy a legmodernebb technológiák és módszerek felhasználásával olyan alkalmazásokat hozzanak létre, amelyek növelik az agrárium erőforráshatékonyságát, erősítik az éghajlatváltozással szembeni ellenálló képességét, valamint segítenek egy komplex, moduláris, mesterséges intelligenciával támogatott növénynemesítési rendszer kialakításában.

PROJEKT 103 ProPlanta szaktanácsadási rendszer: Honlap extra funkciókkal

A ProPlanta egy Innováció Nagydíjas szaktanácsadási rendszer és szoftver. A projekt célja egy Windows 10&11 környezetben futó felhasználói felület készítése, amely REST API hívásokon keresztül éri el a ProPlanta webszerver szolgáltatásait.

Feladatok:

• Esztétikus, intuitív és felhasználó barát grafikus felhasználói felület készítése

• Grafikus kontrollok (gombok, legördülő menük, stb.) az API hívásokhoz

• Grafikus kontrollok (táblázat, szövegdoboz, stb.) az adatok megjelenítéséhez és kezeléséhez

• API hívások definiálása és a visszaérkező adatok feldolgozása.

• Adatok (egy ügyfél akár nagyszámú parcellájának adatai egyszerre) küldése/fogadása JSON fájlok segítségével

• Riport készítése pdf formátumban (megjelenítés, mentés helyi lemezre, nyomtatás)

A program a mezőgazdaság digitális átalakulását segítő rendszerek és alkalmazások fejlesztésére kínál lehetőséget informatikus hallgatók számára. Azt várjuk a hallgatóktól, hogy a legmodernebb technológiák és módszerek felhasználásával olyan alkalmazásokat hozzanak létre, amelyek növelik az agrárium erőforráshatékonyságát, erősítik az éghajlatváltozással szembeni ellenálló képességét, valamint segítenek egy komplex, moduláris, mesterséges intelligenciával támogatott növénynemesítési rendszer kialakításában.

PROJEKT 104.1 ProPlanta szaktanácsadási rendszer felhasználói felület (UI) Windows vékony kliens (EXE)

A ProPlanta egy Innováció Nagydíjas szaktanácsadási rendszer és szoftver. A projekt célja egy Android környezetben futó felhasználói felület készítése, amely REST API hívásokon keresztül éri el a ProPlanta webszerver szolgáltatásait.

Feladatok:

• Esztétikus, intuitív és felhasználó barát grafikus felhasználói felület készítése

• Grafikus kontrollok (gombok, legördülő menük, stb.) az API hívásokhoz

• Grafikus kontrollok (táblázat, szövegdoboz, stb.) az adatok megjelenítéséhez és kezeléséhez

• API hívások definiálása és a visszaérkező adatok feldolgozása.

• Adatok (egy ügyfél akár nagyszámú parcellájának adatai egyszerre) küldése/fogadása JSON fájlok segítségével

• Riport készítése pdf formátumban (megjelenítés, mentés helyi lemezre, nyomtatás)

A program a mezőgazdaság digitális átalakulását segítő rendszerek és alkalmazások fejlesztésére kínál lehetőséget informatikus hallgatók számára. Azt várjuk a hallgatóktól, hogy a legmodernebb technológiák és módszerek felhasználásával olyan alkalmazásokat hozzanak létre, amelyek növelik az agrárium erőforráshatékonyságát, erősítik az éghajlatváltozással szembeni ellenálló képességét, valamint segítenek egy komplex, moduláris, mesterséges intelligenciával támogatott növénynemesítési rendszer kialakításában.

PROJEKT 104.2 ProPlanta szaktanácsadási rendszer felhasználói felület (UI) Android vékony kliens (APK)

A ProPlanta egy Innováció Nagydíjas szaktanácsadási rendszer és szoftver. A projekt célja egy macOS 11+ környezetben futó felhasználói felület készítése, amely REST API hívásokon keresztül éri el a ProPlanta webszerver szolgáltatásait.

Feladatok:

• Esztétikus, intuitív és felhasználó barát grafikus felhasználói felület készítése

• Grafikus kontrollok (gombok, legördülő menük, stb.) az API hívásokhoz

• Grafikus kontrollok (táblázat, szövegdoboz, stb.) az adatok megjelenítéséhez és kezeléséhez

• API hívások definiálása és a visszaérkező adatok feldolgozása.

• Adatok (egy ügyfél akár nagyszámú parcellájának adatai egyszerre) küldése/fogadása JSON fájlok segítségével

• Riport készítése pdf formátumban (megjelenítés, mentés helyi lemezre, nyomtatás)

A program a mezőgazdaság digitális átalakulását segítő rendszerek és alkalmazások fejlesztésére kínál lehetőséget informatikus hallgatók számára. Azt várjuk a hallgatóktól, hogy a legmodernebb technológiák és módszerek felhasználásával olyan alkalmazásokat hozzanak létre, amelyek növelik az agrárium erőforráshatékonyságát, erősítik az éghajlatváltozással szembeni ellenálló képességét, valamint segítenek egy komplex, moduláris, mesterséges intelligenciával támogatott növénynemesítési rendszer kialakításában.

PROJEKT 104.3 ProPlanta szaktanácsadási rendszer felhasználói felület (UI) macOS vékony kliens (APP)

Az ATK több ezer kísérleti parcellán folytat növénynemesítési és többtényezős növénytermesztési kísérleteket, melyekről rendszeresen készülnek légi felvételek eltérő kamerarendszerekkel. A projekt célja egy mikroszervizekből felépülő rendszer kialakítása (IPAAR API-k), amelyek drón- és műholdfelvételekből származó tartalmak elő- és utófeldolgozását végzi.

Feladatok:

• Adatbázis kapcsolat az ATK adattárházzal (PostgreSQL adatbázis)

• Nyers felvételek összefűzése: orthomozaik készítése

• Kísérlet parcellái elhelyezkedésének (SHP) ismeretében, parcella szintű jellemzők (pl. VI-vegetációs indexek) számítása az orthomozaik alapján

• Lehetőség új, egyedi VI definiálására tetszőleges sávszélességekkel működő kamerák adatai alapján.

A program a mezőgazdaság digitális átalakulását segítő rendszerek és alkalmazások fejlesztésére kínál lehetőséget informatikus hallgatók számára. Azt várjuk a hallgatóktól, hogy a legmodernebb technológiák és módszerek felhasználásával olyan alkalmazásokat hozzanak létre, amelyek növelik az agrárium erőforráshatékonyságát, erősítik az éghajlatváltozással szembeni ellenálló képességét, valamint segítenek egy komplex, moduláris, mesterséges intelligenciával támogatott növénynemesítési rendszer kialakításában.

PROJEKT 201.1 IPAAR 1.0 – Image Processing Application for Agricultural Research (backend) állomány/parcella szintű elemzések mikroszervizei

Az ATK több ezer kísérleti parcellán folytat növénynemesítési és többtényezős növénytermesztési kísérleteket, melyekről rendszeresen készülnek légi felvételek eltérő kamerarendszerekkel. A projekt célja egy mikroszervizekből felépülő rendszer kialakítása (IPAAR API-k), amelyek drón- és műholdfelvételekből származó tartalmak elő- és utófeldolgozását végzi.

A program a mezőgazdaság digitális átalakulását segítő rendszerek és alkalmazások fejlesztésére kínál lehetőséget informatikus hallgatók számára. Azt várjuk a hallgatóktól, hogy a legmodernebb technológiák és módszerek felhasználásával olyan alkalmazásokat hozzanak létre, amelyek növelik az agrárium erőforráshatékonyságát, erősítik az éghajlatváltozással szembeni ellenálló képességét, valamint segítenek egy komplex, moduláris, mesterséges intelligenciával támogatott növénynemesítési rendszer kialakításában.

PROJEKT 201.2 IPAAR 1.0 – Image Processing Application for Agricultural Research (backend) növényegyed szintű elemzések mikroszervizei

Az ATK több ezer kísérleti parcellán folytat növénynemesítési és többtényezős növénytermesztési kísérleteket, melyekről rendszeresen készülnek légi felvételek eltérő kamerarendszerekkel. A projekt célja egy Windows 10&11 környezetben futó felhasználói felület készítése, amely REST API hívásokon keresztül éri el az IPAAR mikro-szolgáltatásait, amelyek drón- és műholdfelvételekből származó tartalmak elő- és utófeldolgozását végzik

Feladatok:

• Esztétikus, intuitív és felhasználó barát grafikus felhasználói felület készítése

A program a mezőgazdaság digitális átalakulását segítő rendszerek és alkalmazások fejlesztésére kínál lehetőséget informatikus hallgatók számára. Azt várjuk a hallgatóktól, hogy a legmodernebb technológiák és módszerek felhasználásával olyan alkalmazásokat hozzanak létre, amelyek növelik az agrárium erőforráshatékonyságát, erősítik az éghajlatváltozással szembeni ellenálló képességét, valamint segítenek egy komplex, moduláris, mesterséges intelligenciával támogatott növénynemesítési rendszer kialakításában.

PROJEKT 202.2 IPAAR 1.0 – Image Processing Application for Agricultural Research (frontend) növényegyed szintű elemzések mikroszervizeihez

A feladat megvalósítása során a hallgató MCP szervereket dolgoz ki, kialakítja ezen szerverekkel való kommunikációt, kifejleszti az MCP szervert használni képes agentet, továbbá automatizációkat dolgoz ki low-code rendszerben a kifejlesztett funkciók tesztelésére. A feladat végrehajtása során Python ismeretek szükségesek. A feladat kidolgozása során NCBI, OpenNeuro, NASA OPEN API, STAC Datasets, EDI és egyén nyílt adatbázisokra dolgozza ki a megoldásokat.

A feladat megvalósítása során a hallgató MCP szervereket dolgoz ki, kialakítja ezen szerverekkel való kommunikációt, kifejleszti az MCP szervert használni képes agentet, továbbá automatizációkat dolgoz ki low-code rendszerben a kifejlesztett funkciók tesztelésére. A feladat végrehajtása során Python ismeretek szükségesek. A feladat kidolgozása során NCBI, OpenNeuro, NASA OPEN API, STAC Datasets, EDI és egyén nyílt adatbázisokra dolgozza ki a megoldásokat.

A hallgató feladata egy orvosi gyakorlatban későbbiekben alkalmazható digitális hőmérő eszköz prototípusának elkészítése, melynek segítségével távoli páciensmonitorozás (telemedicina szolgáltatás) valósítható meg. A páciens testére helyezett hőmérőt az interneten csatlakozó távoli orvos folyamatosan figyelheti.

A hallgató feladata egy orvosi gyakorlatban későbbiekben alkalmazható digitális hőmérő eszköz prototípusának elkészítése, melynek segítségével távoli páciensmonitorozás (telemedicina szolgáltatás) valósítható meg. A páciens testére helyezett hőmérőt az interneten csatlakozó távoli orvos folyamatosan figyelheti.

A hallgató feladata egy orvosi gyakorlatban későbbiekben alkalmazható digitális hangrögzítő eszköz prototípusának elkészítése, melynek segítségével ún. auszkultációs (hallgatódzás) távoli páciensmonitorozás (telemedicina szolgáltatás) valósítható meg. A páciens testére helyezett mikrofonon keresztül az interneten csatlakozó távoli orvos megvizsgálhatja a páciens szívhangjait, illetve légző és emésztőrendszerének működési hangjait.

A hallgató feladata egy orvosi gyakorlatban későbbiekben alkalmazható digitális hangrögzítő eszköz prototípusának elkészítése, melynek segítségével ún. auszkultációs (hallgatódzás) távoli páciensmonitorozás (telemedicina szolgáltatás) valósítható meg. A páciens testére helyezett mikrofonon keresztül az interneten csatlakozó távoli orvos megvizsgálhatja a páciens szívhangjait, illetve légző és emésztőrendszerének működési hangjait.

Az optikai koherens tomográfia (OCT) már jelenleg is az egészségügy számos terültén sikerrel alkalmazott képalkotó eljárás. A hallgató feladata egy OCT alapú mérési környezet kialakítása, és a mérési környezetben felbontóképességgel, valamint fényterjedéssel kapcsolatos optikai mérések végzése.

Az optikai koherens tomográfia (OCT) már jelenleg is az egészségügy számos terültén sikerrel alkalmazott képalkotó eljárás. A hallgató feladata egy OCT alapú mérési környezet kialakítása, és a mérési környezetben felbontóképességgel, valamint fényterjedéssel kapcsolatos optikai mérések végzése.

Az emberi keringési rendszer két fontos paramétere a pulzus és a vér oxigénszintje. A hallgató feladata bekapcsolódni ezen két paramétert a korábbi megoldásokhoz képest hatékonyabb mérésére alkalmas orvostechnikai eszköz fejlesztésébe.

Az emberi keringési rendszer két fontos paramétere a pulzus és a vér oxigénszintje. A hallgató feladata bekapcsolódni ezen két paramétert a korábbi megoldásokhoz képest hatékonyabb mérésére alkalmas orvostechnikai eszköz fejlesztésébe.

Hatékony többszörös illesztést, valamint az eredmények vizualizációját megvalósító szerver oldali alkalmazás (elsősorban python nyelven) fejlesztése.

Hatékony többszörös illesztést, valamint az eredmények vizualizációját megvalósító szerver oldali alkalmazás (elsősorban python nyelven) fejlesztése.

Az OUBOT csapat által kialakított autonóm vízalatti eszköz (tengeralattjáró) sérülékenységvizsgálata kiberbiztonsági szempontok alapján.

Az OUBOT csapat által kialakított autonóm vízalatti eszköz (tengeralattjáró) sérülékenységvizsgálata kiberbiztonsági szempontok alapján.

A SpaceLab által fejlesztett okosruha infrastruktúra sérülékenységvizsgálata kiberbiztonsági szempontok alapján.

A SpaceLab által fejlesztett okosruha infrastruktúra sérülékenységvizsgálata kiberbiztonsági szempontok alapján.

A Space Lab által fejlesztett holdjáró (rover) infrastruktúra sérülékenységvizsgálata kiberbiztonsági szempontok alapján.

A Space Lab által fejlesztett holdjáró (rover) infrastruktúra sérülékenységvizsgálata kiberbiztonsági szempontok alapján.

A Space Lab által fejlesztett műhold infrastruktúrák sérülékenységvizsgálata kiberbiztonsági szempontok alapján.

A Space Lab által fejlesztett műhold infrastruktúrák sérülékenységvizsgálata kiberbiztonsági szempontok alapján.

Sok esetben az orvostechnikai eszközök használata nehézkes, a felhasználói élmény, valamint a hatékonyság növelésének érdekében a hallgató feladata egy olyan szoftveres megoldás kialakítása, melynek segítségével lehetséges orvostechnikai eszközök (pl VR szoftverek) grafikus felületének hatékony kiváltása alternatív hangvezérléssel.

Sok esetben az orvostechnikai eszközök használata nehézkes, a felhasználói élmény, valamint a hatékonyság növelésének érdekében a hallgató feladata egy olyan szoftveres megoldás kialakítása, melynek segítségével lehetséges orvostechnikai eszközök (pl VR szoftverek) grafikus felületének hatékony kiváltása alternatív hangvezérléssel.

MikroCT szöveti képek színezése automatikus hamis színezése mesterséges intelligencia megoldások segítségével. A kapott eredmények validálása nagyfelbontású (elsősorban HE) szöveti képek segítségével.

MikroCT szöveti képek színezése automatikus hamis színezése mesterséges intelligencia megoldások segítségével. A kapott eredmények validálása nagyfelbontású (elsősorban HE) szöveti képek segítségével.

Nagyfelbontású szöveti képek (elsősorban HE, vagy FISH) automatikus szegmentálása mesterséges intelligenca megoldások segítségével. A kapott eredmények validálása annotált nagyfelbontású (elsősorban HE) szöveti képek segítségével.

Nagyfelbontású szöveti képek (elsősorban HE, vagy FISH) automatikus szegmentálása mesterséges intelligenca megoldások segítségével. A kapott eredmények validálása annotált nagyfelbontású (elsősorban HE) szöveti képek segítségével.

A kommunikáció kritikus kérdés a modern informatikai rendszerek számára, a különböző környezeti tényezők nagyban nehezíthetik a kommunikációt, ilyen a víz felszíne is. A projekt során a hallgató olyan eljárást tervez, fejleszt és tesztel mely kis, közepes vagy nagy távolságokra nyújt stabil kommunikációs megoldást víz felszíni kommunikáció során átvitelre szánt adatfolyamok számára. A fejlesztés során a hallgató megismerkedik a vezeték nélküli és vezetékes kommunikáció egyes területeivel

A kommunikáció kritikus kérdés a modern informatikai rendszerek számára, a különböző környezeti tényezők nagyban nehezíthetik a kommunikációt, ilyen a víz felszíne is. A projekt során a hallgató olyan eljárást tervez, fejleszt és tesztel mely kis, közepes vagy nagy távolságokra nyújt stabil kommunikációs megoldást víz felszíni kommunikáció során átvitelre szánt adatfolyamok számára. A fejlesztés során a hallgató megismerkedik a vezeték nélküli és vezetékes kommunikáció egyes területeivel.

Az önvezetés egy felkapott téma manapság és bár sokan azt hinnék, hogy már nagyrészt megoldott probléma, de a víz alatti járművek számára még sok tennivaló vár a mérnökökre. Egy ilyen projektbe tud bekapcsolódni a hallgató, aki paraméterezhető rendszert kell tervezzen és megalkosson és teszteljen víz alatti járművek számára. Ez azt jelenti, hogy a szükséges irányításelméleti, dinamikai ismeretekkel felvértezve egy olyan környezetet alakít ki a hallgató mely képes paraméterek alapján navigálni víz alatti környezetben. A projekt elszántabb hallgatók számára ajánlott (az átlagosnál több munkát igényel) akik esetleg a későbbiekben is ezen a területen tevékenykednének, ugyanakkor számos extra lehetőséget is tartalmaz a projekt.

Egyéb info:

Principles of naval architecture I

Principles of naval architecture II

Az önvezetés egy felkapott téma manapság és bár sokan azt hinnék, hogy már nagyrészt megoldott probléma, de a víz alatti járművek számára még sok tennivaló vár a mérnökökre. Egy ilyen projektbe tud bekapcsolódni a hallgató, aki paraméterezhető rendszert kell tervezzen és megalkosson és teszteljen víz alatti járművek számára. Ez azt jelenti, hogy a szükséges irányításelméleti, dinamikai ismeretekkel felvértezve egy olyan környezetet alakít ki a hallgató mely képes paraméterek alapján navigálni víz alatti környezetben. A projekt elszántabb hallgatók számára ajánlott (az átlagosnál több munkát igényel) akik esetleg a későbbiekben is ezen a területen tevékenykednének, ugyanakkor számos extra lehetőséget is tartalmaz a projekt.

Egyéb info:

Principles of naval architecture I

Principles of naval architecture II

Az OUBOT csapat által kialakított autonóm vízalatti eszköz (tengeralattjáró) vízalatti beacon detektáló rendszerének tervezése és megvalósítása.

Az OUBOT csapat által kialakított autonóm vízalatti eszköz (tengeralattjáró) vízalatti beacon detektáló rendszerének tervezése és megvalósítása

Az OUBOT csapat által kialakított autonóm vízalatti eszköz (tengeralattjáró) vízalatti kommunikációs rendszerének tervezése és megvalósítása.

Az OUBOT csapat által kialakított autonóm vízalatti eszköz (tengeralattjáró) vízalatti kommunikációs rendszerének tervezése és megvalósítása.

Az OUBOT csapat által kialakított autonóm vízalatti eszköz (tengeralattjáró) folyadék/szilárd mintavevő rendszerének tervezése és megvalósítása.

Az OUBOT csapat által kialakított autonóm vízalatti eszköz (tengeralattjáró) folyadék/szilárd mintavevő rendszerének tervezése és megvalósítása.

Az OUBOT csapat által kialakított autonóm vízalatti eszköz (tengeralattjáró) robotkarvezérlő rendszerének tervezése és megvalósítása.

Az OUBOT csapat által kialakított autonóm vízalatti eszköz (tengeralattjáró) robotkarvezérlő rendszerének tervezése és megvalósítása.

Az OUBOT csapat által kialakított autonóm vízalatti eszköz (tengeralattjáró) útvonaltervező rendszerének tervezése és megvalósítása a feladat.

Az OUBOT csapat által kialakított autonóm vízalatti eszköz (tengeralattjáró) útvonaltervező rendszerének tervezése és megvalósítása a feladat.

Az OE Space Lab fejlesztési területeinek egyike távirányított/önvezető holdjáró eszköz létrehozása. A hallgatónak feladatai elvégzése során lehetősége van bekapcsolódni az egyetemen folyó fejlesztési tevékenységekbe. Az OE Space Lab által fejlesztett önvezető holdjáró eszköz képességeinek továbbfejlesztése a feladat. Autónóm holdjáró navigációs rendszerének tervezése, megvalósítása és tesztelése.

Az OE Space Lab fejlesztési területeinek egyike távirányított/önvezető holdjáró eszköz létrehozása. A hallgatónak feladatai elvégzése során lehetősége van bekapcsolódni az egyetemen folyó fejlesztési tevékenységekbe. Az OE Space Lab által fejlesztett önvezető holdjáró eszköz képességeinek továbbfejlesztése a feladat. Autónóm holdjáró navigációs rendszerének tervezése, megvalósítása és tesztelése.

Az OE Space Lab fejlesztési területeinek egyike távirányított/önvezető holdjáró eszköz létrehozása. A hallgatónak feladatai elvégzése során lehetősége van bekapcsolódni az egyetemen folyó fejlesztési tevékenységekbe. Az OE Space Lab által fejlesztett önvezető holdjáró eszköz képességeinek továbbfejlesztése a feladat. Autónóm holdjáró robotkarvezérlő rendszerének tervezése, megvalósítása és tesztelése

Az OE Space Lab fejlesztési területeinek egyike távirányított/önvezető holdjáró eszköz létrehozása. A hallgatónak feladatai elvégzése során lehetősége van bekapcsolódni az egyetemen folyó fejlesztési tevékenységekbe. Az OE Space Lab által fejlesztett önvezető holdjáró eszköz képességeinek továbbfejlesztése a feladat. Autónóm holdjáró robotkarvezérlő rendszerének tervezése, megvalósítása és tesztelése.

Az OE Space Lab fejlesztési területeinek egyike távirányított/önvezető holdjáró eszköz létrehozása. A hallgatónak feladatai elvégzése során lehetősége van bekapcsolódni az egyetemen folyó fejlesztési tevékenységekbe. Az OE Space Lab által fejlesztett önvezető holdjáró eszköz képességeinek továbbfejlesztése a feladat. Autónóm holdjáró robotkarvezérlő rendszerének tervezése, megvalósítása és tesztelése.

Az OE Space Lab fejlesztési területeinek egyike távirányított/önvezető holdjáró eszköz létrehozása. A hallgatónak feladatai elvégzése során lehetősége van bekapcsolódni az egyetemen folyó fejlesztési tevékenységekbe. Az OE Space Lab által fejlesztett önvezető holdjáró eszköz képességeinek továbbfejlesztése a feladat. Autónóm holdjáró robotkarvezérlő rendszerének tervezése, megvalósítása és tesztelése.

Az OE Space Lab fejlesztési területeinek egyike ún. okosruhák létrehozása. A hallgatónak feladatai elvégzése során lehetősége van bekapcsolódni az egyetemen folyó fejlesztési tevékenységekbe. A hallgató feladata hagyományos ruhába ágyazott érzékelők és beavatkozók segítségével okosruha kialakítása.

Az OE Space Lab fejlesztési területeinek egyike ún. okosruhák létrehozása. A hallgatónak feladatai elvégzése során lehetősége van bekapcsolódni az egyetemen folyó fejlesztési tevékenységekbe. A hallgató feladata hagyományos ruhába ágyazott érzékelők és beavatkozók segítségével okosruha kialakítása.

Az OE Space Lab fejlesztési területeinek egyike ún. mini/piko műholdak kialakítása. A hallgatónak feladatai elvégzése során lehetősége van bekapcsolódni az egyetemen folyó fejlesztési tevékenységekbe.  A hallgató feladata CanSat/Piko műholdba integrálható kísérlet infrastruktúra modellezése, tervezése és megvalósítása.

Az OE Space Lab fejlesztési területeinek egyike ún. mini/piko műholdak kialakítása. A hallgatónak feladatai elvégzése során lehetősége van bekapcsolódni az egyetemen folyó fejlesztési tevékenységekbe.  A hallgató feladata CanSat/Piko műholdba integrálható kísérlet infrastruktúra modellezése, tervezése és megvalósítása.

Az OE Space Lab fejlesztési területeinek egyike ún. mini/piko műholdak kialakítása. A hallgatónak feladatai elvégzése során lehetősége van bekapcsolódni az egyetemen folyó fejlesztési tevékenységekbe. A hallgató feladata CubeSat/mini műholdba integrálható kísérlet infrastruktúra modellezése, tervezése és megvalósítása.

Az OE Space Lab fejlesztési területeinek egyike ún. mini/piko műholdak kialakítása. A hallgatónak feladatai elvégzése során lehetősége van bekapcsolódni az egyetemen folyó fejlesztési tevékenységekbe. A hallgató feladata CubeSat/mini műholdba integrálható kísérlet infrastruktúra modellezése, tervezése és megvalósítása.

Az OE Space Lab fejlesztési területeinek egyike ún. meteorológiai ballonos mérőinfrastruktúra kialakítása. A hallgatónak feladatai elvégzése során lehetősége van bekapcsolódni az egyetemen folyó balloninfrastruktúra fejlesztési tevékenységekbe. A hallgató feladata ballon gondolába integrálható kísérleti infrastruktúra modellezése, tervezése és megvalósítása.

Az OE Space Lab fejlesztési területeinek egyike ún. meteorológiai ballonos mérőinfrastruktúra kialakítása. A hallgatónak feladatai elvégzése során lehetősége van bekapcsolódni az egyetemen folyó balloninfrastruktúra fejlesztési tevékenységekbe. A hallgató feladata ballon gondolába integrálható kísérleti infrastruktúra modellezése, tervezése és megvalósítása.

Az OE Space Lab fejlesztési területeinek egyike rakéta infrastruktúrák kialakítása. A hallgatónak feladatai elvégzése során lehetősége van bekapcsolódni az egyetemen folyó fejlesztési tevékenységekbe.  A hallgató feladata bekapcsolódni az egyetemen folyó rakétafejlesztési tevékenységekbe, rakéta modellezés, tervezés és megvalósítás területeken.

Az OE Space Lab fejlesztési területeinek egyike rakéta infrastruktúrák kialakítása. A hallgatónak feladatai elvégzése során lehetősége van bekapcsolódni az egyetemen folyó fejlesztési tevékenységekbe.  A hallgató feladata bekapcsolódni az egyetemen folyó rakétafejlesztési tevékenységekbe, rakéta modellezés, tervezés és megvalósítás területeken.

Zörejeket, rövid hangokat, effekteket generáló szoftver kialakítása mesterséges intelligencia alkalmazásával.

Zörejeket, rövid hangokat, effekteket generáló szoftver kialakítása mesterséges intelligencia alkalmazásával.

Zene generáló szoftver kialakítása mesterséges intelligencia alkalmazásával.

Zene generáló szoftver kialakítása mesterséges intelligencia alkalmazásával.

Ruha szabásminta generáló szoftver kialakítása mesterséges intelligencia alkalmazásával.

Ruha szabásminta generáló szoftver kialakítása mesterséges intelligencia alkalmazásával.

3D környezetbe és objektumokra integrálható textúrák generálása mesterséges intelligencia alkalmazásával.

3D környezetbe és objektumokra integrálható textúrák generálása mesterséges intelligencia alkalmazásával.

A napjainkban elterjedt 2D képeken túllépve 3D-s környezet generálása mesterséges intelligencia alkalmazásával.

A napjainkban elterjedt 2D képeken túllépve 3D-s környezet generálása mesterséges intelligencia alkalmazásával.

A napjainkban elterjedt 2D képeken túllépve 3D-s környezet generálása mesterséges intelligencia alkalmazásával.

Élettani paraméterek (pl.: vérnyomás jel, EKG jel, pulzus, légzés, stb.) generálása heurisztikus megoldásokkal.

Élettani paraméterek (pl.: vérnyomás jel, EKG jel, pulzus, légzés, stb.) generálása heurisztikus megoldásokkal.

Okosruhából származó élettani paraméterek (pulzus, légzés, vérnyomás, testhőmérséklet, stb.) kiértékelése heurisztikus megoldásokkal.

Okosruhából származó élettani paraméterek (pulzus, légzés, vérnyomás, testhőmérséklet, stb.) kiértékelése heurisztikus megoldásokkal.

Okosruhából származó élettani paraméterek (pulzus, légzés, vérnyomás, testhőmérséklet,  stb.) kiértékelése, riasztások definiálása szabály alapú megoldásokkal.

Okosruhából származó élettani paraméterek (pulzus, légzés, vérnyomás, testhőmérséklet,  stb.) kiértékelése, riasztások definiálása szabály alapú megoldásokkal.

Napjainkban rengeteg hordozható, mobil telefonhoz csatlakoztatható ultrahang eszköz áll rendelkezésre. A hallgató feladata egy kereskedelmi forgalomban kapható eszköz kiválasztása, valamint egy olyan mobil alkalmazás elkészítése, mely adott eszközből automatikusan képes az adatokat kiolvasni, mérési napló formájában megjeleníteni, elemezni, valamint továbbküldeni egy adatgyűjtő szerver felé

Napjainkban rengeteg hordozható, mobil telefonhoz csatlakoztatható ultrahang eszköz áll rendelkezésre. A hallgató feladata egy kereskedelmi forgalomban kapható eszköz kiválasztása, valamint egy olyan mobil alkalmazás elkészítése, mely adott eszközből automatikusan képes az adatokat kiolvasni, mérési napló formájában megjeleníteni, elemezni, valamint továbbküldeni egy adatgyűjtő szerver felé.

Napjainkban rengeteg hordozható orvostechnikai eszköz áll rendelkezésre a test elektromos paramétereinek (bőrellenállás, EKG, EEG, EMG, stb.) adatok mérésére. A hallgató feladata egy kereskedelmi forgalomban kapható monitorozó eszköz kiválasztása, valamint egy olyan mobil alkalmazás elkészítése, mely adott eszközből automatikusan képes az adatokat kiolvasni, mérési napló formájában megjeleníteni, elemezni, valamint továbbküldeni egy adatgyűjtő szerver felé.

Napjainkban rengeteg hordozható orvostechnikai eszköz áll rendelkezésre a test elektromos paramétereinek (bőrellenállás, EKG, EEG, EMG, stb.) adatok mérésére. A hallgató feladata egy kereskedelmi forgalomban kapható monitorozó eszköz kiválasztása, valamint egy olyan mobil alkalmazás elkészítése, mely adott eszközből automatikusan képes az adatokat kiolvasni, mérési napló formájában megjeleníteni, elemezni, valamint továbbküldeni egy adatgyűjtő szerver felé.

Napjainkban rengeteg hordozható orvostechnikai eszköz áll rendelkezésre vérparaméterek (vércukor, véralvadás, vérzsír, stb.) adatok mérésére. A hallgató feladata egy kereskedelmi forgalomban kapható vérparaméter monitorozó eszköz kiválasztása, valamint egy olyan mobil alkalmazás elkészítése, mely adott eszközből automatikusan képes az adatokat kiolvasni, mérési napló formájában megjeleníteni, elemezni, valamint továbbküldeni egy adatgyűjtő szerver felé.

Napjainkban rengeteg hordozható orvostechnikai eszköz áll rendelkezésre vérparaméterek (vércukor, véralvadás, vérzsír, stb.) adatok mérésére. A hallgató feladata egy kereskedelmi forgalomban kapható vérparaméter monitorozó eszköz kiválasztása, valamint egy olyan mobil alkalmazás elkészítése, mely adott eszközből automatikusan képes az adatokat kiolvasni, mérési napló formájában megjeleníteni, elemezni, valamint továbbküldeni egy adatgyűjtő szerver felé.

Napjainkban rengeteg fitnesz, valamint orvostechnikai eszköz áll rendelkezésre élettani paraméterek (vérnyomás, mozgás, testsúly, stb.) adatok mérésére. A hallgató feladata egy kereskedelmi forgalomban kapható eszköz kiválasztása, valamint egy olyan mobil alkalmazás elkészítése, mely adott eszközből automatikusan képes az adatokat kiolvasni, mérési napló formájában megjeleníteni, elemezni, valamint továbbküldeni egy adatgyűjtő szerver felé.

Napjainkban rengeteg fitnesz, valamint orvostechnikai eszköz áll rendelkezésre élettani paraméterek (vérnyomás, mozgás, testsúly, stb.) adatok mérésére. A hallgató feladata egy kereskedelmi forgalomban kapható eszköz kiválasztása, valamint egy olyan mobil alkalmazás elkészítése, mely adott eszközből automatikusan képes az adatokat kiolvasni, mérési napló formájában megjeleníteni, elemezni, valamint továbbküldeni egy adatgyűjtő szerver felé.

Okosruhából származó élettani paraméterek (pulzus, légzés, stb.) kombinált elemzése adatfúziós megoldások alkalmazásával.

Okosruhából származó élettani paraméterek (pulzus, légzés, stb.) kombinált elemzése adatfúziós megoldások alkalmazásával.

A kutatás célja egy digitális iker (Digital Twin) modell kidolgozása, amely LLM-alapú (nagy nyelvi modellre épülő) perszónák segítségével képes szimulálni a diabéteszes betegek pszichológiai reakcióit és viselkedésmintáit. A kutatás középpontjában a mesterséges intelligencia felhasználása áll a betegélmények, döntéshozatal és életmódbeli változások jobb megértése érdekében.

Speciális NN kidolgozása szimulációs feladatok megoldására.

Szabadon választott optimalizálási feladat megoldása szimulációs modell kidolgozása és bio-inspirált optimalizálási hezrisztika (PSO, FWA, GWO, stb) alkalmazásával

Mobiltelefon hálózati információk feldolgozása és elemzése, melynek célja a budapesti lakosság mozgásának számszerű jellemzése.

Étkezési szokások különbözőek egyének között és egyének is különböző időpontokban étkezhetnek különböző napokon. Étkezési szokások modellezése valószínűségi alapon fontos feladat automatikus inzulinadagolás során. A modell segítségével az inzulinadagolás algoritmusa finomhangolható, továbbá valóságosabb tesztkörnyezetet képes biztosítani szabályozó algoritmusok tervezésénél, tesztelésénél. A feladat megközelíthető statisztikai, vagy gépi tanulási eljárásokkal is.

A hallgató feladata hasonló modellek feltérképezése, szakirodalommal való megismerkedés, majd egy kiválasztott eljárás implementálása, tesztelése.

A hallgatónak rendszeres szakmai konzultációt biztosítunk, aktív kutatási projektbe kapcsolódhat be.

1-es típusú diabéteszes páciensek döntő többsége napi többszöri alkalommal inzulininjekció segítségével kontrollálja a vércukorszintjét. Páciensek döntési mechanizmusának modellezése fontos, hogy valóságos szimulátorokat tudjunk fejleszteni. A feladat megközelíthető statisztikai, vagy gépi tanulási eljárásokkal is.

A hallgató feladata hasonló modellek feltérképezése, szakirodalommal való megismerkedés, majd egy kiválasztott eljárás implementálása, tesztelése.

A hallgatónak rendszeres szakmai konzultációt biztosítunk, aktív kutatási projektbe kapcsolódhat be.

A LaSu célja, hogy a nyelvtanulás a mindennapi böngészés természetes része legyen.
Szöveg kijelölésekor AI-alapú fordítást ad: mondatoknál kontextusérzékeny fordítást, szavaknál jelentést és példamondatot.
Fő funkciók: fordítási előzmények, teszt mód, napi statisztikák, emlékeztetők.
Támogat több nyelvet, követi a napi célokat (pl. 5 szó/nap), és email-összefoglalót küld.
Kedvenc szavak listája is elérhető személyre szabott tanuláshoz.
Technológia:
Frontend – React + TypeScript (Chrome-bővítmény),
Backend – Node.js + Express,
Adatbázis – MySQL,
AI – OpenAI API, DeepL vagy DeepSeek,
Emailek – Nodemailer, Chrome API – Manifest V3.

A szakdolgozat célja egy webalapú, mesterséges intelligenciával támogatott rendszer kifejlesztése a Moodle LMS-hez, amely automatizálja a hallgatói teljesítmény követését és az értesítések küldését. A rendszer Python/Flask hátteret és JavaScript-alapú felhasználói felületet használ, amelyen keresztül az oktatók valós időben figyelhetik az osztály teljesítményét, beállíthatják a riasztási küszöböket, és szerkeszthetik az AI által generált üzeneteket. Az erős hitelesítés és naplózás biztosítja az adatvédelem betartását. A megoldás skálázható, más platformokkal is integrálható, és elősegíti az adatalapú, proaktív oktatást. Összességében a rendszer időt takarít meg az oktatóknak, és hatékonyabb visszajelzést biztosít a hallgatóknak.

Téma címe angolul: Visualizing football statistics with BI tool and making predictions with the help of Machine Learning algorithms

A dolgozatnak tartalmaznia kell:
• a feladat leírását,
• a hasonló fejlesztések ismertetését,
• rendelkezésre álló eszközöket,
• a megvalósítandó feladat tervét,
• tesztelési adatokat, körülményeket és eredményeket,
• eredmények kiértékelését, továbbfejlesztési lehetőségeket,
• a programot és a szükséges adatokat.

A dolgozatnak tartalmaznia kell:
• a feladat leírását,
• a hasonló fejlesztések ismertetését,
• rendelkezésre álló eszközöket,
• a megvalósítandó feladat tervét,
• tesztelési adatokat, körülményeket és eredményeket,
• eredmények kiértékelését, továbbfejlesztési lehetőségeket,
• a programot és a szükséges adatokat.

Téma címe angolul: Programmable plant nurturer design with microcontroller, in table size.

Téma címe angolul: Shopping list and food management application

A dolgozatnak tartalmaznia kell:
• a feladat leírását,
• a hasonló fejlesztések ismertetését,
• rendelkezésre álló eszközöket,
• a megvalósítandó feladat tervét,
• tesztelési adatokat, körülményeket és eredményeket,
• eredmények kiértékelését, továbbfejlesztési lehetőségeket,
• a programot és a szükséges adatokat.

Téma címe angolul: Blockchain-Enabled Solutions for Equitable and Efficient Peer-to-Peer Renewable Energy Trading

A dolgozatnak tartalmaznia kell:
• a feladat leírását,
• a hasonló fejlesztések ismertetését,
• rendelkezésre álló eszközöket,
• a megvalósítandó feladat tervét,
• tesztelési adatokat, körülményeket és eredményeket,
• eredmények kiértékelését, továbbfejlesztési lehetőségeket,
• a programot és a szükséges adatokat.

Téma címe angolul: Analysis and prevention of targeted phishing attacks

A dolgozatnak tartalmaznia kell:
• a feladat leírását,
• a hasonló fejlesztések ismertetését,
• rendelkezésre álló eszközöket,
• a megvalósítandó feladat tervét,
• tesztelési adatokat, körülményeket és eredményeket,
• eredmények kiértékelését, továbbfejlesztési lehetőségeket,
• a programot és a szükséges adatokat

Téma címe angolul: Security assessment of company systems, development and testing of the initial log analysis infrastructure

A dolgozatnak tartalmaznia kell:
• a feladat leírását,
• a hasonló fejlesztések ismertetését,
• rendelkezésre álló eszközöket,
• a megvalósítandó feladat tervét,
• tesztelési adatokat, körülményeket és eredményeket,
• eredmények kiértékelését, továbbfejlesztési lehetőségeket,
• a programot és a szükséges adatokat

Téma címe angolul: Development of a Netflow/sFlow/jFlow Data Collection System Based on NoSQL

A dolgozatnak tartalmaznia kell:
• a feladat leírását,
• a hasonló fejlesztések ismertetését,
• rendelkezésre álló eszközöket,
• a megvalósítandó feladat tervét,
• tesztelési adatokat, körülményeket és eredményeket,
• eredmények kiértékelését, továbbfejlesztési lehetőségeket,
• a programot és a szükséges adatokat

Téma címe angolul: Security Challenges in OT (Operational Technology) Networks: Network Attacks and Defensive Methods

A dolgozatnak tartalmaznia kell:
• a feladat leírását,
• a hasonló fejlesztések ismertetését,
• rendelkezésre álló eszközöket,
• a megvalósítandó feladat tervét,
• tesztelési adatokat, körülményeket és eredményeket,
• eredmények kiértékelését, továbbfejlesztési lehetőségeket,
• a programot és a szükséges adatokat

Téma címe angolul: Automation of microgreen cultivation with a microcontroller at a desktop scale.

A dolgozatnak tartalmaznia kell:
• a feladat leírását,
• a hasonló fejlesztések ismertetését,
• rendelkezésre álló eszközöket,
• a megvalósítandó feladat tervét,
• tesztelési adatokat, körülményeket és eredményeket,
• eredmények kiértékelését, továbbfejlesztési lehetőségeket,
• a programot és a szükséges adatokat

Téma címe angolul: Displaying Weather Data in Containerized Website

A dolgozatnak tartalmaznia kell:
• a feladat leírását,
• a hasonló fejlesztések ismertetését,
• rendelkezésre álló eszközöket,
• a megvalósítandó feladat tervét,
• tesztelési adatokat, körülményeket és eredményeket,
• eredmények kiértékelését, továbbfejlesztési lehetőségeket,
• a programot és a szükséges adatokat

Téma címe angolul: Design and Development of an Intelligent Trip Planning Assistant Using Conversational AI

A dolgozatnak tartalmaznia kell:
• a feladat leírását,
• a hasonló fejlesztések ismertetését,
• rendelkezésre álló eszközöket,
• a megvalósítandó feladat tervét,
• tesztelési adatokat, körülményeket és eredményeket,
• eredmények kiértékelését, továbbfejlesztési lehetőségeket,
• a programot és a szükséges adatokat

Téma címe angolul: Analysis of Investment Opportunities in Hungary

A dolgozatnak tartalmaznia kell:
• a feladat leírását,
• a hasonló fejlesztések ismertetését,
• rendelkezésre álló eszközöket,
• a megvalósítandó feladat tervét,
• tesztelési adatokat, körülményeket és eredményeket,
• eredmények kiértékelését, továbbfejlesztési lehetőségeket,
• a programot és a szükséges adatokat

Téma címe angolul: Control of the aquarium environment

A dolgozatnak tartalmaznia kell:
• a feladat leírását,
• a hasonló fejlesztések ismertetését,
• rendelkezésre álló eszközöket,
• a megvalósítandó feladat tervét,
• tesztelési adatokat, körülményeket és eredményeket,
• eredmények kiértékelését, továbbfejlesztési lehetőségeket,
• a programot és a szükséges adatokat

Téma címe angolul: Self-driving car navigation in a simulation environment

A dolgozatnak tartalmaznia kell:
• a feladat leírását,
• a hasonló fejlesztések ismertetését,
• rendelkezésre álló eszközöket,
• a megvalósítandó feladat tervét,
• tesztelési adatokat, körülményeket és eredményeket,
• eredmények kiértékelését, továbbfejlesztési lehetőségeket,
• a programot és a szükséges adatokat

Téma címe angolul: Educational chatbot development

A dolgozatnak tartalmaznia kell:
• a feladat leírását,
• a hasonló fejlesztések ismertetését,
• rendelkezésre álló eszközöket,
• a megvalósítandó feladat tervét,
• tesztelési adatokat, körülményeket és eredményeket,
• eredmények kiértékelését, továbbfejlesztési lehetőségeket,
• a programot és a szükséges adatokat

Téma címe angolul: Security of Email Systems: Challenges and Solutions

A dolgozatnak tartalmaznia kell:
• a feladat leírását,
• a hasonló fejlesztések ismertetését,
• rendelkezésre álló eszközöket,
• a megvalósítandó feladat tervét,
• tesztelési adatokat, körülményeket és eredményeket,
• eredmények kiértékelését, továbbfejlesztési lehetőségeket,
• a programot és a szükséges adatokat

Téma címe angolul: Automatization of Vúolatility based strategy in Forex bots

A dolgozatnak tartalmaznia kell:
• a feladat leírását,
• a hasonló fejlesztések ismertetését,
• rendelkezésre álló eszközöket,
• a megvalósítandó feladat tervét,
• tesztelési adatokat, körülményeket és eredményeket,
• eredmények kiértékelését, továbbfejlesztési lehetőségeket,
• a programot és a szükséges adatokat

Téma címe angolul: Data Recovery Strategies After Network Intrusion and Hardware Damage

A dolgozatnak tartalmaznia kell:
• a feladat leírását,
• a hasonló fejlesztések ismertetését,
• rendelkezésre álló eszközöket,
• a megvalósítandó feladat tervét,
• tesztelési adatokat, körülményeket és eredményeket,
• eredmények kiértékelését, továbbfejlesztési lehetőségeket,
• a programot és a szükséges adatokat

Téma címe angolul: Educational RPG

A dolgozatnak tartalmaznia kell:
• a feladat leírását,
• a hasonló fejlesztések ismertetését,
• rendelkezésre álló eszközöket,
• a megvalósítandó feladat tervét,
• tesztelési adatokat, körülményeket és eredményeket,
• eredmények kiértékelését, továbbfejlesztési lehetőségeket,
• a programot és a szükséges adatokat

Téma címe angolul: Development of an Application for Tracking Real Estate Life Cycle

A dolgozatnak tartalmaznia kell:
• a feladat leírását,
• a hasonló fejlesztések ismertetését,
• rendelkezésre álló eszközöket,
• a megvalósítandó feladat tervét,
• tesztelési adatokat, körülményeket és eredményeket,
• eredmények kiértékelését, továbbfejlesztési lehetőségeket,
• a programot és a szükséges adatokat

Téma címe angolul: Secure job distribution in Linux environment

A dolgozatnak tartalmaznia kell:
• a feladat leírását,
• a hasonló fejlesztések ismertetését,
• rendelkezésre álló eszközöket,
• a megvalósítandó feladat tervét,
• tesztelési adatokat, körülményeket és eredményeket,
• eredmények kiértékelését, továbbfejlesztési lehetőségeket,
• a programot és a szükséges adatokat

Téma címe angolul: Controlling and maintaining the aquarium’s habitat

A dolgozatnak tartalmaznia kell:
• a feladat leírását,
• a hasonló fejlesztések ismertetését,
• rendelkezésre álló eszközöket,
• a megvalósítandó feladat tervét,
• tesztelési adatokat, körülményeket és eredményeket,
• eredmények kiértékelését, továbbfejlesztési lehetőségeket,
• a programot és a szükséges adatokat

Téma címe angolul: arduino-based obstacle avoidance robot

A dolgozatnak tartalmaznia kell:
• a feladat leírását,
• a hasonló fejlesztések ismertetését,
• rendelkezésre álló eszközöket,
• a megvalósítandó feladat tervét,
• tesztelési adatokat, körülményeket és eredményeket,
• eredmények kiértékelését, továbbfejlesztési lehetőségeket,
• a programot és a szükséges adatokat

Téma címe angolul: Deep Learning in Healthcare: Convolutional Neural Networks for Medical Image Classification

A dolgozatnak tartalmaznia kell:
• a feladat leírását,
• a hasonló fejlesztések ismertetését,
• rendelkezésre álló eszközöket,
• a megvalósítandó feladat tervét,
• tesztelési adatokat, körülményeket és eredményeket,
• eredmények kiértékelését, továbbfejlesztési lehetőségeket,
• a programot és a szükséges adatokat

Téma címe angolul: Building a data warehouse with open source tools

A dolgozatnak tartalmaznia kell:
• a feladat leírását,
• a hasonló fejlesztések ismertetését,
• rendelkezésre álló eszközöket,
• a megvalósítandó feladat tervét,
• tesztelési adatokat, körülményeket és eredményeket,
• eredmények kiértékelését, továbbfejlesztési lehetőségeket,
• a programot és a szükséges adatokat

Téma címe angolul: Securing Interpreters: Utilizing LLMs to defend the command line

A dolgozatnak tartalmaznia kell:
• a feladat leírását,
• a hasonló fejlesztések ismertetését,
• rendelkezésre álló eszközöket,
• a megvalósítandó feladat tervét,
• tesztelési adatokat, körülményeket és eredményeket,
• eredmények kiértékelését, továbbfejlesztési lehetőségeket,
• a programot és a szükséges adatokat

Téma címe angolul: Enhancing Intrusion Detection Systems in Automotive Networks Using Machine Learning

A dolgozatnak tartalmaznia kell:
• a feladat leírását,
• a hasonló fejlesztések ismertetését,
• rendelkezésre álló eszközöket,
• a megvalósítandó feladat tervét,
• tesztelési adatokat, körülményeket és eredményeket,
• eredmények kiértékelését, továbbfejlesztési lehetőségeket,
• a programot és a szükséges adatokat

Téma címe angolul: Development of documentation applicable for the European Union Medical Device Certification (CE) for the product DWA Active FA

A dolgozatnak tartalmaznia kell:
• a feladat leírását,
• a hasonló fejlesztések ismertetését,
• rendelkezésre álló eszközöket,
• a megvalósítandó feladat tervét,
• tesztelési adatokat, körülményeket és eredményeket,
• eredmények kiértékelését, továbbfejlesztési lehetőségeket,
• a programot és a szükséges adatokat

Téma címe angolul: Validation of software supporting the optimization of aerosol drug therapy in the Optiflex project

A dolgozatnak tartalmaznia kell:
• a feladat leírását,
• a hasonló fejlesztések ismertetését,
• rendelkezésre álló eszközöket,
• a megvalósítandó feladat tervét,
• tesztelési adatokat, körülményeket és eredményeket,
• eredmények kiértékelését, továbbfejlesztési lehetőségeket,
• a programot és a szükséges adatokat

Téma címe angolul: Information System Building Principles and Considerations for Small Enterprise

A dolgozatnak tartalmaznia kell:
• a feladat leírását,
• a hasonló fejlesztések ismertetését,
• rendelkezésre álló eszközöket,
• a megvalósítandó feladat tervét,
• tesztelési adatokat, körülményeket és eredményeket,
• eredmények kiértékelését, továbbfejlesztési lehetőségeket,
• a programot és a szükséges adatokat

Téma címe angolul: Advanced Techniques in Medical Image Processing and Analysis

A dolgozatnak tartalmaznia kell:
• a feladat leírását,
• a hasonló fejlesztések ismertetését,
• rendelkezésre álló eszközöket,
• a megvalósítandó feladat tervét,
• tesztelési adatokat, körülményeket és eredményeket,
• eredmények kiértékelését, továbbfejlesztési lehetőségeket,
• a programot és a szükséges adatokat

Téma címe angolul: AI-based communication analysis and efficiency enhancement platform

A dolgozatnak tartalmaznia kell:
• a feladat leírását,
• a hasonló fejlesztések ismertetését,
• rendelkezésre álló eszközöket,
• a megvalósítandó feladat tervét,
• tesztelési adatokat, körülményeket és eredményeket,
• eredmények kiértékelését, továbbfejlesztési lehetőségeket,
• a programot és a szükséges adatokat

Téma címe angolul: Scalability of distributed databases for time series data

A dolgozatnak tartalmaznia kell:
• a feladat leírását,
• a hasonló fejlesztések ismertetését,
• rendelkezésre álló eszközöket,
• a megvalósítandó feladat tervét,
• tesztelési adatokat, körülményeket és eredményeket,
• eredmények kiértékelését, továbbfejlesztési lehetőségeket,
• a programot és a szükséges adatokat

Mobile Payment Systems: Examining user adoption and security challanges

A dolgozatnak tartalmaznia kell:
• a feladat leírását,
• a hasonló fejlesztések ismertetését,
• rendelkezésre álló eszközöket,
• a megvalósítandó feladat tervét,
• tesztelési adatokat, körülményeket és eredményeket,
• eredmények kiértékelését, továbbfejlesztési lehetőségeket,
• a programot és a szükséges adatokat

Téma címe angolul: Development of a Risk Management File for formulation of dermal semi-solid preparations in the medical device category

A dolgozatnak tartalmaznia kell:
• a feladat leírását,
• a hasonló fejlesztések ismertetését,
• rendelkezésre álló eszközöket,
• a megvalósítandó feladat tervét,
• tesztelési adatokat, körülményeket és eredményeket,
• eredmények kiértékelését, továbbfejlesztési lehetőségeket,
• a programot és a szükséges adatokat

Téma címe angolul: Fit-Pro Ltd. quality management system documentation

A dolgozatnak tartalmaznia kell:
• a feladat leírását,
• a hasonló fejlesztések ismertetését,
• rendelkezésre álló eszközöket,
• a megvalósítandó feladat tervét,
• tesztelési adatokat, körülményeket és eredményeket,
• eredmények kiértékelését, továbbfejlesztési lehetőségeket,
• a programot és a szükséges adatokat

Téma címe angolul: Development of an analysis device for medium and low voltage transformer stations

A dolgozatnak tartalmaznia kell:
• a feladat leírását,
• a hasonló fejlesztések ismertetését,
• rendelkezésre álló eszközöket,
• a megvalósítandó feladat tervét,
• tesztelési adatokat, körülményeket és eredményeket,
• eredmények kiértékelését, továbbfejlesztési lehetőségeket,
• a programot és a szükséges adatokat

Téma címe angolul: Evaluation of HIL (Hardware-in-the-Loop) testing in real-time embedded automotive systems

Téma címe angolul: Hardware component of an indoor tracking system

A dolgozatnak tartalmaznia kell:
• a feladat leírását,
• a hasonló fejlesztések ismertetését,
• rendelkezésre álló eszközöket,
• a megvalósítandó feladat tervét,
• tesztelési adatokat, körülményeket és eredményeket,
• eredmények kiértékelését, továbbfejlesztési lehetőségeket,
• a programot és a szükséges adatokat.

Téma címe angolul: MotoTime – Joining during the tour

A dolgozatnak tartalmaznia kell:
• a feladat leírását,
• a hasonló fejlesztések ismertetését,
• rendelkezésre álló eszközöket,
• a megvalósítandó feladat tervét,
• tesztelési adatokat, körülményeket és eredményeket,
• eredmények kiértékelését, továbbfejlesztési lehetőségeket,
• a programot és a szükséges adatokat.

Téma címe angolul: Comparative analysis of Neo4J graph database and Apache GraphX ​​graph processing framework

A dolgozatnak tartalmaznia kell:
• a feladat leírását,
• a hasonló fejlesztések ismertetését,
• rendelkezésre álló eszközöket,
• a megvalósítandó feladat tervét,
• tesztelési adatokat, körülményeket és eredményeket,
• eredmények kiértékelését, továbbfejlesztési lehetőségeket,
• a programot és a szükséges adatokat.

A feladat egy olyan keretrendszer létrehozása, amelyen keresztül diákok tanulását tudjuk segíteni, egy mindig rendelkezésre álló online tanár (MI) segítségével. A MI helyére pl. chatGPT (vagy egyéb hasonló modellek) alkalmazhatók. A tanulási folyamat hasonló mint minden esetben, a diák kérdéseket tehet fel, az oktató ezekre válaszol, rávilágít, kapcsolódó témaköröket említ meg. Az oktató feladatok formájában felméri a diák tudását, értékeli azt. A rendszerben legyen lehetőség nyomon követni a diákok előrehaladását és teljesítményét. További részletekért, technológiai kikötésekért egyeztetni szükséges. A téma leadása előtt egyeztetni szükséges.

A dolgozatnak tartalmaznia kell:
• a feladat leírását,
• a hasonló fejlesztések ismertetését,
• rendelkezésre álló eszközöket,
• a megvalósítandó feladat tervét,
• tesztelési adatokat, körülményeket és eredményeket,
• eredmények kiértékelését, továbbfejlesztési lehetőségeket,
• a programot és a szükséges adatokat.

A szakdolgozat célja egy biztonságos okosajtó zárrendszer megtervezése és megvalósítása, amely kétfaktoros hitelesítést (2FA) alkalmaz a felhasználók azonosítására és a hozzáférés biztosítására.

A dolgozatnak tartalmaznia kell:

• az irodalomkutatást,
• a feladat megoldásához alkalmazható technológiák tömör bemutatását,
• a választott megoldások indoklását,
• a tervezés és megvalósítás részletes leírását,
• a tesztelés tervét és eredményeit,
• a továbbfejlesztési lehetőségek számba vételét.

A szakdolgozat célja egy neurális hálózat alapú rendszer kifejlesztése és kiértékelése, amely képes objektumokat automatikusan felismerni és detektálni légi felvételeken.

A dolgozatnak tartalmaznia kell:

• az irodalomkutatást,
• a feladat megoldásához alkalmazható technológiák tömör bemutatását,
• a választott megoldások indoklását,
• a tervezés és megvalósítás részletes leírását,
• a tesztelés tervét és eredményeit,
• a továbbfejlesztési lehetőségek számba vételét.

A szakdolgozat célja egy mesterséges intelligencia alapú chatbot fejlesztése, amely a ChatGPT integrációján alapul.

A dolgozatnak tartalmaznia kell:

• az irodalomkutatást,
• a feladat megoldásához alkalmazható technológiák tömör bemutatását,
• a választott megoldások indoklását,
• a tervezés és megvalósítás részletes leírását,
• a tesztelés tervét és eredményeit,
• a továbbfejlesztési lehetőségek számba vételét.

A szakdolgozat célja a globális szoftverfejlesztés során felmerülő kulturális különbségek azonosítása, megértése, és az ezek áthidalására alkalmazható stratégiák kidolgozása. A globális csapatok közötti hatékony együttműködéshez szükséges, hogy a kulturális különbségekből fakadó kihívások minimalizálhatók legyenek.

A dolgozatnak tartalmaznia kell:

• az irodalomkutatást,
• a feladat megoldásához alkalmazható technológiák tömör bemutatását,
• a választott megoldások indoklását,
• a tervezés és megvalósítás részletes leírását,
• a tesztelés tervét és eredményeit,
• a továbbfejlesztési lehetőségek számba vételét.

A szakdolgozat célkitűzése energiaközösség platform szoftver keretrendszer tervezése és implementálása, amely egy energiaközösség működését képes támogatni, biztosítani az önellátást, és alapvető rendszerszolgáltatásokat nyújt a nagyobb energiarendszer egészének centralizált működéséhez, valamint az egyéni felhasználók csatlakozásához. A feladat tartalmazza a keretrendszer az IoT eszközökre épült okoshálózatról a termelő-fogyasztók villamosenergia termelési és fogyasztási adatait, ill. egyéb adatokat tartalmazó központi adatbázisával kapcsolat megvalósítását. Az optimális energiamenedzsment támogatása érdekében a keretrendszerben kialakításra kerülnek az azt támogató funkciók, mint a Mesterséges Intelligencia alapú prediktív modul, amely a felhasználók által offline készített modelljeinek működtetésére, illetve a modellek online tanítását teszi lehetővé. További modulok kerülnek kialakításra az adatvizualizáció, a villamosenergiatároló egység szabályozása céljából. A termelési adatokat egy, a felhasználó által paraméterezhető Simulink modellnek adjuk át és szimulációt készítünk a háztartás villamosenergia-fogyasztásának alakulásáról, amelynek eredményeit tároljuk és alkalmazásban megjelenítjük, amely a rendszerbővítés tervezését segíti elő.

A dolgozatnak tartalmaznia kell:

• az irodalomkutatást,
• a feladat megoldásához alkalmazható technológiák tömör bemutatását,
• a választott megoldások indoklását,
• a tervezés és megvalósítás részletes leírását,
• a tesztelés tervét és eredményeit,
• a továbbfejlesztési lehetőségek számba vételét.

Tervezzen meg és implementáljon egy multiplatform ételkiszállító rendszert, amely egy saját dinamikus rendelés kiosztási algoritmust használ a hatékony útvonaltervezés érdekében! Vizsgálja meg a hasonló célú fejlesztéseket, a rendelkezésre álló eszközöket, módszereket, algoritmusokat! Az irodalomkutatás eredményei alapján készítsen részletes specifikációt, válassza ki a használni kívánt eszközöket! Ezt követően tervezze meg az elkészítendő rendszer modelljét, kiemelve a dinamikus rendelés kiosztásra használható módszereket! Ezt követően implementálja a megtervezett alkalmazást az erre a célra kiválasztott eszközök segítségével! Végezze el a szükséges teszteket, amelyek segítségével igazolni tudja annak helyes működését! Végül értékelje az elkészült rendszert, és készítse el a kapcsolódó dokumentációt!

A dolgozatnak tartalmaznia kell:
• a feladat leírását,
• a hasonló fejlesztések ismertetését,
• rendelkezésre álló eszközöket,
• a megvalósítandó feladat tervét,
• tesztelési adatokat, körülményeket és eredményeket,
• eredmények kiértékelését, továbbfejlesztési lehetőségeket,
• a programot és a szükséges adatokat.

A dolgozat célkitűzése önvezető autó mesterséges intelligencia alapú vezérlésének megalkotása, amely önállóan képes gyorsforgalmi szituációkban reagálni ad-hoc, akár veszélyes helyzetekre baleset okozása nélkül, illetve annak elkerülésével.
Az önvezetés alapját képező döntési és vezérlési algoritmusok áttekintése és kritikai elemzése a szakirodalom alapján, melyek a gyors és biztonságos döntéseket lehetővé teszik. Az adatkészlet bemutatása. Az adatkészlet felhasználásával a vizsgálatokhoz megfelelő mennyiségű, különböző kockázatú és változatos gyorsforgalmi szituáció előre definiálása a tesztesetek létrehozása céljából a mesterséges intelligencia részére.
A mesterséges intelligencia tanítása az adathalmaz alapján történik, míg finomhangolása a tesztkörnyezettel való interakciók során. Változatok vizsgálata. Eredmények értékelése és összevetése a szakirodalomban fellelhető más megoldásokkal.

A dolgozatnak tartalmaznia kell:
• bevezetés, problémafeltárás,
• MI technológiák bemutatása az önvezetés területén a szakirodalom tükrében,
• adathalmaz bemutatása, előkészítése,
• tesztesetek kidolgozása, tesztkörnyezet alakítása,
• modell megalkotása, optimalizáció,
• eredmények elemzése, összefoglalás,
• konklúzió és továbbfejlesztési irányok.

A hallgató feladata egy olyan rendszer megalkotása egy szoftverfejlesztési platformhoz, amely korábbi hibajegyek során megszerzett tapasztalatokat, illetve tudást automatikusan, már a fejlesztés korai fázisában a fejlesztők rendelkezésére képes bocsátani. A hibajegyek értelmezéséhez és az eredmény előállításához használja fel a nagy nyelvi modellek kínálta lehetőségeket! Vizsgálja meg, és hasonlítsa össze a jelenleg elérhető modelleket, majd értékelje azokat főbb jellemzőik (pl.: nyelvi terjedelem, pontosság, teljesítmény) alapján!
Ahhoz, hogy ne csak általános, hanem specifikusan a saját feladatunk megoldására tudjuk felhasználni ezeket, szükséges lehet továbbtanításuk vagy finomhangolásuk. Ehhez tekintse át a kapcsolódó módszereket, aktuális megközelítéseket, majd hozza meg a döntését a választott irányt illetően!
Emellett szükséges egy olyan szoftverfejlesztési platform keresése is, amelyben a hibajegyek létrehozásából, változtatásából keletkező események szerveroldalon lekezelhetőek, állapotuk API-n keresztül módosíthatóak, ezzel is biztosítva az eredmény megjelenítését a kliensoldalon.

A dolgozatnak tartalmaznia kell:
• a nagy nyelvi modellek bemutatását, a hasonló rendszerek áttekintését,
• a megoldandó feladat pontos leírását,
• az alkalmazni kívánt technológiák elemzését, döntések indoklását,
• a részletes rendszertervet,
• a megoldás implementációját, a fejlesztés részletes dokumentációját,
• a tesztdokumentációt,
• az elért eredmények bemutatását és értékelését,
• a továbbfejlesztési lehetőségek bemutatását.

Tervezzen meg és implementáljon egy olyan szimulációs környezetet, amely képes kiszámolni, meghatározni, illetve szimulálni egy lökéshullám folyamatát és annak hatásait! Vizsgálja meg a hasonló célú fejlesztéseket, a rendelkezésre álló eszközöket, módszereket, algoritmusokat! Az irodalomkutatás eredményei alapján készítsen részletes specifikációt, válassza ki a használni kívánt eszközöket!
Ezt követően tervezze meg az elkészítendő rendszer modelljét, amely minél rugalmasabban legyen paraméterezhető (a robbanó anyag tulajdonságai, a robbanási közeg és a szimuláció sebessége, stb.)! Ezt követően implementálja a megtervezett alkalmazást az erre a célra kiválasztott eszközök segítségével! Végezze el a szükséges teszteket, amelyek segítségével igazolni tudja annak helyes működését! Végül értékelje az elkészült rendszert, és készítse el a kapcsolódó dokumentációt!

A dolgozatnak tartalmaznia kell:
• a feladat leírását,
• a hasonló fejlesztések ismertetését,
• rendelkezésre álló eszközöket,
• a megvalósítandó feladat tervét,
• tesztelési adatokat, körülményeket és eredményeket,
• eredmények kiértékelését, továbbfejlesztési lehetőségeket,
• a programot és a szükséges adatokat.

Egy kerékpáros számára nem könnyű Budapesten egy útvonal megtervezése. Rendelkezésre állnak különböző térképek (mozgasvilag.hu, kerekparos.com, BKK) de mivel a város kerékpárút lefedettsége nem teljes, ezért útvonaltervezéshez csak részben alkalmasak. A hallgató feladata egy olyan alkalmazás fejlesztése, amely ezekből a térképekből kiindulva felépíti a várost egy gráfként és a különböző éleken eltárolja az adott útvonal nehézségét. Az alkalmazásban a kerékpáros jelölhesse meg, hogy milyen szinten tud kerékpározni és az alkalmazás ez alapján tervezzen neki kezdetben könnyű útvonalat védettebb utakon keresztül, majd egyre inkább engedje a kerékpározót ki a közúti forgalomba. Cél, hogy egy kerékpáros az app segítségével megszokja a várost és rutint szerezzen egy folyamatos fejlődési terv mentén.

A dolgozatnak tartalmaznia kell:
• a szakirodalom részletes áttekintését és értékelését,
• a megoldandó feladat pontos leírását és részletes elemzését,
• a meglévő rendszerek elemzését,
• az alkalmazni kívánt technológiák elemzését, döntések indoklását,
• a rendszertervet,
• a megvalósítás pontos leírását,
• a tesztelési tervet, teszteredményeket, a fejlesztés során felmerült problémák elemzését,
• az elkészült rendszer felhasználási és továbbfejlesztési lehetőségeit,
• az eredmények részletes bemutatását és értékelését.

A szakdolgozat feladata egy olyan útvonaltervező alkalmazás fejlesztése, mely képes két pont között legrövidebb utat tervezni úgy, hogy figyelembe veszi az adott elektromos autó töltöttségét, a haladás során a domborzati viszonyokat és az adott útvonalon megengedett maximum sebességet és egyéb adatokat. Mindezen adatokat használó fogyasztási modell alapján csökkenti az autó töltöttségét, és amennyiben az autó lemerülne még mielőtt célba érne, akkor úgy módosítja a kalkulált útvonalat, hogy legalább egy elektromosautó töltőpontot is útba ejtsen. A legrövidebb útvonalon kívül egy menetidőt is kalkulál a program, melyet befolyásol az adott útvonalon megtehető maximális sebesség és a töltési modell, mely figyelembe veszi, hogy az autó mekkora teljesítménnyel tud tölteni, mekkora töltöttségig érdemes feltölteni, valamint azt, hogy az adott töltő mekkora töltési teljesítményt képes leadni. Ez alapján kalkulál a program egy töltési időt mely hozzáadódik a helyváltoztatással töltött időhöz. Az útvonaltervező egy webalkalmazásként lesz megvalósítva, melyben C++ nyelven megírt backend alkalmazás számítja ki az útvonalat és az út megtételéhez szükséges időt. A backend végpontok formájában szolgáltatja az adatokat, mely végpontokat a kliens alkalmazás hív meg. A JavaScript nyelven megírt kliensen keresztül pedig a bemeneti paramétereket lehet megadni, például az autómodellt, a kiindulási pontot és a célt, és az eredményként kapott útvonal, menetidő is itt jelenik meg.

A dolgozatnak tartalmaznia kell:

• a feladat leírását,
• a szakirodalom alapján megismert hasonló módszerek, rendszerek ismertetését és értékelését,
• a választott módszer bemutatását,
• a megvalósítandó feladat tervét,
• a felhasználói leírást,
• a tesztadatokat, feltüntetve azok forrását és a teszteredményeket,
• az elért eredmények értékelését,
• a továbbfejlesztési lehetőségeket,
• a dokumentációt, a programot, a szükséges input adatokat, valamint a rendszert bemutató prezentációt digitális formában mellékelve.

A több napon át tartó nagy létszámú gólyatáborok, és több száz főt megmozgató események megszervezése és lebonyolítása komplex folyamat. A szakdolgozat célja egy olyan mobilalkalmazás megtervezése és fejlesztése, amely az ilyen táborok és rendezvények helyszíni lebonyolítását támogatja.
A feladat részeként vizsgálja meg a már létező alkalmazásokat, elemezze milyen lehetőségek vannak a helyszíni navigációs és kommunikációs problémák megoldására, a különböző szervezői és résztvevői feladatok rendszerezésre, és az irodalomkutatás alapján tervezze és valósítsa meg a szoftvert!

A dolgozatnak tartalmaznia kell:
• a feladat leírását;
• a kapcsolódó irodalom részletes feldolgozását;
• hasonló rendszerek bemutatását és jellemzését;
• az alkalmazás teljeskörű tervezését és a kiválasztott technológiák indoklását;
• a klasszifikáló egység kialakítását;
• a szoftver használatának ismertetését;
• az alkalmazás tesztelési jegyzőkönyvét;
• eredmények részletes bemutatását és értékelését;
• továbbfejlesztési lehetőségeket;
• a dokumentációt, a programot, a szükséges inputadatokat töltse fel az egyetem által biztosított felhő rendszerbe, majd az elérési linket hivatkozza be a dolgozatban.

Az utóbbi néhány év jelentős az UAV technológia fejlődése miatt, egyre több ipari szektor alkalmaz drónokat már meglévő, vagy teljesen új feladatkörök betöltésére. Azonban lehetséges felhasználási módjaikat jelentősen korlátozzák a különböző külső környezeti nehezítő tényezők felbukkanásai.
A szakdolgozatban egy olyan drónrendszer kiépítése a feladat, mely képes változatos környezeti tényezők (pl: fizikai akadályok, korlátozott látási viszonyok) ellenére is különböző célok, feladatok végrehajtására. A feladat sikeres teljesítéséhez szükséges lesz a saját irányítási rendszer létrehozására, illetve egy adaptív UAV platform kiépítése, melynek elsőszámú célja a széleskörű feladat végrehajtáshoz szolgáló rugalmas és könnyű feladatspecifikus átalakíthatóság.

A dolgozatnak tartalmaznia kell:
• egyedi drónplatform kiépítését,
• vizuális helyzetmeghatározást,
• automatikus leszállást, felszállást,
• non-verbális kommunikációt ember és gép között,
• 3D scannelést,
• autonóm útvonal keresést.

A feladat egy reszponzív és felhasználóbarát webalkalmazás létrehozása Angular és ASP.NET eszközök segítségével, amelyben személyi edzők és edzést végző felhasználók tudnak egymással kapcsolatot létesíteni, információt cserélni, minek folytán közös munkát folytatni. A rendszer biztosítson szokásos felhasználói és személyi edzői profiltípusokat és ehhez tartozó regisztrációs felületet. Egy személyi edzőhöz tartozhasson több felhasználó. Legyen lehetőség részletes edzéstervet kidolgozni a személyi edzőknek, amelyet aztán a hozzá járó személy végre kell, hogy hajtson. Az edzéstervet legyen lehetőség többféle módon létrehozni (heti, havi stb.). A rendszerben legyen lehetőség edzésnaplót készíteni, amelyhez alkalmazzon blokklánc alapú megvalósítást. Ezt felhasználva, az edzéssel kapcsolatos adatokat és a felhasználók eredményeit blokkláncra lehet menteni. Minden edzési tranzakciót hozzá kell fűzni egy blokkhoz, amely tartalmazza pl. az edzés típusát, időpontját, eredményeit és az edző által javasolt terhelést. Ezáltal az adatok megváltoztathatatlanná válnak és bárki nyomon tudja követni az edzés történetét. Vizsgálja meg a lehetséges megoldási módszereket (pl. Metamask) és döntsön a megfelelő felhasználása mellett.

A dolgozatnak tartalmaznia kell:
• a megoldandó feladat pontos leírását és részletes elemzését,
• magas szintű szerkezeti mintát az alkalmazásról,
• az egyes funkciók megvalósításához felhasználható lehetséges technológiákat,
• az elkészített rendszer tervét, blokkdiagramját,
• a megvalósítás menetét, felmerülő problémákat és az azokra adott megoldást,
• a tesztelési tervet, a tesztelés módszertanát és a tesztelés eredményeit,
• az elkészült szoftver felhasználási lehetőségeit,
• az eredmények bemutatását és értékelését a teljes munkára vonatkozóan.

Tervezze meg a John Conway által 2014-ben meghirdetett, (99, 14, 1, 2) paraméterű erősen reguláris gráfhoz tartozó megoldatlan probléma logikai kielégíthetőségi (SAT) reprezentációját.
Mutassa be az erősen reguláris gráfhoz tartozó problémát és a gráf már ismert tulajdonságait. Ismertesse a logikai kielégíthetőségi problémát, annak elméleti és gyakorlati megoldhatóságát, továbbá a SAT reprezentációban rejlő kihívásokat és azok lehetséges megoldásait.
A különböző reprezentációk előállítását valósítsa meg C++ programozási nyelven. Az elkészült SAT problémákat elemezze és vonjon le következtetést arra vonatkozólag, hogy melyik reprezentáció lehet a legalkalmasabb a probléma megoldására.

A diplomamunkának tartalmaznia kell:

• a feladat leírását,
• a szakirodalom alapján megismert hasonló módszerek, rendszerek ismertetését és értékelését,
• a választott módszer bemutatását,
• a megvalósítandó feladat tervét,
• a felhasználói leírást,
• az elért eredmények értékelését,
• a továbbfejlesztési lehetőségeket,
• a dokumentációt, a programot, a szükséges input adatokat, valamint a rendszert bemutató prezentációt.

Tervezzen meg és implementáljon egy képfeldolgozási módszereken alapuló drón leszállást segítő rendszert! Vizsgálja meg a hasonló célú fejlesztéseket, a rendelkezésre álló eszközöket, módszereket, algoritmusokat! Az irodalomkutatás eredményei alapján készítsen részletes specifikációt, válassza ki a használni kívánt eszközöket!
Ezt követően tervezze meg az elkészítendő rendszer modelljét, amely figyelembe tudja venni a leszállást bonyolító környezeti jellemzőket (időjárás, domborzat, stb.)! Ezt követően implementálja a megtervezett alkalmazást az erre a célra kiválasztott eszközök segítségével! Végezze el a szükséges teszteket, amelyek segítségével igazolni tudja annak helyes működését! Végül értékelje az elkészült rendszert, és készítse el a kapcsolódó dokumentációt!

A dolgozatnak tartalmaznia kell:
• a feladat leírását,
• a hasonló fejlesztések ismertetését,
• rendelkezésre álló eszközöket,
• a megvalósítandó feladat tervét,
• tesztelési adatokat, körülményeket és eredményeket,
• eredmények kiértékelését, továbbfejlesztési lehetőségeket,
• a programot és a szükséges adatokat.

Cél egy útvonaltervező megtervezése és implementálása vitorlás hajók számára. Működése hasonlítson egy valódi GPS programhoz, de valódi széladatok és helymeghatározás helyett azokat csak szimulálja. A szél adatokat egy külső forrásból használja. Legyen lehetőség időben eltérő adatokat megadni, melyet a programnak figyelembe kell vennie az idő múlásával. A feladat megvalósítása során ezen adatok mellett a hajó polár diagramját használva kell optimális útvonalat meghatározni. Ehhez rendelkezésre áll egy adatbázis, melyben több mint 3500 hajó adatai találhatók. A kész implementációban bemenet a hajó típusa, amivel szeretnénk tervezni, valamint a kezdő- és célpont. Opcionálisan további köztes pontok is megadhatók legyenek. Készítsen asztali alkalmazást melynek kimenetele a koordináták sorba rendezett listája, amin a hajónak haladnia kell, útvonal információkkal kiegészítve, amit egy másik program bemeneteleként megadva az meg tud jeleníteni.

A dolgozatnak tartalmaznia kell:
• a feladat leírását,
• a szakirodalom alapján megismert hasonló módszerek, rendszerek ismertetését és értékelését,
• a választott módszer bemutatását,
• a megvalósítandó feladat tervét,
• a felhasználói leírást,
• a tesztadatokat, feltüntetve a tanító minták forrását és a teszteredményeket,
• az elért eredmények értékelését,
• a továbbfejlesztési lehetőségeket,
• a dokumentációt, a programot, a szükséges input adatokat, valamint a rendszert bemutató prezentációt CD mellékleten.

Tervezzen meg és implementáljon egy programot, amely képes futásidőben betöltött nyelvtan alapján szintaktikailag értelmezni szöveges állományokat! Nézzen utána a meglévő megközelítéseknek és vizsgálja meg, hogy hogyan lehet az emberi gondolkozáshoz közel álló, könnyen párhuzamosítható módon megoldani az értelmezést! A nyelvtan futásidőben történő megadását deklaratív formában, reguláris kifejezések segítségével tegye lehetővé! Az implementáció kínáljon gyakorlati lehetőséget valós nyelvtanokkal való használatára, amelyhez a nyelvtan definícióját futásidőben kapja meg a program!
Tetszőleges programozási eszközökkel készítse el az alkalmazást, melynek helyességét különféle nyelvtanokat és értelmezendő szövegeket tartalmazó bemeneti fájlok segítségével tesztelje! Végül a már meglévő program használhatóságát és lehetőségeit hasonlítsa össze a már meglévő megoldásokkal, ezek alapján értékelje a fejlesztés során elért eredményeket!

A dolgozatnak tartalmaznia kell:

• a feladat leírását,
• a meglévő megközelítések áttekintését,
• az alkalmazott eszközök, technológiák és eljárások bemutatását,
• a megvalósítandó feladat tervét,
• a tesztelés folyamatát és a teszteredményeket,
• eredmények bemutatását és értékelését,
• az architektúrában rejlő továbbfejlesztési lehetőségeket,
• a dokumentációt, valamint a rendszert bemutató prezentációt mellékletként.

A feladat egy olyan segédeszköz létrehozása, mely jelentősen megkönnyíti a szoftvertesztelők mindennapi munkáját. Az eszköznek azt a célt kell szolgálnia, hogy a tesztelők könnyedén konfigurálható módon tudjanak olyan tesztadatokat generálni, melyek konzisztensek és alkalmazkodnak különböző környezetekhez. Az eszköz felhasználói számára lehetőséget kell biztosítani arra, hogy bemeneti paramétereket definiálhassanak egy, a hallgató által választott Domain Specific Language (DSL) formátumban, majd választhassanak különböző algoritmusok közül, melyek alapján a rendszer előállítja a kívánt tesztadatokat.
A hallgató a dolgozatban vizsgálja meg a hasonló rendszereket, elemezve azok alapvető funkcióit. Mutassa be a Domain Driven Design módszertant, valamint a felhős környezetben való fejlesztés előnyeit. A tervezés és a megvalósítás során hozott döntéseket indokolja!

A dolgozatnak tartalmaznia kell:
• a kapcsolódó szakirodalom áttekintését, a hasonló megoldások bemutatását,
• a pontos feladatspecifikációt,
• a részletes rendszertervet,
• a megvalósításhoz használt technológia választásának indoklását,
• a megoldás implementációját, a fejlesztés részletes dokumentációját,
• az alkalmazás tesztelési jegyzőkönyvét,
• az elért eredmények bemutatását és értékelését,
• a továbbfejlesztési lehetőségek ismertetését.

Tervezzen és valósítson meg egy olyan áramkört, ami több IO port-al rendelkezik. Ezeket a portokat lássa el teljesítmény meghajtással, illetve védelemmel. ATMEGA mikrokontrollert használjon, amihez egy saját bootloder-t fejlesszen ki.

Tervezzen és valósítson meg egy olyan áramkört, ami képes érzékelni egy akvárium esetében fontos környezeti paramétereket. Az érzékelés mellet legyen képes a rendszer a világítást, víz utántöltést és a fűtést/hűtést szabályozni.

Tervezzen és valósítson meg egy olyan áramkört, ami képes érzékelni egy terrárium esetében fontos környezeti paramétereket. Az érzékelés mellet legyen képes a rendszer a világítást, párásítást és a fűtést szabályozni.

Tervezzen és valósítson meg olyan LIDAR rendszert, ami képes a környezet érzékelésére. Törekedjen rá, hogy minél kisebb összegből megépíthető legyen a rendszer. Az elkészült érzékelőt szerelje fel egy robotautóra, és a szenzor adatait felhasználva irányítsa a járművet.

Tervezzen és valósítson meg olyan áramköröket, amik vezeték nélküli hálózaton kommunikálnak egymással. Az áramkörök legyenek képesek a környezet bizonyos paramétereinek érzékelésére. Törekedjen rá, hogy az eszközök nagyon alacsony energiafogyasztással rendelkezzenek.

Tervezzen és valósítson meg olyan áramköröket, amik CAN buszon kommunikálnak egymással. Az áramkörök legyenek képesek a környezet bizonyos paramétereinek érzékelésére, illetve beavatkozásra.

Tervezzen és valósítson meg egy olyan áramkört, amin az elektronika laboron előforduló leggyakoribb alapkapcsolásokat ki lehet alakítani. Az áramkörön kialakított kapcsolásokat, digitálisan lehessen paraméterezni. Valamint távolról lehessen leolvasni a beállításokat, illetve paramétereket lehessen beállítani, például egy vizsgafeladathoz.

Az intézményi órarend elkészítése során az órarenddel kapcsolatos információk a Neptun rendszerén kívül további 3 helyre kerülnek rögzítésre. A 3 helyből 2 szöveget és számokat tartalmaz csak, a harmadik viszont egy excel dokumentum melyben az órarend „kirajzolásra” kerül. Az említett fájlok felhőben tároltak (pl.: Google Drive).  A feladat egy olyan szoftver elkészítése mely az alábbi funkciókat képes ellátni:

-Ha az egyik felületen módosításra kerülnek az adatok, a másik 2 felületen is módosul,

-ha egy módosítás ütközést okoz (Akár tantermi, akár oktatói, akár időponti), felhívja rá a módosító figyelmét,

-ha a tanterem nem felel meg a tanóra kritériumainak, felhívja rá a módosító figyelmét,

-meg lehessen jeleníteni külön ablakban/dokumentumban az alábbiakat:

-Mely tárgyakhoz nincs oktató, időpont vagy tanterem rendelve

-mely oktatóknak nincs elég órájuk

-mely oktatóknak van túlórájuk

-tantermenként az órarendeket

-oktatónként az órarendeket

-tankörönként az órarendeket.

Napjainkban a virtuális valóság (VR) egyre népszerűbb. Gyakorlatilag félévente jönnek ki az újabb és újabb headsetek, melyek segítségével a felhasználó egyre immerzívebb élményt kaphat a virtuális valóságon belül. A VR alkalmazása orvosi területen egy nagy intenzitással kutatott terület, ugyanis jelenleg nehezen megállapítható az, hogy egy VR szoftver jól használható-e vagy sem. A VR szoftverek esetén nem vagy csak nehezen alkalmazhatóak azok a tesztelési eljárások, melyek a „hagyományos” szoftverek esetén már beváltak. A hallgató feladata, hogy megtervezzen és lefolytasson egy olyan tesztelési eljárást, melynek segítségével pontosan megadható egy VR szoftver használhatósága.

Napjainkban a virtuális valóság egy gyorsan fejlődő technológia, mely évről évre hordoz magában újdonságokat. A 3D megjelenítés, illetve a virtuális valóság ötvözése egy új terület a digitális medicinában, azon belül is a digitális patológiában. A VR technológiának köszönhetően a felhasználó lehetőséget kap arra, hogy ténylegesen megvizsgálja egy terület belső szerkezetét, annak esetleges elváltozásait. A diplomamunka célja, hogy a hallgató bekapcsolódjon egy olyan szoftver fejlesztésébe, mely digitalizált patológiai sorozatmetszeteket jelenít meg 3D-ben VR használatával. A hallgató megismerkedhet a digitalizált orvosi szövetmintákkal, grafikus motorokkal, 3D megjelenítéssel, VR fejlesztéssel.

A digitális patológiában keletkező orvosi minták felbontása akár 100.000 x 100.000 is lehet. Ezen minták 3D megjelenítése a méretükből fakadóan nagy kihívást, melynek leküzdésére számos kutatás irányul jelenleg is. Amennyiben rendelkezésre állna egy olyan megoldás, mely lehetőséget biztosít az orvosoknak / kutatóknak arra, hogy a patológiai mintákat egy 3D környezetben, közösen értékeljék ki, az lerövidíthetné a diagnózis felállításához szükséges időt. A diplomamunka célja egy olyan megoldás fejlesztésébe való becsatlakozás, mely valós idejű hálózati streamelési technikával tervezi feloldani a számítási kapacitásból származó problémákat a 3D megjelenítést illetően. A diplomamunka során a hallgató megismerkedhet a 3D megjelenítéssel, a hálózati streameléssel, az orvosi adattárolási szabványokkal, illetve a szoftverteszteléssel.

A növénybetegségek a mezőgazdaság egyik legnagyobb kártevői melyek ellen időben kell felvenni a harcot, hogy a megfelelő védelmet biztosítsuk a kártevők ellen, ezzel harcolva az éhezés és az élelmiszer pazarlás ellen is. A hallgató a projekt során olyan növénybetegségekre fejleszt képfelismerő algoritmust melyek hazánkban elterjedtek és így a feladat teljesítésével naprakész problémákat oldhat meg valamint könnyebben tesztelheti is őket. A projekt során a hallgató képszegmentáló algoritmusok működésével a szükséges adatbázisok kutatásával, adatok rendszerezésével és becsatornázásával ismerkedik meg végül egy programot alkot, fejleszt, tesztel le.

A képfelismerés és szegmentálás manapság már nélkülözhetetlen számos feladat megoldásához. A létező és elterjedt mesterséges intelligencia algoritmusok általában csak egy adott pontig tudnak elegendő információt, eredményt nyújtani, azon túl már nem megfelelőek és nehezen javíthatóak tovább. A projekt során a hallgató olyan képszegmentálási módszerekkel támogat létező és tesztelt algoritmusokat melyek javítják az algoritmus eredményeit. Ehhez a hallgató a szükséges eljárásokkal ismerkedik meg és teszteli, illetve fejleszti azokat. A projekt elszántabb hallgatók számára ajánlott (az átlagosnál több munkát igényel) akik esetleg a későbbiekben is ezen a területen tevékenykednének, ugyanakkor számos extra lehetőséget is tartalmaz a projekt.

Az önvezetés egy felkapott téma manapság és bár sokan azt hinnék, hogy már nagyrészt megoldott probléma, de a víz alatti járművek számára még sok tennivaló vár a mérnökökre. Egy ilyen projektbe tud bekapcsolódni a hallgató, aki paraméterezhető rendszert kell tervezzen és megalkosson és teszteljen víz alatti járművek számára. Ez azt jelenti, hogy a szükséges irányításelméleti, dinamikai ismeretekkel felvértezve egy olyan környezetet alakít ki a hallgató mely képes paraméterek alapján navigálni víz alatti környezetben. A projekt elszántabb hallgatók számára ajánlott (az átlagosnál több munkát igényel) akik esetleg a későbbiekben is ezen a területen tevékenykednének, ugyanakkor számos extra lehetőséget is tartalmaz a projekt.

Egyéb info:

• Principles of naval architecture I
• Principles of naval architecture II

A víz alatti robotok képességeit nagyban befolyásolja a dinamikájuk és az optimalizációjuk. Ennek egy felhasználóbarát megoldása egy olyan szimulációs környezet megalkotása mely képes tetszőleges felépítésű és képességű víz alatti robot képességeit vizsgálni és bemutatni. Ennek okán a hallgató képes lesz víz alatti robotok mozgásának modellezésére. A projekt során a hallgató hidrodinamikai ismereteket szerez, azokkal kompatibilis szimulációs környezetet alakít ki, tervez meg és tesztel le. A projekt elszántabb hallgatók számára ajánlott (az átlagosnál több munkát igényel) akik esetleg a későbbiekben is ezen a területen tevékenykednének, ugyanakkor számos extra lehetőséget is tartalmaz a projekt.

Egyéb info:

• Principles of naval architecture I
• Principles of naval architecture II
• Principles of naval architecture III

A kommunikáció kritikus kérdés a modern informatikai rendszerek számára, a különböző környezeti tényezők nagyban nehezíthetik a kommunikációt, ilyen a víz felszíne is. A projekt során a hallgató olyan eljárást tervez, fejleszt és tesztel mely kis, közepes vagy nagy távolságokra nyújt stabil kommunikációs megoldást víz felszíni adatfolyamok számára. A fejlesztés során a hallgató megismerkedik a telekommunikáció egyes területeivel.

Az optikai laborok és az optikával foglalkozó csoportok jelentős problémája, hogy egy-egy lencséről nem feltétlen tudjuk, hogy milyen paraméterekkel bír, így azokat nehéz beépíteni optikai rendszerekbe vagy újra kell mérni, kalibrálni. Ehhez egy lehetséges megoldás kidolgozására, megtervezésére és lefejlesztésére és tesztelésére várunk szeretettel egy hallgatót, aki a projekt során csiszolhatja beágyazott rendszerek, optika és mechanika téren tudását.

LoRA kommunikáció segítségével számos kutató és oktatási intézmény tud kommunikálni és adatokat továbbítani szerte a világon olyan adóvevő állomások segítségével melyek képesek a megfelelő műholdakkal kommunikálni. Célunk egy olyan adó-vevő egység megtervezése és megalkotása és letesztelése mely képes ebbe a rendszerbe belépni és adatokat továbbítani és fogadni. A projekt során a hallgató megismerkedik telekommunikációs technológiákkal, beágyazott rendszerekkel.

Egyéb info:

• https://hackaday.com/2022/07/07/diy-low-cost-lora-satellite-ground-station/
• https://harmvandenbrink.medium.com/tracking-and-receiving-messages-from-satellites-with-lora-afafd875e005

A csillagok világa az ókor óta meghatározó az emberiség számára. Most lehetőségünk nyílik rá, hogy átlagos emberként olyan minőségben lássuk és tapasztaljuk meg, ahogy korábban soha. A hallgató feladata egy olyan önvezérlő Newton vagy más típusú távcső megtervezése és megépítése, tesztelése mely képes az ismert égi jelenségeket automatikusan követni és a képét online streamelhetjük. Ehhez a hallgató megismerkedik a beágyazott rendszerekkel, mechanika, optika alapjaival, olyan adatbázisokkal, APIkkal és azok menedzselésével melyek tárolják és frissítik a szükséges információkat.  Egyéb info: https://www.thingiverse.com/thing:5179005

Az additív gyártás (3D nyomtatás) egyik legfontosabb kérdése, hogy miből és hogyan tudunk ehhez szükséges nyersanyagot (filamentet) létrehozni. Éppen ezért az egyik legfontosabb kérdés, hogy tudunk-e olcsón olyan filamentet előállítani mely egyébként hulladék és környezeti terhelést jelent. Erre a problémára ad megoldást, ha PET palackokból állítjuk elő a szükséges nyersanyagot, ezzel zöldebbé tehetjük az intézmény működését és egyszerre nyújt nyersanyagot a 3D labor számára. A hallgató a projekt során fejleszt és tesztel egy ilyen eszközt, valamint megismerkedik a beágyazott rendszerekkel, az additív gyártáshoz szükséges anyagismerettel és esetlegesen 3D modellezéssel is. Egyéb info: https://petamentor2.com/

Az additív gyártás (3D nyomtatás) során jelentős mennyiségű hulladék keletkezik melynek újrahasznosítása mind a környezeti terhelés csökkentése mind az ésszerű gazdasági érdekek mentén fontos tényezővé válik az egyre inkább terhelt világunkban. A 3D nyomtatást sokan gyors prototípus készítésre is használják így sokszor nem csak a nyomtatott tárgy gyártása során keletkező hulladék, de a tárgy is később hulladékként végzi. Laborunk külön gyűjti a különböző típusú hulladékokat, amik az additív gyártás során keletkeztek, így lehetőség nyílt ezek újra hasznosítására. Ehhez várunk szeretettel jelentkezőt, aki olyan eszközt/eszközöket tervez meg és fejleszt ki, tesztel le, melyek alkalmasak a feladat elvégzésére. A projekt során a hallgató mechanikai, 3D modellező, additív gyártáshoz kapcsolódó ismereteket szerezhet természetesen a beágyazott rendszerek mellé mely nélkülözhetetlen lesz a feladat teljesítéséhez

A félvezetőgyártás elengedhetetlen részfeladata a fejlesztési projectek során az elkészült minták mérése azon célból, hogy összevethetőek legyenek a fejlesztési project technikai célkitűzései az adott fejlesztési minta paramétereivel. A fejlesztésre rendelkezésre álló idő rövidülése és ezzel párhuzamosan az egy időben jelen levő fejlesztési projectek számossága megköveteli a mért adatok gyors, a  keletkezés helyén történő minél teljes körűbb feldolgozását valamint az így nyert információk segítségével döntések meghozatalát.

A hallgató feladata, hogy megismerje az eddig alkalmazott HW (Xilinx ZynqMP SoC alapú edge AI) és SW (HADOOP / Tensorflow etc.) környezetet és ezen ismeretek birtokában, azokat továbbfejlessze a valós méréstechnikai igényeknek megfelelően. A cél, hogy a Xilinx ZynqMP SoC alapú edge AI lehetőségeit valamint a szenzorfejlesztésben felmerült – várhatóan edge AI megoldásokat igénylő – problémáit megismerve a hallgató segítse a fejlesztés további irányait meghatározó döntések meghozatalát.

A félvezetőgyártás elengedhetetlen részfeladata a fejlesztési projectek során az elkészült minták mérése azon célból, hogy összevethetőek legyenek a fejlesztési project technikai célkitűzései az adott fejlesztési minta paramétereivel. A fejlesztésre rendelkezésre álló idő rövidülése és ezzel párhuzamosan az egy időben jelen levő fejlesztési projectek számossága megköveteli a mérőrendszerek adaptációs idejének rövidítését. Ehhez szükséges hogy a HW közeli funkcionalitások újrafelhasználhatóak legyenek, valamint hogy a komplex HW ismereteket igénylő feladatokat minél inkább magas szintű programozási nyelvekben megvalósítható megoldásokkal helyettesítsük.

A hallgató feladata, hogy megismerje az eddig alkalmazott HW és SW környezetet és ezen ismeretek birtokában, azokat továbbfejlessze a valós méréstechnikai igényeknek megfelelően. A feladat célja, hogy C# / Linux / Windows11 / GitHub / microservice protokolok (RPC) / Python / Matlab / C++ felhasználásával újrafelhasználható ill. skálázható microservice-ket alakítsunk ki.

A kártékony kódok mennyisége az elmúlt 35 évben exponenciálisan nőt, manapság automatikus elemzéssel vehetjük fel a versenyt a támadó oldallal. Az elvégzendő feladat során a különböző típusú kártékony kódok vizsgálatára alkalmas rendszert kell kiépíteni, mely alkalmas a kártékony kódra vonatkozó információk (statikus, dinamikus)  alapján a mesterséges intelligencia felhasználásával a kártékony kódokat osztályokba sorolni.

A kártékony kódok mennyisége az elmúlt 35 évben exponenciálisan nőt, manapság automatikus elemzéssel vehetjük fel a versenyt a támadó oldallal. Az elvégzendő feladat során a különböző típusú kártékony kódok vizsgálatára alkalmas rendszert kell kiépíteni, mely alkalmas a kártékony kódra vonatkozó következtetések levonására a különböző védelmi rendszerek minősítése alapján.

A kártékony kódok mennyisége az elmúlt 35 évben exponenciálisan nőt, manapság automatikus elemzéssel vehetjük fel a versenyt a támadó oldallal. Az elvégzendő feladat során a különböző típusú kártékony kódok vizsgálatára alkalmas rendszert kell kiépíteni, mely alkalmas a kártevők kódjának vizsgálatára, anélkül, hogy azt működésbe hozná (elindítaná), illetve képes arra, hogy a vizsgálati eredményekből következtetést vonjon le.

A kártékony kódok mennyisége az elmúlt 35 évben exponenciálisan nőt, manapság automatikus elemzéssel vehetjük fel a versenyt a támadó oldallal. Az elvégzendő feladat során a különböző típusú kártékony kódok vizsgálatára alkalmas rendszert kell kiépíteni, mely alkalmas a kártékony kód működés közben történő vizsgálatára, a rendszer változásainak a megismerésére, ezekből következtetés levonására.

A LoRa egy IoT eszközök számára kifejlesztett, alacsony energiaigényű, relatív nagy hatótávolságú kommunikációs megoldás. A NIK óbudai épületében elérhető egy privát LoRaWan hálózat és rendelkezésre áll olyan LoRa kliens eszköz, amely egyszerűen illeszthető mikrovezérlő környezetbe.

A Python nyelv a MicroPython implementáción keresztül beágyazott eszközök esetén is elérhetővé vált, ami nagymértékben segíti a gyors prototípus fejlesztést.

A hallgató feladata egy olyan MicroPython könyvtár létrehozása, amely ESP32 környezetben lehetővé teszi különböző forrásból (UART, I²C, ADC, stb.) származó mérési adatok egyszerű továbbítását LoRaWan hálózaton keresztül úgy, hogy az egyes megvalósításokban csak az adatok beszerzését megvalósító kódra kell fókuszálni.

Témák: LoRaWan, MicroPython, ESP32

A LoRa egy alacsony energiaigényű, relatív nagy hatótávolságú kommunikációs megoldás, kifejezetten IoT eszközök számára. A tényleges hatótávolság azonban nagyban függ a terepviszonyoktól, a környezet beépítettségének jellegétől. Feladat a NIK épületének környezetében elérhető valós LoRa lefedettség mérése és térképi ábrázolása a hallgató által tervezett és összeállított mobiltelefon alapú teszt klienssel végzett mérések alapján. A LoRa átjáró a NIK épületében található, a klienshez szükséges LoRa hardver biztosított (modemként, USB felületen használható).

Témák: LoRaWan, Android programozás, adatvizualizáció

A LoRa egy alacsony energiaigényű, relatív nagy hatótávolságú kommunikációs megoldás, kifejezetten IoT eszközök számára. A tényleges hatótávolság azonban nagyban függ a terepviszonyoktól, a környezet beépítettségének jellegétől. Feladat a NIK épületének környezetében elérhető valós LoRa lefedettség mérése és térképi ábrázolása a hallgató által tervezett és összeállított ESP32 alapú teszt klienssel végzett mérések alapján. A LoRa átjáró a NIK épületében található, a klienshez szükséges LoRa hardver és GPS modul biztosított.

Témák: LoRaWan, beágyatott eszközök, ESP32, adatvizualizáció

Egy 3-4 lapból álló mini webalkalmazás esetén még felesleges nagyobb framework-ök használata. Az Asp.net, Entity Framework és Angular egy remek hármas fullstack webalkalmazások fejlesztéséhez. Azonban számtalan repetitív feladat van, amelyet egy új alkalmazás fejlesztésekor el kell végezni. Ilyen a különböző könyvtárak telepítése, az autorizációs workflow konfigurálása, adatbázis séma létrehozása és seed adatokkal való feltöltése. A hallgató feladata, hogy ismerje fel ezeket a repetitív feladatokat, amelyekre lehetne sablont építeni. Készítsen egy teljesen általános célú Visual Studio Template-et, amelyből kiindulva nagymértékben lerövidíthető a fejlesztési folyamat. A template-hez készítsen egy varázslót is (akár konzolos, akár grafikus felülettel), ahol az alapvető paramétereket megadhatóak.

Egy sűrűn látogatott weboldal esetében fontos információkat tud szolgáltatni az üzemeltetőknek, hogy az oldalt mikor látogatják és ilyenkor milyen tevékenységeket végeznek rajta. A hallgató feladata egy létező webalkalmazás bővítése naplózással az Elastic Search adatbázisra építve. További feladat az adatok feldolgozása Kibana vagy Grafana segítségével. Cél egy vezetői dashboard fejlesztése, ahonnan grafikonok és kimutatások segítségével a legfontosabb üzleti adatok könnyen leolvashatóak.

A Home Assistant egy open-source okosotthon platform, amelyre számtalan integráció érhető el, rengeteg okoseszköz csatlakoztatásához. Ennek a célja, hogy ne a saját gyártói appot kelljen minden eszközhöz használni. Ezen a platformon képesek vagyunk mindenféle automatizációt programozni (pl: ha a nyitásérzékelő eseményt küld az ajtó nyitásáról, akkor kapcsoljuk fel a villanyt az előszobában). Illetve különböző szép UI-okat is fejleszthetünk hozzá. A hallgató feladata a platform bemutatása 1-2 okos eszköz (pl: konnektor és nyomógomb) segítségével a gyári integrációkon keresztül. Ezen túlmenően egy általa választott buta eszköz okosítása és ehhez saját integráció készítése (pl: egy analóg távirányítós garázskapu okosítása).

Napjainkban már egyre kevésbé bevett szokás, hogy egy webalkalmazás szerver oldala maga gondoskodjon a felhasználó személyes adatainak és jelszavának tárolásáról. A szerver feltörése esetén ezek az adatok könnyen kiszivároghatnak, ami jelentős kockázatot képvisel. Ehelyett külső identity providereket vehetünk igénybe, amelyek felelősek az adatok eltárolásáért és az azonosításért. A hallgató feladatának nagyrésze a rendelkezésre álló szakirodalom mélyre ható tanulmányozása, a dolgozatban a különböző bejelentkezési lehetőségek (Pl: OAuth, SAML2, stb.) vizsgálata külső providerekkel (pl. Azure Active Directory, Facebook, Google, Apple ID) és ezek működésének bemutatása 1-1 nagyon egyszerű (pl: todo manager) webalkalmazás fejlesztésén keresztül.

A feladat elkészíteni egy olyan platformot, ahol moderátorok és céges partnerek tudnak tananyagokat kiírni, majd a hallgatók ezeket tudják értékelni hasznosság és egyéb szempontok alapján. A cél, hogy egy olyan értékelőrendszer legyen elérhető, ahol oktatótól függetlenül, csak a tananyagot, annak hasznosságát lehet vizsgálni és mérni egyetemi és ipari vonatkozásban. Hozzon létre egy CRUD felület ahol be lehet lépni a fentebb felsorolt szerepkörökben. A moderátor tananyagot tud felvinni, és minden meglévő dolgot módosítani. Céges képviselők tananyagokat tudnak kiírni. Hallgatók pedig csak értékelni tudják a tananyagokat. Értékelés alatt 1-5 csillaggal jelzett skálán lehet értékelni, illetve szöveges tartalmat is meg lehet/kell adni.

Részletekért egyeztetés szükséges.

Elvárt használandó keretrendszerek: asp.net, angular/vue (vagy egyeztetés szükséges).

A feladat, hogy hasonlítsa össze a Google translate (és egyéb fordító programok) által adott eredményeket a chatGPT által adott fordításokkal. A cél a fordított szöveg pontosságának elemzése, értékelése szemantikai szempontból.

Részletekért egyeztetés szükséges.

Elvárt használandó keretrendszerek: asp.net, angular/vue (vagy egyeztetés szükséges).

A feladat egy olyan chatbot létrehozása ami a chatGPT-t felhasználva (proxy tervezési mintához hasonlóan) segíti a felhasználót egy webalkalmazásban.

Részletekért egyeztetés szükséges.

Elvárt használandó keretrendszerek: asp.net, angular/vue (vagy egyeztetés szükséges).

A téma leírása

Háttér:

Napjainkban az ipari folyamatok automatizálása már a húsfeldolgozás területén is egyre fontosabb, ez azonban több szempontból is komoly műszaki kihívásokat jelent. Az élelmiszerbiztonsági előírások, és a növények és állatok természetes biológiai változatossága miatt ezeknek a folyamatoknak a megbízható automatizálásához újfajta „okos” eszközök (kések, megfogók stb.) tervezése szükséges, melyek hardveres és szoftveres megoldásokkal biztosítják az eszközök biztonságos és megbízható működését.

Feladat:

Jelen témakiírás egy húsipari automatizáláshoz tervezett robotcella elrendezésének az optimalizációjával foglalkozik. Adott a jelenlegi elrendezés, amely 2db ABB robotkart és egy CHU-t (Carcass Handling Unit) tartalmaz.

Az egyik robotkaron egy speciális erre a célra fejlesztett vágó a másik robotkaron egy szintén erre a célra fejlesztett megfogó eszköz található.

A jelenlegi cella elrendezés nem alkalmas a teljes húsfeldolgozási folyamat végrehajtására. A feladat része a jelenlegi cella elrendezés optimalizálása és a teljes húsfeldolgozási folyamat végrehajtására alkalmas kibővítése.

Programnyelvek, környezetek: ABB Rapid, ABB RobotStudio

A feladat részletezése:

• Húsipari automatizálás feladatspecifikus kihívásainak megismerése
• Megfogási és vágási stratégiák kidolgozása
• Az adott cella elrendezés optimalizálása és kibővítése a teljes folyamat végrehajtásához.
• Szimulációs környezetben a kidolgozott cella elrendezések tesztelés, összehasonlítás és azok értékelése.

Készítsen weboldalt és vagy telefonos alkalmazást, mellyel távfelügyelhető több automatizált palántanevelőt interneten vagy helyi hálózaton keresztül. A szakdolgozatban tekintse át és hasonlítsa össze a lehetséges hálózati felépítéseket, a lehetséges szerveres és mobilfejlesztési technológiákat. Válasszon a lehetséges technológiák és megvalósítási lehetőségek közül, és a választott rendszert tervezze és valósítsa meg.

A szakdolgozat célja egy asztali méretű (akár nagyobb) egy vagy többszintes automatizált palántanevelő készítése. A feladat része a hőmérsékletszabályozás, az ültetőközeg nedvességének és hőmérsékletének mérése és szabályozása, a levegő páratartalmának mérése és szabályozása szellőztetéssel, valamint a növényeknek a szükséges légmozgás biztosítása.

A szakdolgozatban röviden át kell tekinteni néhány növény(csilifajták,…) hajtatási kritériumait, valamint a különböző szabályozandó mennyiségekhez megoldásokat(szellőztetés, párologtatás, locsolás …) valamint szabályozási algoritmusokat. Be kell mutatni több mikrovezérlő fajtát, össze kell hasonlítani a jellemző tulajdonságaikat, majd egy választott mikrovezérlővel meg kell tervezni és meg kell valósítani a berendezést.

Készítsen weboldalt és vagy telefonos alkalmazást, mellyel távfelügyelhető több automatizált mikronövénytermesztő interneten vagy helyi hálózaton keresztül. A szakdolgozatban tekintse át és hasonlítsa össze a lehetséges hálózati felépítéseket, a lehetséges szerveres és mobilfejlesztési technológiákat. Válasszon a lehetséges technológiák és megvalósítási lehetőségek közül, és a választott rendszert tervezze és valósítsa meg.

A szakdolgozat célja egy asztali méretű egy vagy többszintes automatizált mikronövénytermesztő készítése. A feladat része a hőmérsékletszabályozás, az ültetőközeg nedvességének mérése és az automatikus öntözés, a levegő páratartalmának szabályozása szellőztetéssel, valamint a növényeknek a szükséges légmozgás biztosítása.

A szakdolgozatban be kell mutatni a mikronövények táplálkozási hasznát, termesztésük menetét és az optimális kritériumait, valamint a különböző szabályozandó mennyiségekhez tartozó megoldási módszereket (szellőztetés, párologtatás, locsolás, …), valamint a szabályozási algoritmusokat. Be kell mutatni több mikrovezérlő fajtát, össze kell hasonlítani a jellemző tulajdonságaikat, majd egy választott mikrovezérlővel meg kell tervezni és meg kell valósítani a berendezést.

Az utóbbi évek technológia robbanásának köszönhetően a virtuális valóság egyre több formában jelenik meg valódi világunkba. Ha szeretnél te is részt venni a technológia forradalomban, akkor ne habozz!

Egyetemünk daVinci sebészrobotjára integráljuk a 3D Slicer nevű programot a Microsoft HoloLens 2 segítségével. A projekt célja, hogy készülék hordozója képes legyen preoperatív képek megjelenítésére és azok manipulálására, amiket a daVinci-vel végzett beavatkozásoknál fel lehet használni. A Hallgató feladata a szoftver integrálása a daVinci fejlesztői környezetbe.

Feladathoz szükséges ismeretek:

– C# és Python programnyelvek ismerete

– Unity és Visual Studio fejlesztői felületek ismerete

A feladat során a Hallgatónak lehetősége lesz megismerkednie a Bejczy Antal iRobottechnikai Központban folyó kutatásokkal és bekapcsolódhat egy nemzetközi fejlesztő csapatba.

Napjaink technológiai fejlődése a köznevelés és a felsőoktatás módszertani megújulását eredményezi. Az infokommunikációs eszközök széles körű elterjedése, a mesterséges intelligencia és a robotika fejlődése az új oktatási innovációkra is hatást gyakorol. Az oktatásban is megjelentek az oktatórobotok, amelyek új lehetőségeket kínálnak a tananyag-feldolgozás, a tanulók motiválása és a soft skill-ek fejlesztése területén. A robotok gyakorlati alkalmazása fejleszti a tanulók logikus gondolkodását, a problémamegoldást, a térbeli és időbeli tájékozódást, a megfigyelőkészséget, a memóriát és a figyelmet. Az oktatórobotok szerepet játszanak az érdeklődés felkeltésében, a tanulók kreativitásának, digitális kompetenciáinak és szociális készségeinek fejlesztésében. A különböző robotokat leggyakrabban az informatika, azon belül pedig a programozás oktatásában alkalmazzák, de tanársegédként, pedagógiai asszisztensként is lehet ezeket az eszközöket használni az oktatás szinte minden területén. A hallgató feladata, hogy kiválasszon egy tetszőleges oktatási szintet valamint egy rendelkezésre álló oktatási robotot és annak megfelelően előkészítsen, megtervezzen, majd megvalósítson egy alkalmazást.

Lényegi kérdésként “ A robotika az oktatásban”  területet járja körül a téma. Egyrészt a közvetlen és közvetett kognitív tanulási folyamatokba kell a robotok kínálta funkciókat elhelyezni, megvizsgálva az innovatív technológia tanulási hatékonysági (affektív és kognitív) szintjét. Másodsorban, a robotoknak, mint oktatásmódszertani eszközöknek a szerepeit kell feltárni különböző tudományterületeken és feltérképezni a kiaknázatlan lehetőségeket legyen az műszaki, művészeti vagy akár természettudományi képzési terület közép és felsőoktatási szinteken. A hallgató feladata, hogy felmérje a robotizált megoldásoknak az alkalmazását egy tetszőlegesen választott oktatási szinten, amit mint potenciált kell érvényesíteni az iskolákban. Ehhez terveket készíteni és minta-alkalmazásokkal jó gyakorlatokat modellezni.

A szociális robotok felhasználása jelenleg sok kiaknázatlan területet érint. Mégis lassan beépülnek társadalmunkba és tapasztalható, hogy a szociális robotok száma gyorsan emelkedik a napi használat során. Megkezdődött egy folyamat, amelyben a robotok integrálódnak a mindennapi életbe mind otthoni, mind munkahelyi és iskolai esetekben is.

A NAO robotot ideálisan olyan oktatási és kutatási célokra használják amelyekkel segíteni lehet a szociális készségek fejlődését a viselkedési jellegzetességek vizsgálatával, vagy akár az ember-gép kapcsolatának aspektusait. Ezekhez a vizsgálatokhoz jól előkészített alkalmazásokra van szükség. A hallgató feladata, hogy tervezzen egy vagy több alkalmazást a NAO robotra, majd megvalósítsa azokat.

A Bejczy Antal iRobottechnikai Központ (BARK) a professzionális szervizrobotok között a szociális robotokkal kapcsolatos technikai fejlesztéseket is támogatja. Egyik fő céljaként említendő, hogy előmozdítsa a szolgáltató alkalmazások fejlesztését robotplatformokra és érzékelőkre összpontosítva. Ebből kiindulva a hallgató feladata, hogy Cruzr robotra fejlesszen applikációt. Ezt a megvalósítást egy konkrét környezet számára kell elkészíteni, amely környezetet be kell mutatni és jelentőségét igazolni. Az alkalmazás fejlesztését körül kell járni olyan tekintetben, hogy a hallgató megismerje a robotizációs folyamatok jelentőségét és képes legyen kiválasztani a fejlesztéshez optimális eszközöket.

A különböző kamerarendszerek által gyűjtött információk komoly segítséget jelentenek a gazdálkodók számára a növények illetve az állatok egészségének, fejlődésének monitorozására és az esetleges problémák időben történő jelzésére. Ilyen problémák például a szarvasmarhatartás során a sántaság gyors felismerése, ami a fejőberendezéseknél elhelyezett kamerákkal és a képi információ mesterséges intelligencia segítségével történő feldolgozásával valósítható meg.

A hallgató feladata, hogy megismerkedjen gépi látás és tanulás technikákkal és felhasználva ezt a tudást, tervezzen meg egy rendszert, ami egy állat testtartását elemzi és testrészeit felismeri, illetve a súlyát kamerakép alapján meghatározza.

A Szabadban tartott gazdasági állatok (szarvasmarha, juh, sertés) teljesítményének, egészségi állapotának és viselkedésének nyomon követése más digitális megoldásokat kíván a zártan tartottakétól. Az ember által kevésbé kontrollálható környezet, az állatok nagyobb területen való Szabad mozgása olyan eszközöket kíván, amelyek a tartási környezetről és az állatok egyedeiről megbízható adatbázist hoz létre. Az adatok nagyobb távolságra való továbbítása és azok elemzése, majd az információ visszajuttatása a gazdálkodóhoz nem egyszerű informatikai feladat. Léteznek már megoldások, de lehet-e ezeknél jobb, gyorsabb és olcsóbb valós gazdálkodási körülmények között?

A hallgató feladata, hogy megismerje az eddig alkalmazott digitális megoldásokat és ezen ismeretek birtokában, azokat továbbfejlessze a valós gazdálkodási igényeknek megfelelően.

A projekt célja a KUKA youBot platform új, általános irányításának kifejlesztése (C++ nyelven). Ezzel kísérleti eszközt biztosítva a robotirányítási kutatási és az oktatási feladatokhoz. A platform 4 ún. omnidirection kerékkel mozgatható, egy kétujjas szervo megfogóval felszerelt 5 tengelyes robotkar található rajta, ahogy a lenti képen látható.

A feladathoz felhasználható a korábbi hivatalos driver, amely struktúrájában nem felel meg a fenti céloknak, és fejlesztését 2013 után leállították.

A projekt jelenlegi státusza: a robotkar alacsonyszintű irányítása működik, így a robotkar csuklóinak tetszőleges szögsebesség, nyomaték utasítás adható, ezekből taskok definiálhatóak, és a folyamat monitorozható. (https://www.youtube.com/watch?v=qvBEQsGvC3M)

A további feladatok:

– A megfogó és a platform kerekek vezérlőjének implementációja és tesztelése.

– Az alacsonyszintű irányítás optimalizációja és a robusztus működés biztosítása.

– Kinematikai megoldó implementációja, amivel a robotkar tetszőleges pozícióba, orientációba küldhető.

– Diff. kinematikai megoldó implementációja, amivel a sebesség és gyorsulás mennyiségek számíthatóak.

– Dinamikai megoldó, amivel alkalmazhatóvá válik a kiszámított nyomatékok módszere az irányítás során.

– A kinematikai és dinamikai modell kalibrációja és validációja.

– A fejlesztési környezet portolása realtime Linux operációs rendszerbe (CMake script módosítások, az irányításért felelős ciklusok.)

– Integráció ROS (Robot Operating System) alapú használathoz

A feladatok közül a Hallgató meglévő készségeinek, érdeklődésének megfelelően határozzuk meg a feladatkiírást.

Szükséges készségek:

– Objektum orientált C++ programozási tapasztalat

Érdeklődés:

– beágyazott programozási ismeretek (itt EtherCAT busz)

– kinematikai (és robotmodellezési) ismeretek (orientáció leírása, szögsebesség)

– szabályozási módszerek

– MATLAB programozási tapasztalat (handle osztályok, GUI)

A feladat során a Hallgatónak lehetősége lesz megismerkednie és bekapcsolódnia a Bejczy Antal iRobottechnikai Központban folyó kutatási feladatokkal.

Az IMU egység egy gyorsulásmérő szenzorból, egy giroszkópból és (opcionálisan) egy magnetométerből álló mérőeszköz, ami lehetővé teszi a pozíció és az orientáció hozzávetőleges meghatározását.

Alkalmazási területeik rendkívül változatosak, a Bejczy Antal iRobottechnikai Központbeli felhasználásaik az utóbbi évekből magukban Foglalták az orvosi eszközök (biopszia), lőfegyver csövének követését és viselhető eszközöket.

Az eszközök pontossága korlátozott: egyrészt a zajos gyorsulásérték kétszeres integrálásából származó drift miatt, másrészt az orientációszámításban is hibát okozhat a gyors mozgások során nehezen becsülhető függőleges irány és a mágneses zaj is, ami megnehezíti alkalmazásukat laboratóriumi (orvosi, műszaki) környezetben. Ezért napjainkig kutatás tárgyát képezik az alkalmazható szenzorfúziós módszerek (mint Madgwick, Mahony, Kalman, GMV-D, VQF szűrők, stb.)

A projekt célja olyan viselhető eszköz fejlesztés, amely lehetővé teszi a kéztartás és kézmozgás alapján egy mobil robot platform irányítását és a rajta lévő robotkar vezérlését (praktikusan a bal kéz a platform mozgatása, jobb kéz a robotkar és a rajta lévő megfogó). Hasonló eszközöket már használnak drónok irányítása során, lásd a lenti képet.

Témák a projektben:

1. Eszközfejlesztés

–  Kézre szerelhető eszköz (kesztyű) tervezése, amelyek egy-egy IMU-t tartalmaznak, így lehetővé teszik a kezek orientációjának és pozíciójának követését. Valamint a jobb kézen lehetséges a mutató és hüvelykujj távolságának követése, továbbá néhány általános célú gomb is elhelyezkedik. Az aktuális értékeket bluetooth-on kommunikálja.

– Megvizsgálni mennyire használható mobil robot platform irányítására. Tesztelje az elképzelést virtuális környezetben, a robotkar irányítást a laboratóriumban elérhető ipari robotkarokkal, a platform irányítását a meglévő PlatypOUs egységen.

– Megvizsgálni, mennyire használható az eszköz nagyobb sebességek, mágneses zavarás esetén.

(Szükséges ismeret: C++ programozási tapasztalat, valamint beágyazott rendszerek, eszközfejlesztés irányú érdeklődés.)

2. Módszertani kutatás

– Kísérleti környezet létrehozása az IMU szenzorok (hardware és algoritmusok) szisztematikus vizsgálatához, a különbségeik bemutatásához.

– A legutóbb publikált szenzorfúziós eljárásokról összehasonlítást lehetővé tevő implementáció a publikációk és az open source implementációk alapján.

– Az eljárások összehasonlítása különböző mértékű zavarások (mozgás és mágneses) során, az eddigi alkalmazási környezeteknek megfelelően.

– Az eljárásokat integráló programcsomag közzé tétele github-on.

(Szükséges ismeret: C++ programozási tapasztalat, szűrési módszerek, szabályozástechnika irányú érdeklődés.)

Az érdeklődésnek, felmerülő ötleteknek megfelelően lehetséges módosítani a fenti pontokat.

A projekt során a Hallgatónak lehetősége lesz megismerkednie és bekapcsolódnia a Bejczy Antal iRobottechnikai Központban folyó kutatási feladatokkal.

A feladat leírása

A komplex mechatronikai rendszerek egyre nagyobb mértékben hagyatkoznak szenzorok, szenzorrendszerek méréseire. Ezek rendszerint aszinkron, különböző zajjal, esetenként drifttel képesek mérni a rendszer bizonyos tulajdonságait. A szűrés feladata ezeket a tulajdonságokat jól leíró modell alapján optimális becslést adni a rendszer állapotára, például a lokalizációs feladat esetén a mozgásállapotra.

Az utóbbi évtizedekben a nemzetközi közösség rendkívül széleskörű kutatást végzett a témában. A diplomamunka ezen módszerek közül a fő irányok azonosítása, megértése és összehasonlítása az egyetemen fejlesztett PlatypOUs mobil robot platform mozgásadatai alapján offline és összemérve az eljárások hatékonyságát a jelenleg használt programcsomagokkal.

A feladathoz szükséges ismeretek:

• C++ és MATLAB (vagy Python) programozási ismeret
• Git verziókövetési rendszer
• Irányítástechnikai / irányításelméleti ismeretek (állapottér modell, szimuláció, szűrés)
• Sztochasztikus számítások (várható érték, szórás) ismerete

A feladat részletezése:

1.  A lineáris/kiterjesztett/unscented Kalman-szűrő módszerek alapjainak megismerése;
2. A kapcsolódó szakirodalom feldolgozása, az összehasonlítandó módszerek kiválasztása;
3. Lokalizációs modell(ek) kidolgozása;
4. A platform megismerése, tesztadatok rögzítése;
5. A szűrési eljárások implementációja, tesztelése és optimalizációja a tesztadatok alapján;
6. Konklúzió levonása, összehasonlítás a jelenleg használt eljárással;
7. A legjobb eljárás implementációja ROS komponensként;
8. Eredmények kiértékelése, publikálása.

A feladat során a Hallgatónak lehetősége lesz megismerkednie és bekapcsolódnia a Bejczy Antal iRobottechnikai Központban folyó kutatásokba.

A feladat leírása 

Az ipari robotkarok rendkívül jó ismétlési pontossággal rendelkeznek, de abszolút pontosságuk, ami megadja hogy megadott elmozdulást/elfordulást mekkora pontossággal képes megvalósítani. Ez a számításhoz használt robotmodelltől függ, amit a gyártók kalibrálnak és megkísérli lekövetni a nominális modelltől való eltéréseket és középértéket adni a rugalmas deformációk, hajtáslánc bizonytalanságai miatt pontatlanságokra.

Ez rendszerint 5-10x nagyobb pontatlanságot okoz, mint a robot ismétlési pontossága. Ez a robotmodell fejlesztésével javítható. A robotika korai időszaka óta fejlesztettek erre módszereket, mind a robot geometriai leírására, mind a további bizonytalanságra. A teljesség igénye nélkül ezek egyike, hogy nem a teljes munkatérre tervezik a modellt, hanem csak egy szűk zónájára, ahol pontos műveletekre van szükség. Ezek a zónák közötti fuzzy interpoláció is izgalmas kérdés. Valamint a hagyományos geometriai modell kiegészítése egy soft computing réteggel a további tulajdonságok leírására is eszköze lehet a kalibrációnak.

A kérdés a biológiai minták kezelése során merült fel, ahol a helyzetet bonyolítja, hogy ebben az esetben a felszerelt kamera alapján történik az üveglemezek azonosítása. A cél a robotmodell és a kalibrációs folyamat fejlesztése a pontosabb megfogás érdekében.

A feladathoz szükséges ismeretek:

• C++ és MATLAB (vagy Python) programozási ismeret
• Git verziókövetési rendszer
• Robotmodellezési alapismeretek ismeretek (Denavit-Hartenberg paraméterek)
• Optimalizációs módszerek

A feladat részletezése:

1.  A Denavit-Hartenberg modell és a kapcsolódó újabb módszerek (pl. Hayati) paramétereinek, a rájuk épülő kalibrációs módszerek megismerése;
2. A kapcsolódó szakirodalom feldolgozása;
3. Fejlesztési terv kidolgozása;
4. Adatgyűjtés a robotkarral;
5. A kalibrációs eljárás implementációja, tesztelése és optimalizációja az adatok felhasználásával;
6. Konklúzió levonása, összehasonlítás a jelenleg használt eljárással;
7. Eredmények kiértékelése, publikálása.

A feladat során a Hallgatónak lehetősége lesz megismerkednie és bekapcsolódnia a Bejczy Antal iRobottechnikai Központban folyó kutatásokba.

A zárt körű szabályozáson alapuló személyre szabott tumorterápia esetén a zárt kör négy elemet tartalmaz: a szabályozót, a beavatkozó szervet, a tumornövekedési modellt és az érzékelő szervet. Szabályozó algoritmusok és matematikai tumornövekedési modellek már nagy számban állnak rendelkezésre a szakirodalomban, azonban a fizikai megvalósítás, azaz a hardveres eszközök mint beavatkozó és érzékelő szerv gyakorlati használata még nyitott kérdés. Számos tanulmány bizonyítja, hogy a folytonos infúziós terápia hatékonyabb, mint a bolus adagolás, azonban a folytonos adagolás csak klinikai körülmények között alkalmazható jelenleg, hordozható eszközként még nem létezik. Az adagolás elméletben megvalósítható lenne például sejtkapszulázó rendszerekkel vagy mini-ozmotikus pumpákkal, az érzékelés pedig a nanotechnológia különböző eszközeivel, azonban a kérdés megválaszolásához átfogó szakirodalmi kutatás, majd az eredmények szintetizáló értékelése szükséges, melynek eredményeképpen egy lehetséges prototípus összeállítása a végső cél.

Az élettani és kórélettani folyamatok megfigyelése és vizsgálata az orvostudomány tárgya, azonban ahhoz, hogy ezekből az ismeretekből modelleket tudjunk alkotni, az egyes folyamatokat matematikailag formalizálni kell. Első lépésben a modellezési feltevéseket kell definiálni, mely során egyrészt megadjuk, hogy milyen feltételeket rögzítünk (pl. gömb alakú tumor geometria), másrészt szét kell választani azokat a részfolyamatokat, amelyeket fontosnak tartunk az adott élettani vagy kórélettani folyamat leírásához, tumornövekedés esetén például a sejt proliferáció és nekrózis. Figyelembe véve ezen részfolyamatok természetét (pl. annak száma, hogy hány tényezőtől függ a részfolyamat, mutat-e szaturációt) egy megfelelő leíró függvényt kell választani ezek leírásához. Végezetül definiálni kell azon változókat, amelyek változása az egyes részfolyamatokkal leírható. A tumornövekedési modellek tipikusan közönséges differenciálegyenletekből (ODE) felépített modellek, az így felállított egyenletek zárt körű szabályozótervezés esetén a tumornövekedési modell állapotegyenletei.

A daganatterápiák klasszikus típusai a kemoterápia, a sugárterápia és a sebészeti eljárások. Kemoterápia során citosztatikus szerek használatával, sugárterápia esetén ionizáló sugárzás használatával történik a daganatos sejtek elpusztítására, ám mind a két kezelésnek számos mellékhatása van. Sebészeti onkológia esetén a tumor teljesen eltávolítható, mellékhatás nélkül, azonban nem minden daganattípus minden stádiumban műthető, illetve a tumor számos esetben kiújulhat. Az elmúlt évtizedek új terápiás csoportja a célzott molekuláris terápiák (CMT), melyek specifikusan különböző daganatos mechanizmusok ellen harcolnak, így jobb hatékonyság érhető el kevesebb mellékhatással. A célzott molekuláris terápiák megvalósíthatóságának fontos eszköze a nanotechnológia, mivel ilyen módon közvetlenül és szelektíven, következésképpen hatékonyan lehet eljuttatni a daganatos sejtekhez az alkalmazandó terápiás szert. A nanotechnológia daganatterápiás alkalmazásának irodalma igen széles és gazdag; ezen tudományos cikkek áttekintése és összehasonlítása, majd kritikai elemzése után a nanoengineering onkológiában használható megoldásainak megtalálása olyan feladat, amely a perszonalizált terápia megteremtésének fontos eleme.

Az orvosi terápiás gyakorlat sok esetben, illetve tradicionálisan empirikusan, tapasztalati úton került kifejlesztésre, figyelembe véve ugyan bizonyos faktorokat (pl. nem, testtömeg, életkor), de semmiképpen sem személyre szabott terápiás lehetőséget biztosítva. Annak érdekében, hogy a személyre szabott terápia alapjait meg tudjuk teremteni, az élettani és kórélettani folyamatokat orvosi kutatás keretein belül meg kell ismerni, majd ezt az ismeretanyagot felhasználva matematikai összefüggésekben realizálni. Számos ilyen matematikai formalizált tumornövekedési modell létezik, ezek áttekintése és összehasonlítása, kritikai elemzése olyan feladat, amely a perszonalizált terápia megteremtésének első lépése.

Egygépes és helyi hálózatban működő Bolti rendszer

Java alapú autókölcsönző webalkalmazás fejlesztése Angular keretrendszerrel

Hangalapú csoportmunkát támogató webalkalmazás készítése

Canon fényképezőgép vezeték nélküli vezérlése Kotlin alapú Androidos szoftver segítségével

Eszköz nyilvántartó és leltározó fullstack JS alkalmazás

Biztonság fókuszú webalkalmazás készítése események kezelésére

Sport statisztikai webalkalmazás fejlesztése

Machine learning algoritmusok összehasonlítása zenei ajánlórendszer fejlesztésével

Automatikus receptkészítő aplikáció

Specifikáció üzleti objektum életciklus kezelésének támogatása SAP BTP szolgáltatás integrációs alapokon

Pszeudokód Értelmező és Kódelemző Alkalmazás

ARC megoldása látens vektorterekben

Egyedi kezdőoldal készítő

Érzelem alapú zene ajánló alkalmazás neurális hálózat segítségével

Egész oldalas képregény színezés

Otthoni edzés alkalmazás az edzésforma elemzéséhez

Magyar nyelvű természetes nyelvi feldolgozást használó chatbot

Pajzsmirigy csomók detektálása ultrahangos képek alapján mély konvolúciós hálózatokkal

Mesterséges Intelligenciával támogatott légiforgalom irányítás

Szájmaszk detektálás

VR Autósiskola

Ételfutár drónok hálózatának optimalizálása és ábrázolása szimulációban

Valós idejű esemény folyamok feldolgozása, megfigyelése és szabályozása

Scipring Nyelv Implementáció 3D Játék Motorhoz

Folyóvizek felszínformáló erejének modellezése

Idősorok klaszterezése folytonos módon mély neurális hálózatok segítségével

Sportesemény sorsolás kombinatorika segtségével

Li-ion akkumulátorokkal ellátott háztartási méretű kiserőművek prediktív energiamenedzsmentje Mesterséges Intelligencia alkalmazásával

Kézi gesztus felismerés Powerpoint vezérlésére komplex környezetben

Leshelyzetet meghatározó rendszer tervezése és kialakítása megyei pályákon

Absztrakt festmények csoportosítása gépi tanulás segítségével

A téma leírása nagy vonalakban:

Háttér:

Napjainkban az ipari folyamatok automatizálása már a húsfeldolgozás területén is egyre fontosabb, ez azonban több szempontból is komoly műszaki kihívásokat jelent. Az élelmiszerbiztonsági előírások, és a növények és állatok természetes biológiai változatossága miatt ezeknek a folyamatoknak a megbízható automatizálásához újfajta „okos” eszközök (kések, megfogók stb.) tervezése szükséges, melyek hardveres és szoftveres megoldásokkal biztosítják az eszközök biztonságos és megbízható működését.

Feladat:

Jelen témakiírás egy húsipari automatizáláshoz tervezett „okos megfogó” szoftverének gyakorlati fejélesztésével foglalkozik. A kétujjas megfogó két különböző módszerrel becsüli a zárási (megfogási) erőt, ezeket felhasználva kell zárthurkú erőszabályozást megvalósítani. A feladat része különböző szabályozási módszerek összehasonlítása, vizsgálata és tesztelése a megfogó feladatának figyelembevételével.

Programnyelvek, környezetek: Mikrovezérlő-programozás (ESP8266, C++)

A feladat részletezése:

• Húsipari automatizálás feladatspecifikus kihívásainak megismerése
• Erőszabályozási módszerek, lehetőségek feltérképezése
• Szoftverfejlesztés: különböző szabályzók implementálása

Objektív tesztelési és összehasonlítási módszer kidolgozása, tesztelés, kiértékelés

A téma leírása nagy vonalakban:

Háttér:

A robot asszisztált minimál invazív sebészet (RAMIS) integrálja a robotok pontosságát, precizitását és erejét az emberi problémamegoldó képességgel, így nyitva új távlatokat a 21. századi sebészetben. A da Vinci sebészeti robotrendszer – minden előnye mellett – azonban újfajta kihívások elé is állítja a sebészeket (pl. erővisszacsatolás hiánya, korlátozott látótér stb.), ezek leküzdésére fejlesztünk a sebészeket potenciálisan segítő megoldásokat. A sebész szemmozgásának követése több szempontból is hasznos (sebészeti képességfelmérés, műtőtermi kommunikáció segítése, robotvezérlés).

Feladat:

A hallgató feladata a tekintetkövetés alapján a da Vinci Robot endoszkópjának vezérlése különböző pozíciószabályozási módszerekkel, illetve ezek összehasonlítása, objektív vizsgálata.

Programnyelvek, környezetek: ROS, Python/C++

A feladat részletezése:

• Tekintetkövető módszerek, algoritmusok megismerése
• A da Vinci Robot fejlesztői környezetének és a tekintetkövető rendszernek a megismerése
• Endoszkópvezérlés megvalósítása különböző pozíciószabályozó algoritmusokkal
• Különböző vezérlési eljárások vizsgálatára, összehasonlítására módszertan kidolgozása

Vezérlési eljárások hasznosságának vizsgálata

A téma leírása nagy vonalakban:

Háttér:

Napjainkban az ipari folyamatok automatizálása már a húsfeldolgozás területén is egyre fontosabb, ez azonban több szempontból is komoly műszaki kihívásokat jelent. Az élelmiszerbiztonsági előírások, és a növények és állatok természetes biológiai változatossága miatt ezeknek a folyamatoknak a megbízható automatizálásához újfajta „okos” eszközök (kések, megfogók stb.) tervezése szükséges, melyek hardveres és szoftveres megoldásokkal biztosítják az eszközök biztonságos és megbízható működését.

Feladat:

Jelen témakiírás egy húsipari automatizáláshoz tervezett „okos megfogó” szoftverének fejélesztésével foglalkozik, a megfogóba beépített endoszkóp-kamera képe alapján opticalflow (optikai áramlás) meghatározásával kell detektálni a céltárgy megcsúszását. A szoftverfejlesztést a megfogóba beépített Raspberry Pi compute modulra kell optimalizálni.

Programnyelvek, környezetek: ROS, Python, OpenCV

A feladat részletezése:

• Húsipari automatizálás feladatspecifikus kihívásainak megismerése
• Opticalflow alapú módszerek feltérképezése
• Szoftvertervezés: megfelelő modellek, módszerek, könyvtárak stb. kiválasztása
• Szoftverfejlesztés
• Szoftvertesztelés valós szcenáriókban

A feladat

Egy nagyvállalati hálózat forgalmának elemzés során, illetve telemetria segítségével lehetőségünk van különböző feladatok megoldására, mint például hálózat méretezés, rosszul beállított protokollok, nem biztonságos protokollok használata, hálózati támadások észlelése, illetve felderítése.

Forgalom elemzés során a naplózás kiemelt fontosságú, hogy a rekordokat további elemzésnek vessük alá, mint hibák megtalálása, törvényszéki és jogi bizonyítások, riportok készítése. Lekérdezések összefüggések keresése valamilyen elemző szoftverrel jelen esetben Splunk segítségével történik

Modern webszerverek már csak TLS 1.2 és TLS 1.3-as kapcsolatokat használnak így a titkosított forgalom dekódolása kulcsfontosságú a hálózat elemzés során. Kulcsok biztonságos elhelyezése és elküldése szintén kritikus és ennek a megoldásáról is gondoskodni kell.

A dolgozatnak tartalmaznia kell:

· Rendszertervet az eszközökről

· NetFlow, sFlow, IPFIX protokollok bemutatás összehasonlítása

· NDR elemei (szenzor, csomagtárolás, csomagelemzés)

· Splunk elemei (Indexer, Forwarder, Search Head)

· TLS 1.2 és TLS 1.3 dekódolásának lehetőségei megvalósítása és problémái

Cél: Google DialogFlow segítségével részletes chatbot kidolgozása, melyek beszélgetni lehet egy adott témakörben. A chat program fizikai robotba való feltöltése és működtetése.

Cél: Egy egyszerűbb játékprogram  készítése, ahol az adott játékost nem az ember, hanem a gép vezérli és tanítja. A tanítás során egyre ügyesebb lesz a gép és megtanulja kikerülni az akadályokat.

Cél: Python vagy Java programnyelven olyan alkalmazás fejlesztése, mely egy adott videófelvételen felismeri a látható objektumokat és jelölni is tudja élőben a látható felvételen.

A téma leírása nagy vonalakban:

Az elmúlt három évtizedben a Robot-Asszisztált Minimál Invazív Sebészet (RAMIS) beavatkozások elterjedése számos áttörést hozott a sebészetben. Az új technika segítségével a beavatkozások jelentős hányada elvégezhető apró metszéseken keresztül bevezetett eszközökkel, az operáció területét endoszkópos kamera képen követve. A sebészek számára a RAMIS irányzat az előnyei mellett kihívásokat is jelent, számos részfeladat az operátor számára túlságosan komplexé vagy időigényesé vált. Az aktuális robotsebészeti kutatások jelentős része e részfeladatok automatizálásával foglalkozik, hogy ezzel is csökkentsék a sebészekre nehezedő kognitív terhelést. Míg merev szöveteket érintő automatizált megoldások (a pontos regisztráció lehetősége miatt) már léteznek, a lágy szöveteken végzett beavatkozások komoly kihívást jelentenek az automatizálás szempontjából. Az elmúlt években e kutatási területen egyre gyakrabban foglalkoznak sebészeti gyakorló feladatok automatikus végrehajtásával, mely egyszerűsített modellként szolgálhat a magasabb komplexitású sebészeti részfeladatok automatizálása során.

A jelölt feladata sebészeti gyakorlófeladatok autonóm végrehajtásának magas szintű implementációja a Bejczy Antal Intelligens Robottechnikai Központban rendelkezésre álló da Vinci sebészroboton, és annak nyílt programozását lehetővé tévő da Vinci Research Kit-en (DVRK). A robot alacsony szintű irányítását Robot Operating System (ROS) alapú moduláris szoftver keretrendszer (iRob Surgical Automation Framewok, irob-saf) támogatja. A jelölt munkájának része objektumok detektlása és pozíciójának becslése RGB-D kamera felhasználásával, a gyakorlófeladat elvégzéséhez szükséges munkafolyamat implementációja, illetve a kész megoldás validációja.

A feladat részletezése:

• A robotsebészeti automatizálás szakirodalmának áttekintése
• A ROS, da Vinci Sebészeti Robotrendszer, a DVRK platform és az irob-saf keretrendszer megismerése;
• A használt RGB-D kamera megismerése;
• A kulcsobjektumok detektálása és 3D pozíciójuk becslése;
• A látórendszer beépítése és integrálása a DVRK kutató rendszerbe és az irob-saf keretrendszerbe;
• A sebészeti gyakorlófeladat automatikus végrehajtásához szükséges munkafolyamat magasszintű implementációja;
• Teszek futtatása, az eredmények kiértékelése.
  

A feladat során a Hallgatónak lehetősége lesz megismerkednie és bekapcsolódnia a Bejczy Antal Intelligens Robottechnikai Központban folyó kutatási feladatokkal.

A téma leírása nagy vonalakban:

A Robot-Asszisztált Minimál Invazív Sebészet (RAMIS) beavatkozások elterjedése forradalmasította a sebészet gyakorlatát, számos beavatkozás elvégezhető apró metszéseken bevezetett, távolról irányított eszközök segítségével. Az új technika használata azonban új kihívások elé is állította a sebészeket, számos részfeladat végrehajtása túlságosan időigényessé vált. Sokan úgy gondolják, hogy a következő lépés a sebészet fejlődésében e részfeladatok automatizálása lehet. A részfeladat-szintű automatizálás egyik legnagyobb kihívása a milliméter alatti pontosság elérése a kép által vezetett manipulátorokkal.

A jelölt feladata a szakirodalomban fellelhető technikák alapján szem-kéz regisztrációs alkalmazás fejlesztése, melyhez a Bejczy Antal Intelligens Robottechnikai Központban rendelkezésre áll egy da Vinci sebészeti robotrendszer, és annak nyílt programozását lehetővé tévő da Vinci Research Kit (DVRK), illetve a jelölt munkáját Robot Operating System (ROS) alapú moduláris szoftver keretrendszer (iRob Surgical Automation Framewok, irob-saf) is támogatja. A jelölt munkájának része a kész megoldás pontosságának vizsgálata.

A feladat részletezése:

• A robotsebészeti automatizálás és kapcsolódó szem-kéz regisztrációs módszerek  szakirodalmának áttekintése
• A ROS, da Vinci Sebészeti Ropbotrendszer, a DVRK platform és az irob-saf keretrendszer megismerése;
• Hatékony szem-kéz regisztrációs módszer elméleti kidolgozása;
• A szem-kéz regisztrációs módszer implementációja és integrálása a DVRK kutató rendszerbe és az irob-saf keretrendszerbe;
• Kísérletsorozatok, mérések lebonyolítása, az eredmények kiértékelése.

A feladat során a Hallgatónak lehetősége lesz megismerkednie és bekapcsolódnia a Bejczy Antal Intelligens Robottechnikai Központban folyó kutatási feladatokkal.

A téma leírása nagy vonalakban:

Az elmúlt három évtizedben a sebészet fejlődését meghatározta a Robot-Asszisztált Minimál Invazív Sebészet (RAMIS) beavatkozások elterjedése. Az új technika segítségével a beavatkozások jelentős hányada elvégezhető apró metszéseken keresztül bevezetett eszközökkel, az operáció területét endoszkópos kamera képen követve. A nyitott beavatkozások és a hagyományos Minimál Invazív Sebészeti (MIS) technikák során gyakori, hogy a sebész tapogatózás (palpáció) alapján azonosít bizonyos anatómiákat vagy elváltozásokat, daganatokat, melyek keménysége eltér a környező szövetektől. Sajnálatos módon a mai napig nem létezik olyan klinikai RAMIS rendszer, mely haptikus visszacsatolást biztosítana a sebész számára. A sebész munkájának támogatásán túl a szenzorral gyűjtött adatok a sebészeti adattudomány számos területén is felhasználhatóak.

A jelölt feladata palpációs szenzor fejlesztése a da Vinci Sebészeti Robotrendszerre, mely alkalmas palpációs vizsgálatok lefolytatására. A jelölt rendelkezésére áll a Bejczy Antal Intelligens Robottechnikai Központban található da Vinci sebészrobot, és annak nyílt programozását lehetővé tévő da Vinci Research Kit-en (DVRK).  A robot alacsony szintű irányítását Robot Operating System (ROS) alapú moduláris szoftver keretrendszer (iRob Surgical Automation Framewok, irob-saf) támogatja. A jelölt munkájának része különböző keménységű komponenseket tartalmazó szilikon fantomok palpációs vizsgálatán keresztül a kész szenzor validációja.

A feladat részletezése:

• A robotsebészet és kapcsolódó palpációs vizsgálatok szakirodalmának áttekintése
• A ROS, da Vinci Sebészeti Robotrendszer, a DVRK platform és az irob-saf keretrendszer megismerése;
• A szakirodalmi módszerek alapján palpációs szenzor tervezése;
• A palpációs szenzor megépítése, hardveres és szoftveres integrációja;
• Palpációs vizsgálatok végzése fantom környezetben, a mérések kiértékelése, a fejlesztett szenzor validációja.

A feladat során a Hallgatónak lehetősége lesz megismerkednie és bekapcsolódnia a Bejczy Antal Intelligens Robottechnikai Központban folyó kutatási feladatokkal.

A téma leírása nagy vonalakban:

A Robot-Asszisztált Minimál Invazív Sebészet (RAMIS) beavatkozások alapja, hogy a sebész a műtétet metszéseken keresztül bevezetett távolról vezérelt eszközökkel végzi, az operáció területét endoszkópos kamera képen követve. A robotizált teleoperációs rendszerek jelenléte lehetővé teszi a sebész kézmozdulatainak rögzítését. Az így nyert adatok a sebészeti adattudomány számos területén felhasználhatóak, mint a sebészeti készségek felmérése, vagy a sebész figyelmének, kognitív terhelésének monitorozása.

A jelölt feladata fantom környezetben végezhető kísérlet tervezése, és lebonyolítása, a Bejczy Antal Intelligens Robottechnikai Központban rendelkezésre álló da Vinci sebészroboton, és annak nyílt programozását lehetővé tévő da Vinci Research Kit-en (DVRK) emberi mozgásminták gyűjtése. A feladat része a mozgásminták feldolgozása, jellemzők kinyerése, illetve munkafolyamatok szegmentációja.

A feladat részletezése:

• A robotsebészettel, robotsebészeti mozgásmintákkal kapcsolatos szakirodalom áttekintése;
• A ROS, da Vinci Sebészeti Robotrendszer, a DVRK platform és az irob-saf keretrendszer megismerése;
• Kísérlet tervezése, fantom környezet megépítése, az adatgyűjtésre használható infrastruktúra összeállítása;
• Kísérletek elbonyolítása, emberi mozgásadatok rögzítése;
• A rögzített mozgásadatok feldolgozása, többletinformáció kinyerése az irodalomban azonosított módszerek alapján.

A feladat során a Hallgatónak lehetősége lesz megismerkednie és bekapcsolódnia a Bejczy Antal Intelligens Robottechnikai Központban folyó kutatási feladatokkal.

A téma leírása nagy vonalakban:

Az elmúlt évtizedekben a Robot-Asszisztált Minimál Invazív Sebészet (RAMIS) beavatkozások elterjedése számos áttörést hozott a sebészetben. Az új technika segítségével a beavatkozások jelentős hányada elvégezhető apró metszéseken keresztül bevezetett eszközökkel, az operáció területét endoszkópos kamera képen követve. A sebészek számára a RAMIS irányzat az előnyei mellett kihívásokat is jelent, számos részfeladat az operátor számára túlságosan komplexé vagy időigényesé vált. Az aktuális robotsebészeti kutatások jelentős része e részfeladatok automatizálásával foglalkozik, hogy ezzel is csökkentsék a sebészekre nehezedő kognitív terhelést. Míg merev szöveteket érintő automatizált megoldások (a pontos regisztráció lehetősége miatt) már léteznek, a lágy szöveteken végzett beavatkozások komoly kihívást jelentenek az automatizálás szempontjából. A jelenleg intenzív kutatási fázisban lévő megoldások szinte kizárólag a részleges automatizálás kategóriájába sorolhatók, így elengedhetetlen a sebész általi folyamatos felügyelet.

A jelölt feladata sebészeti gyakorlófeladatok autonóm végrehajtásához hatékony ember-gép interfész fejlesztése, melyhez a Bejczy Antal Intelligens Robottechnikai Központban rendelkezésre áll egy da Vinci sebészeti robotrendszer, és annak nyílt programozását lehetővé tévő da Vinci Research Kit (DVRK). A részfeladat autonóm végrehajtását Robot Operating System (ROS) alapú moduláris szoftver keretrendszer (iRob Surgical Automation Framewok, irob-saf) támogatja. A jelölt munkájának része hatékony kommunikációs módszer kidolgozása a sebész és az autonóm rendszer között, a módszer implementációja és a meglévő rendszerbe való integrációja, illetve a kész megoldás validációja.

A feladat részletezése:

• A robotsebészeti automatizálás és ember-gép interfészek szakirodalmának áttekintése
• A ROS, da Vinci Sebészeti Robotrendszer, a DVRK platform és az irob-saf keretrendszer megismerése;
• Hatékony ember-gép interfész elméleti kidolgozása;
• Az ember-gép interfész implementációja és integrálása a DVRK kutató rendszerbe és az irob-saf keretrendszerbe;
• Kísérletsorozatok, mérések lebonyolítása, az eredmények kiértékelése.

A feladat során a Hallgatónak lehetősége lesz megismerkednie és bekapcsolódnia a Bejczy Antal Intelligens Robottechnikai Központban folyó kutatási feladatokkal.

Hasonlítsa össze az ingyenesen elérhető informatikai rendszerek monitorozására használható megoldásokat. Tervezzen és valósítson meg egy monitoring rendszert adatbázis szerver, webszerver és egy tetszőleges saját fejlesztésű alkalmazás monitorozásához.

Hasonlítsa össze az ingyenesen elérhető adatbázis rendszereket a nagy rendelkezés állás szemszögéből, tervezzen meg és valósítson meg egy ilyen rendszert. A replikációs faktor minimum három legyen. Készítsen el egy használtai útmutatót a rendszer üzemeltetéséhez, leállás nélküli frissítéséhez (no-downtime), rendszeres mentéséhez (full backup, incremental backup) és visszaállításához (point-in-time restore). Adjon megoldást a rendszer teszteléséhez is.

Tervezzen és valósítson meg egy olyan programot, amely speciális hardver használata nélkül képes szimulálni egy gesztusverzérlő eszköz működését. A program előre felvett gesztusokkal működjön. A felhasználónak legyen lehetősége rögzítésre, a felvett mozdulatok módosítására és azok tetszőleges módon való visszajátszására, adjon lehetőséget több gesztus egymás után illesztésére, vágására. Rendelkezzen a program felhasználóbarát grafikus felülettel.

Tervezzen meg és készítsen el egy olyan megoldást, amely egy rádió-távirányítású eszközt átalakítva a 3D-s gesztusvezérlőből származó adatok felhasználásával képes irányítani.

Tervezzen meg és készítsen el egy olyan alkalmazást, amely a 3D-s gesztusvezérlőből származó adatok felhasználásával vezérli a prezentációkat. A gesztusok felismeréséhez a mesterséges intelligencia eszközeit használja.

Tervezzen és valósítson meg egy a környezet érzékelésére alkalmas rendszert. A tervezés során a Kinect szenzort használja fel a szenzor környezetének háromdimenziós pontfelhőjének elkészítésére.  Oldja meg a különböző pozíciókban készült pontfelhők egymáshoz illesztését, hogy nagyobb terület érzékelése is lehetséges legyen. Tervezze és valósítsa meg a rendszerét.

Tervezzen és valósítson meg olyan érzékelő és beavatkozó eszközöket amikkel egy okosotthont lehet felépíteni. Az eszközök egy központi egységhez csatlakoztatásával távolról legyen vezérelhető és figyelhető a rendszer. Törekedjen az önálló energiatakarékos modulok tervezésére, amik könnyen csatlakoztathatóak és leválaszthatóak legyenek a meglévő rendszerben. Tervezze és valósítsa meg a rendszerét. 

Tervezzen és valósítson meg egy önvezető autót. A jármű legyen képes felismerni az útjába kerülő akadályokat, majd ezeket kerülje ki, hogy eljusson egy megadott célterületre. Válassza ki a feladat megoldásához legmegfelelőbb szenzorokat és vezérlő elektronkát. Tervezze és valósítsa meg a rendszerét. 

Felhasználó és YouTube reklámok korrelációjának vizsgálata, elemzése

A YouTube-on megjelenő hirdetések pontosságának vizsgálata

YouTube reklámok blackbox elvű tesztelése, elemzése

A feladat leírása:

A frisspiacra szánt gombát jelenleg, kizárólag kézzel szüretelik. Ennek eredményeként a gombaipar nagymértékben függ az emberi munkaerőtől. A gombatelepek működési költségeinek mintegy fele a munkaerőköltség, amely főként a betakarítási költségekből áll. Az emelkedő bérek, a munkaidő és a munkakörülmények szigorúbb figyelembevétele is növeli a fizikai munka problémáit. Ezen okok miatt nagy szükség van a betakarítás automatizálására. Az automatizálás első lépése az egyes gombák detektálása gépi látás eszközök segítségével, valamint a környezeti paraméterek folyamatos mérése. Detektálás alatt olyan érzékelő eszköz használatát értjük, amelynek segítségével beazonosíthatók az adott feltételeknek megfelelő gombafejek és könnyebbé válik a szüretelés folyamata. A hallgató feladata, hogy megtervezze ezt az eszközrendszert és kisminta modellen megvalósítsa a monitorozó rendszert.

A feladat részletezése:

• Bevezetést, a téma választásának indoklását;
• Gombatermesztés jelenlegi technológiai lépéseinek és körülményeinek ismertetését;
• A gombatermesztés automatizálásáról szóló szakirodalom áttekintését;
• A termesztési paraméterek monitorozásához kiválasztott, szükséges szenzorok és a gépi látás megvalósításához az eszközök leírását;
• Könnyen telepíthető szenzor és kamera rendszer hardveres és szoftveres megtervezésének dokumentálását a termesztési körülmények figyelembevételével;
• A tervezés lépéseinek dokumentálását és a működő minta rendszer bemutatását;
• Összegzést;
• További fejlesztési ötleteket.

A feladat leírása

A komplex mechatronikai rendszerek egyre nagyobb mértékben hagyatkoznak szenzorok, szenzorrendszerek méréseire. Ezek rendszerint aszinkron, különböző zajjal, esetenként drifttel képesek mérni a rendszer bizonyos tulajdonságait. A szűrés feladata ezeket a tulajdonságokat jól leíró modell alapján optimális becslést adni a rendszer állapotára, például a lokalizációs feladat esetén a mozgásállapotra.

Az utóbbi évtizedekben a nemzetközi közösség rendkívül széleskörű kutatást végzett a témában. A diplomamunka ezen módszerek közül a fő irányok azonosítása, megértése és összehasonlítása az egyetemen fejlesztett PlatypOUs mobil robot platform mozgásadatai alapján offline és összemérve az eljárások hatékonyságát a jelenleg használt programcsomagokkal.

A feladathoz szükséges ismeretek:

• C++ és MATLAB (vagy Python) programozási ismeret
• Git verziókövetési rendszer
• Irányítástechnikai / irányításelméleti ismeretek (állapottér modell, szimuláció, szűrés)
• Sztochasztikus számítások (várható érték, szórás) ismerete

A feladat részletezése:

1.  A lineáris/kiterjesztett/unscented Kalman-szűrő módszerek alapjainak megismerése;
2. A kapcsolódó szakirodalom feldolgozása, az összehasonlítandó módszerek kiválasztása;
3. Lokalizációs modell(ek) kidolgozása;
4. A platform megismerése, tesztadatok rögzítése;
5. A szűrési eljárások implementációja, tesztelése és optimalizációja a tesztadatok alapján;
6. Konklúzió levonása, összehasonlítás a jelenleg használt eljárással;
7. A legjobb eljárás implementációja ROS komponensként;
8. Eredmények kiértékelése, publikálása.

A feladat során a Hallgatónak lehetősége lesz megismerkednie és bekapcsolódnia a Bejczy Antal iRobottechnikai Központban folyó kutatásokba.

A feladat leírása

Az ipari robotkarok rendkívül jó ismétlési pontossággal rendelkeznek, de abszolút pontosságuk, ami megadja hogy megadott elmozdulást/elfordulást mekkora pontossággal képes megvalósítani. Ez a számításhoz használt robotmodelltől függ, amit a gyártók kalibrálnak és megkísérli lekövetni a nominális modelltől való eltéréseket és középértéket adni a rugalmas deformációk, hajtáslánc bizonytalanságai miatt pontatlanságokra.

Ez rendszerint 5-10x nagyobb pontatlanságot okoz, mint a robot ismétlési pontossága. Ez a robotmodell fejlesztésével javítható. A robotika korai időszaka óta fejlesztettek erre módszereket, mind a robot geometriai leírására, mind a további bizonytalanságra. A teljesség igénye nélkül ezek egyike, hogy nem a teljes munkatérre tervezik a modellt, hanem csak egy szűk zónájára, ahol pontos műveletekre van szükség. Ezek a zónák közötti fuzzy interpoláció is izgalmas kérdés. Valamint a hagyományos geometriai modell kiegészítése egy soft computing réteggel a további tulajdonságok leírására is eszköze lehet a kalibrációnak.

A kérdés a biológiai minták kezelése során merült fel, ahol a helyzetet bonyolítja, hogy ebben az esetben a felszerelt kamera alapján történik az üveglemezek azonosítása. A cél a robotmodell és a kalibrációs folyamat fejlesztése a pontosabb megfogás érdekében.

A feladathoz szükséges ismeretek:

• C++ és MATLAB (vagy Python) programozási ismeret
• Git verziókövetési rendszer
• Robotmodellezési alapismeretek ismeretek (Denavit-Hartenberg paraméterek)
• Optimalizációs módszerek

A feladat részletezése:

1.  A Denavit-Hartenberg modell és a kapcsolódó újabb módszerek (pl. Hayati) paramétereinek, a rájuk épülő kalibrációs módszerek megismerése;
2. A kapcsolódó szakirodalom feldolgozása;
3. Fejlesztési terv kidolgozása;
4. Adatgyűjtés a robotkarral;
5. A kalibrációs eljárás implementációja, tesztelése és optimalizációja az adatok felhasználásával;
6. Konklúzió levonása, összehasonlítás a jelenleg használt eljárással;
7. Eredmények kiértékelése, publikálása.

A feladat során a Hallgatónak lehetősége lesz megismerkednie és bekapcsolódnia a Bejczy Antal iRobottechnikai Központban folyó kutatásokba.

Feladat leírása:

Az elektromágneses hullámokra alapuló adattovábbítási módszerek, mint a Wi-Fi, 4G, 5G, vagy Bluetooth, nem használhatók víz alatti kommunikációra. Ehelyett ultrahanggal, víz alatti hangszóró (szonár) és mikrofon segítségével, hang alapú moduláció alkalmazásával valósítható meg az adatátvitel.

A feladat célja egy erre alkalmas hangszóró és mikrofon megtervezése és megépítése (elektronika, vízálló tokozás), hang modulációs protokoll (fizikai kommunikációs réteg) megtervezése és implementálása, illetve a hangszóró/mikrofon illesztése valamilyen programozható, power bank-ról üzemeltethető számítási egységhez (pl. Raspberry Pi Zero + GPIO interface).