A feladat

Kis- és középvállalatok esetén igen gyakran felmerülő igény a különböző méretű és tömegű szállítandó csomagok kamionokra való pakolásának megoldása hatékony módon, mivel itt sokszor előfordul, hogy a csomagok száma és mérete eltérő, a szállítandó termékek paraméterei és mennyisége minden egyes szállítás alkalmával változhat, ugyanakkor egy nem megfelelő módon megpakolt kamion vagy teherautó (esetleg konténer) egy nagy forgalmat bonyolító vállalat esetén komoly veszteségeket jelenthet. Néhány ilyen jellegű webes alkalmazás ugyan rendelkezésre áll erre a feladatra, de egyik sem rendelkezik olyan széles funkcionalitással, ami a gyakorlati problémát teljes mértékben képes lenne megoldani. Meglehetősen nagy igény van egy megbízhatóan működő szoftverre, amely képes a vállalkozások számára rengeteg pénzt megtakarítani, amely a nem megfelelően kihasznált terek által elveszik minden szállítmányozás alkalmával. A Diplomamunka célja egy olyan alkalmazás, amely a különböző megadott paraméterek mellett (tömeg, dimenziók, kamionok száma és méretei, terhelhetősége és egyéb kényszerfeltételek) megmutatja, hogyan tehető hatékonnyá egy szállítmányozás, ennek grafikus reprezentációja pedig a szoftvert ergonomikussá is teszi, igénybevétele a felhasználók számára kényelmes.

Tervezzen és valósítson meg egy olyan elektronikai gyakorlópanelt, amelyen az alapvető analóg és digitális áramköri kapcsolások kialakíthatók. A rendszer tegye lehetővé az áramköri paraméterek digitális konfigurálását, valamint a beállítások és mérési eredmények távoli elérését. Vizsgálja a rendszer oktatási célú alkalmazhatóságát és automatizált feladatkiadás lehetőségét.

A hallgatók feladatai különböző funkcionalitások fejlesztése az Óbudai Egyetem Élettani Szabályozási Kutatóközpont által fejlesztett cukorbeteg döntéstámogató rendszerhez.

Főbb tematikák:
1) Automata inzulinadagoló rendszerhez kapcsolódó funkcionalitások fejlesztése.
2) Vércukorszint előrejelzéshez kapcsolódó funkcionalitások fejlesztése.
3) Automata naplózási funkciók fejlesztése, back-end integrációja.
4) Third-party rendszerek, hardverek vizsgálata, back-end integrációja.
5) Matematikai modellek vizsgálata, implementálása, back-end integrációja.
6) Big Data adatok elemzése, különböző adatforrások feldolgozása.
7) Webes/mobiltelefonos felületek, komponensek fejlesztése.
8) Objektum alapú univerzális rendszerkomponensek fejlesztése, integrációja.
9) Tesztesetek fejlesztése.

Részletezés:
1) Automata szabályozási funkciók fejlesztése modell alapon és modell függetlenül (modern, robusztus, adaptív szabályozások, gépi intelligencián alapuló szabályozások
(reinforcement learning, egyéb)) fejlesztése; safety funkcionalitások fejlesztése; kód/rendszer architektúra fejlesztése; felhőszámítási rendszerbe történő deploy.
2) Vércukorszint előrejelzés (modell alapú) pontosítása (almodellek beépítése, vizsgálata, másodlagos hatások figyelembe vételének (pl. cirkadián ritmus)).
3) Cukorbetegek naplózásának elősegítését lehetővé tevő automatizmusok kialakítása (pl. étkezésfelismerés, fizikai aktivitás felismerés).
4) AndroidAPS, OpenAPS rendszerek vizsgálata, funkcionalitások elkülönítése, integrálása, aktivitáskövető rendszerek (pl. GHealth) integrálása.
5) Vércukorháztartási modellek, HbA1c modellek, fizikai aktivitási modellek, stb. vizsgálata, implementációja, integrálása, automata identifikálási funkcionalitások fejlesztése.
6) Klinikai és nem klinikai mérési adatok elemzése, feldolgozása, adatgyűjtési módszerek kidolgozása, implementálása.
7) Egyes funkcionalitások API-n keresztüli elérésének kidolgozása, eredmények megjelenítése adott felületeken, diagramokban, beavatkozó jelelkben.
8) Szabványos adatcsere felületek, interfészek fejlesztése, valamint univerzális komponensek (pl. Runge-Kutta megoldó, stb) fejlesztése.
9) Az egyes komponensek, modulok, stb. adott követelményrendszer szerinti analízisének kidolgozása, tesztesetek fejlesztése (pl. kódminőség, kódrefakt automatizmusok, unit-tesztek).

Elvárt kompetenciák:
Python/MATLAB/Julia, alapvető komplex rendszerismeretek
Angol nyelvismeret
Nagyfokú önállóság, de egyúttal csapatban való részvétel

A nemlináris rendszerek irányítása fontos kihívás a mérnöki gyakorlatban. Tudományos kutatási és oktatási céllal kialakultak úgynevezett „benchmark” feladatok, amelyeken gyakran tesztelik a szabályozási megközelítéseket. Többek között ilyen akadémiai probléma Furuta inga irányítása is. A Furuta inga a fordított ingák egy típusa, amelynél az inga forgáspontja egy függőleges tengely körül aktuáltan forgatható. A feladat az inga felső instabil egyensúlyi helyzetének stabilizálása a vízszintes síkban lévő forgástengely függőleges tengely körüli megfelelő forgatásával.

A Bejczy Antal iRobottechnikai központban elkészítettünk egy ilyen eszközt, amelyet folyamatosan fejlesztünk újabb funkciókkal: mérési, vezérlési lehetőségekkel bővítjük a hardvert, vagy szoftveresen alakítunk ki újabb szabályozási környezeteket. Mindennek célja, hogy a tudományos vizsgálódásban és az oktatásban a legkorszerűbb eszköz álljon a rendelkezésünkre.

Ebben a témában többféle konkrét diplomafeladat kiírása is lehetséges akár irányításelméleti, akár hardver-es, vagy szoftveres fókusszal.

A feladat hatékony kezeléséhez az alábbi témákban való jártasságra szükséges, amelyek kellő elszántsággal és tehetséggel a munka közben is elsajátíthatóak:

• MATLAB programozás
• C++ programozás
• Beágyazott rendszerek programozása (Pl.: Arduino, ESP32)
• Rendszer és irányításelméletből:
  • Differenciál egyenletek
  • Dinamikai rendszerek állapotteres leírása
  • PID szabályozás tervezése
  • Póluselhelyezés állapot visszacsatolással

A feladat részletezése:

• A Furuta inga dinamikai modelljének megismerése
• A kapcsolódó szakirodalom és jó gyakorlatok feldolgozása
• A fejlesztési feladat részletes specifikációja
• Rendszerterv készítése
• Implementáció
• Tesztelés / validáció

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

A mobil robotok jelentősége vitathatatlan akár az ipari logisztika, akár a szélesebb értelemben vet szerviz robotika területén. Éppen ezért a mobil robotok irányítására az oktatásban is nagyobb hangsúlyt kell fordítani. Az Óbudai Egyetem Bejczy Antal iRobottechnikai központja célul tűzte ki egy kis költségvetésű, nyílt forrású oktatási mobil platform létrehozását, amely segítségével a hallgatók valós rendszeren kísérletezve ismerhetik meg a robotirányítás elméletét és gyakorlatát. Nyíltforrású oktatási és kutatási rendszer lévén nagy hangsúlyt fektetünk a jó minőségű példa alkalmazásokra és a dokumentációra.

A PlatypOUs platform fejlesztését az Óbudai Egyetemen tanuló, lelkes nemzetközi csapat végzi. A csapat aktuális feladataihoz illeszkedve tudunk konkrét szakdolgozat témát kiírni.

A feladathoz szükséges ismeretek:

• Python és/vagy C++ nyelvek
• Git verziókövető rendszer (GitHub)
• Robot Operating System (ROS)
• Webes technológiák ismerete előny (HTML5, CSS, JavaScript, Vue.js, stb.)
• Szerveroldali webes technológiák: Node.js, Express.js, Socket.io

A feladat részletezése:

• A PlatypOUs robot megismerése
• A fejlesztési célkitűzések megfogalmazása
• Architektúra terv és megvalósítási terv készítése
• Implementáció
• Tesztelés és dokumentáció

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

A robotok programozásának alapszintű megértése lassan a műszaki alapműveltség részévé válik. Ennek hátterében a robotalkalmazások általános elterjedése áll. Ma már a gyárakon kívül is számos hétköznapi környezetben működnek különféle szervizrobotok, de a termeléseben is minden eddiginél több robotot használnak. A robotprogramozás alapvetéseivel tehát már iskolás korban lehet és kell is ismerkedni. Ehhez szükségesek olyan eszközök, amelyekkel programozási ismeretek nélkül is megközelíthető ez a terület. A Roblockly egy olyan oktatási segédeszköz, amely az ún. blokk alap programozási környezetet biztosít a Universal Robots robotjaihoz. A feladat célja a Roblockly környezet továbbfejlesztése és kialakítása új funkciókkal.

A feladat részletezése:

• A didaktikai célú és egyéb alternatív robotprogramozási környezetek szakirodalmának és a piacon elérhető megoldások áttekintése.
• A Roblockly alkalmazás részletes bemutatása, beleértve az alkalmazott technológiákat.
• A Roblockly környezetben megvalósítandó új funkciók specifikációja.
• A specifikáció alapján elkészített megoldás részletes bemutatása.
• Az implementáció bemutatása.
• Részletes fejlesztői és felhasználói dokumentáció.

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

Multifunkciós műszer és kijelző fejlesztése versenyvitorlázáshoz”

A téma leírása nagy vonalakban:

A vitorlás hajó egy igen összetett dinamikai rendszer, amelynek irányítása sok-sok gyakorlást és módszerességet igényel. A fejlődést ma már a digitális technika eszközeivel is hatékonyan lehet támogatni. A piacon létező eszközök leginkább a nyers szenzoros adatok naplózására és a különböző hajó konfigurációk automatikus felismerésére fókuszálnak, amiből a csapat elemzéseket tud készíteni és nyomon követjeti a saját fejlődését, illetve elemezheti a hibákat. Ez a megközelítés akkor igazán hatékony, ha nagyon sokféle műszer (szélirány, szélsebesség, GPS, IMU, mágneses compass, sebesség a vízhez képest, kamerák stb.) áll rendelkezésre. A sok mérőegység bonyolulttá és drágává teszi a rendszert, amit főleg nagyobb hajókon építenek ki.

A feladat célja egy olyan kompakt egység kifejlesztése, ami a kishajók számára is elérhető és hasznos. Az elképzelés szerint egy GPS és IMU (opcionális szélirány és sebesség) alapon működő műszert fejlesztünk ki, ami a szenzorokat, a feldolgozó egységet és a kijelzőt is magában foglalja, valamint saját áramforrással rendelkezik. A fejlesztendő rendszer további célja, hogy a dinamikai modellezés és szenzorfúzió segítségével olyan szűrési funkciót biztosít, ami a nyers szenzor adatoknál jobb minőségű adatokat állít elő.

A fejlesztést az ESP32 alapú M5Stack fejlesztőeszközökkel valósítjuk meg, ami kényelmes és elegáns prototipizáló környezetet biztosít megfelelő számítási kapacitással.

A feladat hatékony kezeléséhez az alábbi témákban való jártasságra szükséges, amelyek kellő elszántsággal és tehetséggel a munka közben is elsajátíthatóak:

• Vitorlás hajó működésének ismerete
• Mechanikai ismeretek
• MATLAB programozás
• C++ programozás
• Beágyazott rendszerek programozása (Pl.: Arduino, ESP32)
• Rendszer és irányításelméletből:
  • Differenciál egyenletek
  • Dinamikai rendszerek állapotteres leírása
  • Kálmán szűrő

A feladat részletezése:

• A vitorlás hajó működésének megismerése
• A vitorlás hajó dinamikai modelljének megismerése
• A kapcsolódó szakirodalom és jó gyakorlatok feldolgozása
• A fejlesztési feladat részletes specifikációja
• Rendszerterv készítése
• Implementáció
• Tesztelés / validáció

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

A téma a KUKA vállalat által fejlesztett YouBot kísérleti és oktatási rendszerhez tartozó 5 tengelyes robotkar „retrofit” felhasználását célozza. A feladat során a YouBot rendszer eredeti ROS szoftverkörnyezetét alapul véve, egy alacsonyszintű mozgásszabályozó réteget kell kifejleszteni, amely lehetővé teszi a robotkar minél jobb minőségű irányítását gyorsaság és pontosság szempontjából.

A feladat megvalósításához ismerni kell az irányítástechnika és mozgásszabályozás alapjait, valamint a C++ programozási nyelvet. Előnyt jelent a ROS (Robot Operating System) és a MATLAB ismerete.

A feladat részletezése:

• A KUKA YouBot rendszer megismerése
• Internetes források és szoftver projektek felkutatása, elemzése
• A robotkar megfelelő pontosságú modelljének felállítása
• Szabályozótervezés a model alapján
• Szabályozó implementációja ROS környezetben
• Tesztelés, iteráció

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

Parallel kinematic chains in industry are used for fast and precise movement applications. The goal is to create a simulation environment for a new type of parallel delta robot.  The robot simulation environment is a necessity in the planning phase of a manufacturing plant, based on which it is possible to plan an entire manufacturing plant

Detailed tasks:

• Learning the basics of the generalized triangle parallel delta robot;
• Development of the simulation environment;
• Implementation of the model in the simulation environment, and movement of the robot;
• Testing and analyzing the results.

Over the course of the project, the student will get involved with the various research project of the Antal Bejczy Center for Intelligent Robotics.

Párhuzamos kinematikai láncolatok az iparban gyors és pontos feladatok ellátására szolgálnak. Egy újfajta párhuzamos delta robot modellezése a cél, amelyhez a megfelelő szimulációs környezet kialakítása szükséges. A robot szimulációs modell kialakítása elengedhetetlen az iparban, a gyártósorok tervezéséhez.

A feladat részletezése:

• Az általános háromszögű párhuzamos delta robot irodalmának megismerése;
• Szimulációs környezet kialakítása;
• Modell beillesztése, és mozgatása a szimulációs környezetbe(n);
• Tesztek futtatása, az eredmények kiértékelése.

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

A sebészeti készségek (mind robotsebészetben, mind hagyományos minimál invazív sebészetben) egyértelműen meghatározzák a sebészeti beavatkozás kimenetelét. A sebészeti készségek lehetnek technikai (eszközök kezelése, megfelelő erők használata, stb.) és nem-technikai jellegűek (döntéshozás, helyzeti tudatosság, megküzdés a stresszel, stb.). A nem-technikai sebészeti készségek mérése nem része a klinikai gyakorlatnak, fontossága miatt azonban automatizált, objektív módszerek implementálása szükséges. A diplomamunka célja egy olyan nem-technikai készségfelmérő platform kidolgozása, mellyel a nem-technikai készségek mérhetőek. A feladathoz a módszetan adott, a munka kifejezetten a hardveres és szoftveres munkára fókuszál.

A feladat részletezése:

• Nem-technikai sebészeti készségek megismerése;
• Készségfelmére fantom szenzorillesztése (erőmérő és kamerák);
• Szenzorok szinkronizálása;
• Kísérletek előkészítése, a kísérleteket támogató szoftver fejlesztése;
• A kísérletek elvégzésében segítség, eredmények kiértékelése.

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

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. 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 (ubuntu, python, opencv használata).

A feladat részletezése:

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

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), a hallgató feladata a tekintetkövetés szoftveres finomítása, és a tekintetkövetés alapján a da Vinci Robot endoszkópjának vezérlése.

A feladat részletezése:

• RAMIS aktuális kihívásainak megismerése
• Tekintetkövető módszerek, algoritmusok megismerése
• A da Vinci Robot fejlesztői környezetébe integrált tekintetkövetés megvalósítása
• Endoszkópvezérlés megvalósítása különböző módszerekkel
• Különböző vezérlési eljárások vizsgálatára, összehasonlítására módszertan kidolgozása
• Vezérlési eljárások hasznosságának vizsgálata

Orvosi környezetben a kézhigiének hallatlan nagy jelentősége van a fertőzések megelőzésében, emiatt egyre inkább terjednek a kézfertőtleítést digitális technikával támogató rendszerek. Egy ilyen oktatóberendezés a Semmelweis Scanner, amely egy jelölt fertőtlenítő szerrel megmosott kézről UV tartományban készített kép elemzésével mutatja ki a nem megfelelően fertőtlenített területeket a kézen. Ehhez nagy hatékonyságú szegmentáló és osztályozó algoritmussokra van szükség.

A hallgatói munka során a 2D kamerákkal felvett képek színtartománybeli elemzését kell elvégezni, kézmodelleket rendelni hozzá, majd pedig egyedi felületeket illeszteni a azokra. Külön fel kell dolgozni a tenyeret illetve kézhátat. Ezeken a képeken kell jellegzetes pontokat meghatározni, ami segíti a felület illesztését, az UV alatt kirajzolódó foltok azonosítását. Feladat az eredmények minél valósághűbb bemutatása, szemléltetése.

Részletes feladatok:

• Elemezze ki a kurrens low-light-imaging képfeldolgozó algoritmusokat, ismerje meg működésüket;
• Nagyszámú mintaképre fejlesszen szegmentáló algoritmust;
• Oldja meg az eredményképek intuitív kijelzését;
• Dokumentálja a tervezés, implementálás lépéseit.

A laparoszkópos műtétek (Minimál Invazív Sebészet – Minimally Invasive Surgery) során különösen nagy jelentősége van az endoszkópnak, mivel annak képe alapján végzi a műtétet a sebész. A kamera felbontása, látószöge, elhelyezkedése mind fontos. Az elmúlt 15 évben a világon egyeduralkodóvá vált a da Vinci teleoperációs, master–slave robot, amellyel évente majd  egy millió beavatkozást hajtanak végre. A BARK központban található első generációs da Vinci robot sztereo-látórendszere még az elavult, alacsony felbontású CRT technológiát használja, emiatt egy megfelelően megtervezett HD rendszerre való áttérés vált szükségessé. Ezen felül további sztereó kamerák alkalmazásával lehetővé válhat a műtéti térben az eszközök pontos 3D követése, a sebésze mozgásainak pontosabb analízise.

A feladat részletezése:

• A da Vinci sebészeti robot kamera és látórendszerének megismerése;
• 3D sztereókamera és megjelenítő rendszer elméletének kidolgozása;
• A látórendszer beépítése és a DVRK kutató rendszerbe való integrálása, kalibrációs módszerek fejlesztése;
• Teszek futtatása, az eredmények kiértékelése.

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

A feladat leírása

Az elmúlt évtizedekben a távsebészet önálló kutatási, majd alkalmazási területté nőtte ki magát. 1973-ban született meg az első távsebészeti robot koncepciója a NASA-nál, majd több sikeres fejlesztést követően 2001-ben hajtották végre az első transzkontinentális beavatkozást. 2005-ben Kanadában elindult az első rendszeres robotos távsebészeti és diagnosztikai szolgáltatás, ugyanakkor a nagyobb késleltetések kezelése mind a mai napig komoly kihívást jelent.

Megfelelő algoritmusokkal, modell alapú prediktív szabályozókkal biztosítható a stabilitás és a transzparencia követelménye is nagy távolságban végrehajtott valós idejű beavatkozásoknál. A hallgató feladata szimulációkon keresztül megvizsgálni egy modellezett teleoperációs műtőrendszer kritikus tényezőit, valamint különböző predikciós eljárásokat, szabályozási algoritmusokat tervezni az adott szimulációs keretrendszeren.

A feladat részletezése:

1. A nagy távolságokra történő teleoperáció koncepciójának megismerése, a megfelelő szakirodalom feldolgozása;
2. A jelenleg alkalmazásban lévő szabályozó-tervezési módszerek megismerése, tesztelése, új lehetőségek feltárása;
3. Model-prediktív szabályozók megismerése;
4. Konkrét MPC algoritmus kiválasztása, implementálása;
5. Eredmények kiértékelése.

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

A téma ismertetése

A panaszos, antiaritmiás gyógyszeres kezelésre refrakter pitvarfibrilláció elfogadott kezelési módja a pulmonalis vénák komplett elektromos izolációja transzkatéteres ablációval, amely történhet „pontról pontra” típusú, kontakt erő méréssel kombinált rádiófrekvenciás ablációval és új generációs cryoballon katéterrel.

Manapság számos cég fejleszti a pitvarfibrilláció ablációs kezelése során alkalmazható katétereket és az elektroanatómiai térképező rendszereket, navigációs rendszereket. Ezek közül a „pontról pontra” típusú rádiófrekvenciás ablációnál a CARTO-rendszer (Biosense Webster, Baldwin Park, Calif.) széles körben használatossá vált, amelynek során az ablációs index vezérelt abláció sikeresebbnek bizonyult, mint a csak kontakt erő vezérelt abláció.

Célunk, hogy in vitro kísérletek segítségével ex vivo sertésszíveken megvizsgáljuk az ablációs index vezérelt rádiófrekvenciás abláció során létrehozott léziók tulajdonságait..

Intézetünkben a pitvarfibrilláció abláció során bizonyos esetekben nagy energiával (40-50 W) rövidebb idő alatt történik a léziók létrehozása („high energy short duration”). Az így keletkezett léziók vizsgálata, illetve összehasonlítása in vitro körülmények között a „standard” eljárás szerint létrejött léziókkal szintén kiemelt jelentőségű lehet a klinikumban.

A vizsgálat során távlati célunk, hogy meghatározzuk, mely ablációs protokoll szerint tudunk minél tartósabb, effektívebb léziót létrehozni, a lehetőségekhez mérten minél rövidebb idő alatt. A későbbiekben vizsgálatunk az ablációs katéterek és az alkalmazott paraméterek változását, fejlesztését is elősegítheti.

Hallgató feladatai:

1.RF abláció/lézió képződés biofizikai áttekintése

2. PV izoláció terápia áttekintése
3. Jelenleg a GOKVI-ban használt RF abláció áttekintése (katéterek, Carto rendszer …)
4. HPSD biofizikája
5. Mérési módszert tervezzen meg a wetlab által létrehozott léziókra vonatkozóan
6. Mérések elvégzése és dokumentálása, kiértékelése
7. Javaslattétel a mérések továbbfejlesztésére/modernizálására

Hallgatói létszám: Max 2 fő

A téma ismertetése

A panaszos, antiaritmiás gyógyszeres kezelésre refrakter pitvarfibrilláció elfogadott kezelési módja a pulmonalis vénák komplett elektromos izolációja transzkatéteres ablációval, amely történhet „pontról pontra” típusú, kontakt erő méréssel kombinált rádiófrekvenciás ablációval és új generációs cryoballon katéterrel.

Manapság számos cég fejleszti a pitvarfibrilláció ablációs kezelése során alkalmazható katétereket és az elektroanatómiai térképező rendszereket, navigációs rendszereket. Ezek közül a „pontról pontra” típusú rádiófrekvenciás ablációnál a CARTO-rendszer (Biosense Webster, Baldwin Park, Calif.) széles körben használatossá vált, amelynek során az ablációs index vezérelt abláció sikeresebbnek bizonyult, mint a csak kontakt erő vezérelt abláció.

Célunk, hogy in vitro kísérletek segítségével ex vivo sertésszíveken megvizsgáljuk az ablációs index vezérelt rádiófrekvenciás abláció során létrehozott léziók tulajdonságait..

Intézetünkben a pitvarfibrilláció abláció során bizonyos esetekben nagy energiával (40-50 W) rövidebb idő alatt történik a léziók létrehozása („high energy short duration”). Az így keletkezett léziók vizsgálata, illetve összehasonlítása in vitro körülmények között a „standard” eljárás szerint létrejött léziókkal szintén kiemelt jelentőségű lehet a klinikumban.

A vizsgálat során távlati célunk, hogy meghatározzuk, mely ablációs protokoll szerint tudunk minél tartósabb, effektívebb léziót létrehozni, a lehetőségekhez mérten minél rövidebb idő alatt. A későbbiekben vizsgálatunk az ablációs katéterek és az alkalmazott paraméterek változását, fejlesztését is elősegítheti.

Hallgató feladatai:

1. Jelenleg piacon lévő wetlab típusok áttekintése
2. Alapmérésekhez használt wetlab megtervezése
3. Elkészített wetlab tesztelése és az első mérések dokumentálása
4. Javaslattétel a wetlab továbbfejlesztésére
5. Javaslatok áttekintése költség és hatékonyság szempontjából

Hallgatói létszám: Max 2 fő

Látássérültek és önkéntes segítők kommunikációjára számos alkalmazást, illetve szolgáltatást fejlesztettek.

Ezen alkalmazások nagyon hasznosak, azonban nem fednek le minden igényt és helyzetet, további fejlesztések kívánatosak.

A szakdolgozat célja további lehetőségek, és erre megoldások keresése, továbbá bizonyos fejlesztésekre szoftver koncepció és prototípusok fejlesztése.

Konkrét szoftver fejlesztési feladat helymeghatározás alapú információk közlése segítőkkel, amikor erre szüksége vagy igénye van a látássérülteknek, és a legközelebbi vagy leggyorsabban segíteni képes segítő elérése.

Konkrét szoftverfejlesztési feladat, hogy ne csak humán segítőkkel, hanem virtuális asszisztensekkel kössünk össze látássérülteket, valamint intelligens eszközökkel is.

A látássérültek számára elsősorban okostelefonon használható alkalmazásokra van szükség, viszont intelligens szoftver támogatással, a mesterséges intelligencia és a cloud computing lehetőségeinek felhasználásával.

A szakdolgozatnak áttekintést kell adni a már létező, elterjedtebb szoftvermegoldásokról és szolgáltatásokról, és fejlesztés során új, még nem létező megoldást kell alkalmazni, vagy újszerű jobb megoldást adni létező megoldásokra.

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 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.

Tervezzen és valósítson meg több, CAN buszon kommunikáló beágyazott eszközt. A hálózat elemei legyenek képesek különböző környezeti paraméterek mérésére, valamint beavatkozó funkciók végrehajtására. Vizsgálja a rendszer megbízhatóságát, kommunikációs késleltetését és bővíthetőségét.

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.

Tervezzen és valósítson meg vezeték nélküli kommunikációra épülő érzékelőmodulokat, amelyek alkalmasak környezeti paraméterek mérésére és továbbítására. A fejlesztés során törekedjen az energiafogyasztás minimalizálására, és vizsgálja az alkalmazott kommunikációs technológia (pl. LoRa, ZigBee, BLE vagy WiFi) hatékonyságát.

Tervezzen és valósítson meg egy ATmega mikrokontrollerre épülő általános célú beágyazott vezérlőmodult, amely több digitális és analóg I/O csatornával rendelkezik. A bemeneteket és kimeneteket lássa el megfelelő védelmi és teljesítménymeghajtó áramkörökkel. Fejlesszen a rendszerhez egyedi bootloadert, amely támogatja a távoli firmware-frissítést és a biztonságos programbetöltést.

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

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.

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.

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 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.

Sportesemény sorsolás kombinatorika segtségével

Idősorok klaszterezése folytonos módon mély neurális hálózatok segítségével

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.

Folyóvizek felszínformáló erejének modellezése

Scipring Nyelv Implementáció 3D Játék Motorhoz

Valós idejű esemény folyamok feldolgozása, megfigyelése és szabályozása

Ételfutár drónok hálózatának optimalizálása és ábrázolása szimulációban

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 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 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).

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.

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 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 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.

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 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.

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 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.

Tervezzen és valósítson meg egy autonóm vonalkövető robotot Arduino alapú vagy saját fejlesztésű beágyazott rendszer alkalmazásával. A feladat magában foglalja a mechanikai felépítés, az elektronikai rendszer és a vezérlőszoftver megtervezését és elkészítését. A robot legyen képes különböző vonalvezetésű pályák követésére. Vizsgálja és értékelje a rendszer teljesítményét különböző pályaviszonyok mellett.

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 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 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 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.

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.

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 egy olyan beágyazott rendszert, amely alkalmas terráriumok környezeti paramétereinek (hőmérséklet, páratartalom, megvilágítás stb.) mérésére és szabályozására. A rendszer automatikusan vezérelje a világítást, a párásítást és a fűtést, valamint biztosítson lehetőséget a paraméterek távoli monitorozására és konfigurálására.

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.

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.

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.

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.

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 több IO port-al rendelkezik. Ezeket a portokat lássa el teljesítmény meghajtással, illetve védelemmel. ATMEGA mikrokontrollert használjon, amihez egy saját bootloder-t fejlesszen ki.

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 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 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.

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 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).

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

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 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 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 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.

Tervezzen és valósítson meg egy autonóm mobil robotot, amely képes környezetének érzékelésére, az akadályok felismerésére és elkerülésére. A jármű feladata egy előre meghatározott célterület elérése. Válassza ki a szükséges szenzorokat és vezérlőhardvert, majd fejlessze ki a navigációs és vezérlő algoritmusokat.

Tervezzen és valósítson meg egy kis méretű mobil robotot, amely képes ismeretlen környezetben történő egyidejű lokalizációra és térképezésre (SLAM). A rendszer Raspberry Pi, Arduino vagy más beágyazott platform felhasználásával készüljön, és alkalmazzon LIDAR, IMU, valamint egyéb távolságmérő szenzorokat a környezet érzékelésére. Fejlessze ki a szenzorfúziós és térképezési algoritmusokat, majd értékelje a rendszer pontosságát és valós idejű működési képességeit.

Tervezzen és valósítson meg egy vizuális SLAM (Simultaneous Localization and Mapping) rendszert Raspberry Pi, nagy teljesítményű mikrokontroller vagy személyi számítógép alkalmazásával. A rendszer kameraalapú képfeldolgozási eljárások segítségével végezze a környezet feltérképezését és a robot helyzetének meghatározását. Vizsgálja különböző képfeldolgozó és jellemzőpont-kinyerő algoritmusok alkalmazhatóságát, majd hasonlítsa össze azok pontosságát és számítási igényét valós környezetben végzett mérések alapján.

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 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.

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.

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

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

Speciális NN kidolgozása szimulációs feladatok megoldására.

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

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

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

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.

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

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

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.

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 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.

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

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

Ruha szabásminta generáló szoftver kialakítása mesterséges intelligencia alkalmazásával.

Ruha szabásminta generáló szoftver kialakítása mesterséges intelligencia alkalmazásával.

Zene generáló szoftver kialakítása mesterséges intelligencia alkalmazásával.

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

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

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.

Tervezzen és valósítson meg egy rendszert, amely Kinect szenzor segítségével képes a környezet háromdimenziós leképezésére. A rendszer készítsen pontfelhő-alapú modellt a környezetről, majd valósítsa meg a különböző pozíciókból rögzített pontfelhők automatikus illesztését és egyesítését. Vizsgálja a módszer pontosságát és teljesítményét nagyobb területek feltérképezése során.

Tervezzen és valósítson meg egy moduláris felépítésű okosotthon-rendszert, amely érzékelő- és beavatkozó egységekből áll. Az egyes modulok egy központi vezérlőegységhez kapcsolódjanak, biztosítva a rendszer távoli felügyeletét és vezérlését. A fejlesztés során fordítson kiemelt figyelmet az energiahatékonyságra, a skálázhatóságra és a könnyű integrálhatóságra.

Tervezzen és valósítson meg egy beágyazott rendszeren alapuló intelligens akváriumvezérlő rendszert, amely képes a legfontosabb környezeti paraméterek (vízhőmérséklet, vízszint, megvilágítás stb.) folyamatos monitorozására. A rendszer az érzékelt adatok alapján automatikusan szabályozza a világítást, a vízutántöltést, valamint a fűtési és hűtési folyamatokat. Vizsgálja a távoli felügyelet és adatnaplózás lehetőségeit is.

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 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 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. 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.

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.

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 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.

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.

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 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.

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

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.

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 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 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) 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) 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) vízalatti beacon detektáló rendszerének tervezése és megvalósítása

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

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

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

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

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

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.

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

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

A SpaceLab által fejlesztett okosruha infrastruktúra sérülékenységvizsgálata kiberbiztonsági szempontok alapján.

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.

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 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.

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.

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.

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 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.

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

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 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

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)

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 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, 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 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. 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

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

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/

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.

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 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 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 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 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 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.

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.

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!

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 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 diplomamunka célja a damaszkuszi rózsa betakarításának automatizálására alkalmas robotikai megoldások feltérképezése és értékelése. A hallgató feladata a nemzetközi szakirodalom feldolgozása, a releváns mezőgazdasági robotikai rendszerek áttekintése, valamint a különböző manipulációs és betakarítási koncepciók összehasonlító elemzése.

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 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 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 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 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 diplomamunka célja a damaszkuszi rózsa gépi látás alapú detektálásához és állapotértékeléséhez alkalmazható módszerek vizsgálata. A hallgató feladata a szakirodalom feldolgozása, a releváns képfeldolgozási és mélytanulási megoldások áttekintése, valamint egy elméleti rendszerterv kidolgozása

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 nagyüzemi állattartási rendszerekben az utóbbi években egyre fontosabbá válik az informatikai megoldások alkalmazása. A gyakran multimodális adatforrásokból érkező adatok elemzése fontos, és az állattartó telep jövedelmezőségét nagymértékben meghatározó döntéstámogató megoldásokhoz vezethet. A kamerák által készített képek és videók segítségével az állatállomány viselkedési mintázatának meghatározása, valamint az esetleges anomáliák korai detektálása kihívást jelentő, nemzetközi jelentőségű kutatási terület. A téma alapjául szolgáló adatbázis nagyüzemi körülmények között gyűjtött, a témavezető és kutatócsoportjának saját kutatásaiból származik. A téma kidolgozásához a hallgató szakági szakemberekkel közösen dolgozik, amennyiben a téma ezt igényli. A hallgató a témavezető(k) támogatásával TDK-dolgozatot és publikációt is készíthet az adott témakörből.

A nagyüzemi állattartási rendszerekben az utóbbi években egyre fontosabbá válik az informatikai megoldások alkalmazása. A gyakran multimodális adatforrásokból érkező adatok elemzése fontos, és az állattartó telep jövedelmezőségét nagymértékben meghatározó döntéstámogató megoldásokhoz vezethet. A kamerák által készített képek és videók segítségével az állatállomány viselkedési mintázatának meghatározása, valamint az esetleges anomáliák korai detektálása kihívást jelentő, nemzetközi jelentőségű kutatási terület. A téma alapjául szolgáló adatbázis nagyüzemi körülmények között gyűjtött, a témavezető és kutatócsoportjának saját kutatásaiból származik. A téma kidolgozásához a hallgató szakági szakemberekkel közösen dolgozik, amennyiben a téma ezt igényli. A hallgató a témavezető(k) támogatásával TDK-dolgozatot és publikációt is készíthet az adott témakörből.

A nagyüzemi állattartási rendszerekben az utóbbi években egyre fontosabbá válik az informatikai megoldások alkalmazása. A gyakran multimodális adatforrásokból érkező adatok elemzése fontos, és az állattartó telep jövedelmezőségét nagymértékben meghatározó döntéstámogató megoldásokhoz vezethet. A kamerák által készített képek és videók segítségével az állatállomány viselkedési mintázatának meghatározása, valamint az esetleges anomáliák korai detektálása kihívást jelentő, nemzetközi jelentőségű kutatási terület. A téma alapjául szolgáló adatbázis nagyüzemi körülmények között gyűjtött, a témavezető és kutatócsoportjának saját kutatásaiból származik. A téma kidolgozásához a hallgató szakági szakemberekkel közösen dolgozik, amennyiben a téma ezt igényli. A hallgató a témavezető(k) támogatásával TDK-dolgozatot és publikációt is készíthet az adott témakörből.

A nagyüzemi állattartási rendszerekben az utóbbi években egyre fontosabbá válik az informatikai megoldások alkalmazása. A gyakran multimodális adatforrásokból érkező adatok elemzése fontos, és az állattartó telep jövedelmezőségét nagymértékben meghatározó döntéstámogató megoldásokhoz vezethet. A kamerák által készített képek és videók segítségével az állatállomány viselkedési mintázatának meghatározása, valamint az esetleges anomáliák korai detektálása kihívást jelentő, nemzetközi jelentőségű kutatási terület. A téma alapjául szolgáló adatbázis nagyüzemi körülmények között gyűjtött, a témavezető és kutatócsoportjának saját kutatásaiból származik. A téma kidolgozásához a hallgató szakági szakemberekkel közösen dolgozik, amennyiben a téma ezt igényli. A hallgató a témavezető(k) támogatásával TDK-dolgozatot és publikációt is készíthet az adott témakörből.

A nagyüzemi állattartási rendszerekben az utóbbi években egyre fontosabbá válik az informatikai megoldások alkalmazása. A gyakran multimodális adatforrásokból érkező adatok elemzése fontos, és az állattartó telep jövedelmezőségét nagymértékben meghatározó döntéstámogató megoldásokhoz vezethet. A kamerák által készített képek és videók segítségével az állatállomány viselkedési mintázatának meghatározása, valamint az esetleges anomáliák korai detektálása kihívást jelentő, nemzetközi jelentőségű kutatási terület. A téma alapjául szolgáló adatbázis nagyüzemi körülmények között gyűjtött, a témavezető és kutatócsoportjának saját kutatásaiból származik. A téma kidolgozásához a hallgató szakági szakemberekkel közösen dolgozik, amennyiben a téma ezt igényli. A hallgató a témavezető(k) támogatásával TDK-dolgozatot és publikációt is készíthet az adott témakörből.

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.

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

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

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. A patológiai minták 3D megjelenítése, kiértékelése során, az orvosi mintákon felül számos olyan adat keletkezik, melyet tárolni kell. Ezen adatok eltárolásával a jövőben meg lehetne vizsgálni, hogy az orvos a 3D laborban milyen alapossággal, illetve a 3D minta mely részeit vizsgálta meg. Az adatok megfelelő tárolásával elérhetővé válna egy olyan 3D minőségbiztosítási rendszer, mely általánosan alkalmazható lenne különböző 3D megjelenítési megoldások esetén. A diplomamunkában a hallgató megismerkedhet az új 3D megjelenítési módszerekkel, becsatlakozhat már futó projektbe, illetve elsajátíthatja a szoftverminőségbiztosítás alapjait. Ezen felül a hallgató nagy adatmennyiségekkel dolgozhat, melyekhez optimális tárolási megoldásokat kell megvalósítania.

Napjainkban a kiterjesztett valóság (AR, VR, MR) eszközök gyors ütemben fejlődnek, melynek eredményeképpen egyre immerzívebb élményt tudnak nyújtani a felhasználók számára. A kéz és gesztúra vezérlés már jelenleg is számos eszközben jelen van a piacon. A hallgató feladat egy kéz, illetve gesztúra alapú vezérlés megtervezése és lefejlesztése lenne, mellyel orvosi mintákat lehetne kiértékelni kiterjesztett valóságban. A hallgató becsatlakozhat egy jelenleg is aktív kutatásba, melyben patológiai minták 3D megjelenítésével foglalkozik a kutatócsapat. A hallgató a diplomamunkája alatt megismerkedhet a legújabb kiterjesztett valóság eszközökkel, a 3D megjelenítéssel, illetve a digitalizált orvosi minták feldolgozásával. A hallgató célja egy olyan rendszer fejlesztése lenne, mellyel megkönnyíthető az orvosi minták feldolgozása kiterjesztett valóság használatával.

Napjainkban az orvosi kutatásokban egyre nagyobb szerepet kapnak a különböző MI (Mesterséges Intelligencia) modellek, melyek segítéségével többek között újfajta döntéstámogató rendszerek hozhatók létre az orvosok / kutatók számára. A mesterséges intelligencia használatával a digitalizált minták gyorsabban feldolgozhatók, ami gyorsabb diagnózishoz vezet. A hallgató bekapcsolódhat egy aktív kutatásba, melyben lehetősége van egy kutatócsapat tagjaként dolgozni. A diplomamunka során a hallgató megismerkedhet a digitalizált orvosi minták tárolásával, feldolgozásával, valamint azok kiértékelésével különböző képfeldolgozási algoritmusokkal. A diplomamunka során a hallgató feladata, hogy megismerje a legújabb megoldásokat az MI alkalmazásának területén az orvostudományban, ezen belül a minták értékelésben. A hallgatónak egy olyan rendszer tervezése, megvalósítása, valamint tesztelése a feladata, mely mesterséges intelligencia alkalmazásával képes teljes orvosi minták feldolgozására, kiértékelésére.

A virtuális valóság egyike azon megjelenítési technológiáknak, melyek forradalmasíthatják az adatmegjelenítést. Annak ellenére, hogy a VR technológia már több éve megjelent és lassan az „átlag” felhasználó számára is elérhetővé válik, nem állnak rendelkezésre olyan tervezési lépések (best practice-ek), melyek követésével biztosan jó és könnyen használható felhasználói felület hozható létre. A diplomamunka során a felhasználó feladata egy olyan felhasználói felület megtervezése, fejlesztése és tesztelése, mellyel a felhasználó könnyedén tud elvégezni összetett feladatokat is a 3D térben. A fejlesztés során a felhasználó becsatlakozhat egy jelenleg is futó projektbe, melyben aktív részese lehet egy több éve futó szoftver fejlesztésének.

A virtuális valóság (VR) egy olyan megjelenítési technológia, mely forradalmasíthatja az adatok 3D vizualizációját. Annak ellenére, hogy napjainkban a VR eszközök már a mindennapi használatban is egyre inkább jelen vannak, a vezérlésük nehézséget okoz számos felhasználónak. Erre a problémára nyújtana megoldást a hangvezérlés. A hallgató feladata egy olyan rendszer tervezése és fejlesztése, melynek segítségével a felhasználók komplex utasításokat is végre tudnak hajtani a VR környezetben, anélkül, hogy kontrollereket kellene használniuk. A hallgató a diplomamunkája során megismerkedhet a legmodernebb VR eszközökkel, illetve csatlakozhat egy kutató és fejlesztő csapathoz, akik orvosi adatok 3D megjelenítésével foglalkoznak VR környezetben. A diplomamunka során a hallgatónak egy meglévő VR szoftverbe kell terveznie és fejlesztenie egy olyan hangvezérlési modult, melynek használatával kiváltható a kontrolleres irányítás

A kiterjesztett valóság (AR) egy olyan innovatív technológia, amely alapjaiban alakíthatja át az orvosi adatok 3D vizualizációját. Bár az AR eszközök egyre elterjedtebbek, a bonyolult orvosi minták térbeli elemzése és nagy felbontású megjelenítése még számos fejlesztési lehetőséget rejt. A hallgató feladata egy olyan rendszer tervezése és megvalósítása, amely digitalizált orvosi mintákat – például szövettani metszeteket vagy CT-rekonstrukciókat – jelenít meg AR környezetben, lehetővé téve azok intuitív vizsgálatát. A munka során a hallgató megismerkedhet a legmodernebb AR eszközökkel, és csatlakozhat egy kutatócsapathoz, amely orvosi adatok 3D vizualizációjával foglalkozik. A cél egy olyan szoftvermodul fejlesztése, amely a statikus mintákat interaktív, térbeli modellekké alakítja, segítve ezzel a pontosabb diagnosztikai munkát és a modern orvosi oktatást.

A valós idejű szimulációs technológiák alapjaiban változtathatják meg a biztonságtechnikai tervezést és a katasztrófavédelmi előrejelzéseket. A tűzterjedés modellezése komoly számítási kihívást jelent, azonban a gyors döntéshozatalhoz elengedhetetlen a folyamatok azonnali vizualizációja. A hallgató feladata egy olyan szoftver tervezése és fejlesztése, amely képes a tűz terjedését valós időben, interaktív módon szimulálni. A munka során a hallgató megismerkedhet a fizikai alapú modellezéssel a grafikus motorok alkalmazásával. A diplomamunka keretében a hallgató egy kutatócsapathoz csatlakozva olyan modult fejleszthet, amely látványos és pontos módon mutatja be a tűz dinamikáját, segítve ezzel a szakemberek képzését és a kockázatok hatékonyabb felmérését.

Topic description:

Deep neural network have shown a great performance in finding correlation between input variables and a target label. Nowadays, models based on deep learning are usually applied for classification problems. In the case of supervised learning, the model learns from labeled training examples: if the number of samples are large, classification accuracy will rise. However, there are cases when there is a large number of categories, with relatively few samples. Humans are able to learn from only a few examples, an interesting field of research is to create machine learning based solutions to create a similar solution.

The key idea behind one-shot learning is to have a system, where prior knowledge is used as a basis of training, and new categories, new classes, new knowledge is added to this base knowledge during training.

The goal of this thesis is to review current state-of-the-art machine learning techniques for one-shot learning and adjacent fields (e. g. zero-shot learning), design and develop a solution for a one-shot learning task.

Topic description:

In the case of web application development, security is the key function to be concerned. Authentication can be defined as the process of verifying someone’s identity by using pre-required details.

The user can be identified by the unique knowledge of some information, e.g. the combination of a username and a password. Another type of method is based on the ownership of some unique item, typically a token or a QR code. A special type of identification methods is based on the unique biometric parameters of the human user.

In the recent years, as one of the trending technologies in security systems, facial recognition got very popular. The idea behind facial recognition is that the human face is considered as a unique identity of an individual, therefore, a camera image could be used for authentication.

In this thesis, the current available solutions for user authentication on the web are collected, categorized and evaluated, with special attention to biometric identification. After reviewing the relevant literature and analyzing similar applications, a novel method of user identification is designed, developed and evaluated.

A feladat

Egy termék tesztelésekor a tesztek automatizálása elengedhetetlen a termék minőségének fenntartásához annak fejlesztése során. Az automatizálandó tesztesetek kiválasztásakor törekedni kell arra, hogy azok optimálisan lefedjék a termék specifikáció szerinti működését. Ezáltal biztosítható, hogy a már elkészült és jól működő funkciókba a fejlesztés során nem kerültek hibák. Az automatizálás további előnye az, hogy olyan tesztek is futtathatóvá válnak, amelyeket kézzel nehéz, vagy szinte lehetetlen végrehajtani, például performancia tesztelés.

Az automatizálásra többféle eszköz is rendelkezésre áll a piacon, ezek egyike a nyílt forráskódú Robot Framework. Ez a keretrendszer első sorban a kulcsszó alapú tesztautomatizálásra lett kitalálva, amelyben elérhető számos már implementált library, de saját kulcsszavak is implementálhatók aszerint, hogy a teszteléshez mire van szükség, például egy CLI vagy egy REST API felületen. A saját könyvtárak készítésekor érdemes szem előtt tartani a kulcsszavak újra felhasználhatóságát, törekedni kell a feladatok egységekre bontására.  A Robot Framework elsődleges fejlesztői nyelve a Python vagy a Java.

Webes felületek teszteléséhez létezik már implementált könyvtár a Robot Frameworkben, azonban a weboldalak tesztelése a gyakran nem túl precíz fejlesztés miatt lassú és nehézkes. A webes kulcsszavak felhasználásakor és újak készítésekor gyakran inkább programozói mint tesztelői hozzáállás szükséges a könnyű karbantarthatósághoz.

Az automatizált tesztek futtatásához jó környezetet biztosít a szintén nyílt forráskódú, szerver alapú rendszer, a Jenkins.  A rendszer a konfigurálása során nagyon jól személyre szabható, többek között megadható, hogy mi váltsa ki a futtatást, valamint végrehajthatók benne különböző scriptek és parancsok, ezen kívül a számos plug-in segítségével akár kód lefedettség mérésre is lehetőség van.

A diplomamunka célja egy olyan rendszer felépítése, amely alkalmas kulcsszó alapú automatizált tesztek elkészítésére, futtatására és karbantartására, bemutatva közben a Robot Framework, a Git és a Jenkins előnyeit és korlátait.

Topic description

The thesis will analyse modern financial tools and optimization techniques in areas such as the modeling of the financial market. The work will cover the theoretical background of stohastic mathematics, as well as discuss techniques applicable in practice.

A hallgató feladata a külföldi, illetve magyar hallgatók számára az egyetemi étkezdébe több nyelven használható interaktív étlap fejlesztése.

The student should design and develop an online interactive, multilang menu card for hungarian and international students used at the university restaurant.

A hallgató feladata a folyosókat automatikusan tisztító takaritó robot tervezése és megvalósítása.
The student should design and develop an autonom floor cleaning robot.

A hallgató feladata az egyetemi parkolóhelyek nyilvántartása és interaktív, online megjelenítéséhez alkalmazható rendszer megtervezése és kifejlesztése.
The student should design and develop a smart parking system for Obuda University.

A feladat

Tervezzen meg egy általános célú objektum orientált és funkcionális, kutatási jellegű, nem production programnyelvet. Mutassa be, hogy milyen elvek mentén és hogyan kell programnyelvet készíteni egy másik féltől származó futtató környezetre. Tervezze meg és valósítsa meg a definiált programnyelv fordítóprogramját, amely a forráskódról futtatható Java bájtkódra fordít. A fejlesztést Java vagy Kotlin nyelven végezze, el. A tervezés és a megvalósítás során hozott döntéseket indokolja és mutassa be az alternatív megoldások előnyeit, illetve hátrányait. A fejlesztést a TDD alapján végezze el.

A feladat

Tervezzen meg, és készítsen el egy olyan prediktív karbantartó rendszert, amely meghatározott Műszer/Gép/Eszköz ismert adataiból (karbantartási adataiból, szenzoradataiból) adatelemzés és mesterséges intelligencia segítségével előrevetíti a jövőbeli meghibásodásának lehetőségét, idejét, valószínűségét.
A feladat megvalósításához vizsgáljon meg több módszert és algoritmust amelyek (részben vagy egészben) a mesterséges intelligencia gépi tanulás tárgykörébe tartoznak. Végezze el összehasonlító elemzését ezen módszereknek, algoritmusoknak.
Tervezze meg a megvalósítás folyamatát, térjen ki a felmerült nehézségekre, és ezek megoldásaira.
Az egyes módszerekkel, algoritmusokkal elvégzett előrejelzés eredményeit elemezze, és adjon kiértékeléseket és indoklásokat ezekre.
Válassza ki a legmegfelelőbb módszert és architektúrát. Indokolja meg a döntését. Az indoklás tartalmazza az elvégzett előrejelzések eredményeit.
Legyen figyelemmel a felhasznált adatok minőségére, mennyiségére, és megbízhatóságára. Ezek számításba vételével becsülje meg a megvalósíthatóság küszöbét. Az ismertebb statisztikai módszerekkel adjon kimutatást a Műszer/Gép/Eszköz adatairól.
Alkalmazzon szemléletes ábrázolási (vizualizációs) módszereket az eredmény bemutatására, a módszerek megválasztásának megindoklásával.

A feladat

Tervezzen és valósítson meg egy szoftvert, amely lehetővé teszi különféle formátumú, részben ismert szerkezetű fájlokból gépjármű adatok automatizált begyűjtését és feldolgozását. Mérje fel a  rendelkezésre álló adatforrás fájlok típusát és struktúráját, valamint a jelenleg emberi erőforrással végzett munkafolyamat lépéseit. Tekintse át az adatok tárolására használt adatbázis tulajdonságait. Tervezzen és valósítson meg egy olyan szoftvert, amely a lehető legkevesebb emberi beavatkozással képes a kapott fájlokat beolvasni, az azokban tárolt adatok közül a szoftver konfigurációja szerint a relevánsakat kiválasztani, értelmezni, és az adatbázisban szereplő adatokkal összevetve a meglévő bejegyzéseket módosítani vagy új elemként tárolni.

A hallgató feladata egy autonóm falfestő robot tervezése és megvalósítása.
The student should design and develop an autonom wall painter robot.

A hallgató feladata hőkamerával automatikus tömegfigyelésre képes rendszer tervezése és megvalósítása, mely automatikus riasztásokat képes kezdeményezni
The student should design and develop an automated population screening system using a thermal camera.

A hallgató feladata WiFi hálózat jelek alapján felhasználóí aktivitást monitorozni.
The student should realize accurate user activity checking using WiFi network parameter monitoring.

A feladat

Az élő szervezetekben lejátszódó fehérje-fehérje kölcsönhatások minél mélyebb megértése alapvető fontosságú számos élettudományi problémában. Ezeket a kölcsönhatásokat szokás hálózatként reprezentálni, így az értelmezésük és elemzésük jóval egyszerűbbé válik.

A dolgozat célja egy olyan webes felülettel rendelkező alkalmazás fejlesztése, amely képes hálózatként vizualizálni és egymással összehasonlítani egy publikusan elérhető internetes fehérje-fehérje interakciós adatbank tartalmát. A munka során a szakdolgozónak jártasságot kell szereznie különféle hálózati ismeretek, kiemelten néhány hálózati centralitás mérték és fizikai modell alapú gráf-vizualizációs technika matematikai módszereiben, valamint az elérhető irodalmi források alapján implementálnia kell egy hálózat-hasonlóságot vizsgáló technikát.

The task:

Develop a system (consisting of hardware and software components) that is capable of monitoring and configuring a small artificial environment for green household plants. Evaluate the possible communication protocols, devices, and software components, and plan a system where we can monitor the status of the environment (temperature, humidity, soil acidity, etc.) and we can configure how the automatic components (sprinkler, lighting, etc.) work.

After the planning, implement the system in a cloud/IoT environment so that the result of the development can show how these technologies and these hardware components can be used to emphasize sustainability and achieve a reduced carbon footprint for the created artificial environment.

A feladat

Tervezzen és valósítson meg egy olyan mobilalkalmazást, amely közlekedési adatok real-time elemzésével képes optimális útvonalak tervezésére megkülönböztető jelzést használó járművek számára. Kutassa fel és vizsgálja meg mindazon adatforrásokat, amelyek relevánsak lehetnek az útvonaltervezés szempontjából (például tömegközlekedési információk, közúti információk, balesetek). Ismertesse a megkülönböztető jelzés használatára vonatkozó KRESZ szabályokat. Valósítson meg egy olyan mintaalkalmazást, amely képes útvonalat tervezni a megadott speciális szabályok és lehetőségek figyelembe vételével, és a felhasználó haladását és a közlekedési helyzetet valós időben monitorozva akár menet közben is alternatív, gyorsabb útvonalat ajánl.

A feladat

A hallgató feladata egy olyan alkalmazás megtervezése és elkészítése, mely képes a hallgatók részére kifizetendő ösztöndíjak kiszámítása mellett a banki átutalásokhoz szükséges állományok, kifizetési listák generálására. A feladat elkészítése során törekedjen arra, hogy az alkalmazás hordozható, standalone megoldást jelentsen az ösztöndíj számítását végző felhasználóknak. Vegye figyelembe az érvényben lévő adatvédelmi szabályokat a megoldás kialakítása során. Határozza meg az alkalmazás működéséhez szükséges input és output állományok szerkezetét, valamint a számoló algoritmus implementálása során törekedjen annak könnyű változtathatóságára. Végezetül tesztelje az elkészült megoldást, és vesse össze a számítás eredményeit a korábbi félévekben kiszámolt ösztöndíjak alapján.

A feladat

Napjainkban a telekommunikációs és informatikai kiszolgálás egyre inkább összekapcsolódott a szolgáltatók körében, ami megköveteli az infokommunikációs portfóliók létrehozását és az ehhez köthető támogatórendszerek, üzleti megoldások összehangolását.
Az infokommunikációs cégeknek működésükhöz jelentős mennyiségű adat tárolását kell megoldani, kezelni. Ehhez egy olyan átfogó szoftverre van szükség, amelyből elérhetőek az ügyfelek adatai, a szolgáltatások és termékek paraméterei, a vállalatirányítási és működéstámogatási folyamatok, valamint számlázási és árazási feladatok is végrehajthatók.

Sok szempontból előnyös, ha egy iparág specifikus szoftveren belül végrehajtható minden szükséges művelet, mely költséghatékony és időtakarékos a vállalat számára.

A hallgató feladata egy olyan rendszer tervezése és megvalósítása, amely a vállalatirányítási és működéstámogatási folyamatokra kínál átfogó megoldást, többek között az ügyfélkapcsolat-kezelésére, a szolgáltatások és termékek életciklusának karbantartására, illetve számlázási funkciók implementálására.

A hallgató feladata Bluetooth jelek alapján felhasználóí aktivitást monitorozni.
The student should realize accurate user activity checking using Bluetooth network parameter monitoring.

Moodle-ban tárolt videoanyag automatikus feliratozása több nyelvre
Automated multilang subtiteling of Moodle based online video materials.

A feladat

A piacon elérhető „okos” fűtésszabályozó eszközök száma évről évre növekszik, azonban ezek beépítése sok esetben csak az épület felújításakor oldható meg, a komplett rendszer ára jellemzően magas, valamint a fűtési rendszer korszerűtlen komponensei (régi típusú kazán, öregebb radiátorok) integrációja körülményes.

A szakdolgozó feladata egy olyan szobatermosztát-rendszer megtervezése és elkészítése, amely olcsó és könnyen hozzáférhető elemekből épül fel, valamint egyszerűen összeépíthető egy régebbi rendszerű házközponti fűtéssel is. A rendszer tegye lehetővé különféle fűtési programok létrehozását, amelyek helyiségenként külön-külön programozhatók. A rendszer vegye figyelembe a külső hőmérséklet változását is, ezzel pontosabbá téve az egyes fűtési programok indításának és leállításának időpontjait.

A feladat

Ágens alapú modelleket az utóbbi évtizedekben egyre általánosabban alkalmaznak különféle problémák megoldására, így többek között komplex biológiai jelenségek szimulációjára is. A modell típusától függően az ágensek különféle kölcsönhatásainak kiértékelése igen számításigényes feladat lehet, ezért gyakran célszerű ezeket a szimulációkat masszívan párhuzamos környezetben futtatni.

A dolgozat célja néhány, az irodalomban elérhető, biológiai célú, ágens alapú modell felépítésének és működésének bemutatása, valamint kiemelten azok párhuzamosíthatóságának vizsgálata. A modellek ilyen szempont szerinti összehasonlítása és elemzése után a szakdolgozó feladata egy tetszőlegesen választott modellt implementálni valamely párhuzamos számítási platform (pl. CUDA) alkalmazásával, végül tesztelni az elkészített implementáció helyességét és hatékonyságát.

A feladat

Az emberi agy vizuális stimuláció hatására – kép jellegétől függően – különböző részein mutat aktivitást. Ezt a folyamatot fMRI (Funkcionális Mágneses Rezonancia Képalkotás) segítségével lehetséges megfigyelni. A módszer alapja, hogy az agy különböző területei saját maguknak szabályozzák a véráramlást és vérnyomást. Mivel ezek a változások lokálisak, így következtethető, hogy az agy adott része milyen intenzitással és milyen hosszan foglalkozik az információ feldolgozásával.

Az MIT kutatói által végzett kísérletek alapján elérhető adatok két csoportra bonthatóak. Egyrészt az EVC (Korai Vizuális Reakció), másrészt az IT (Késői Reakció) jellegű mérésekre.

A feladat, az fMRI által mért, az agyi aktivitásokat produkáló folyamat helyettesítése gépi tanulás segítségével. Lévén, hogy az adatok nagy dimezionalitásúak, a megoldásra a klasszikus gépi tanulási módszerek mellett célszerű a mély neurális hálózatok alkalmazhatóságát is megvizsgálni.

A feladat

Tervezzen meg és készítsen el egy olyan szoftvert, ami lehetővé teszi fájlok kezelését és egyéb rajtuk végezhető műveletek (másolás, áthelyezés, törlés stb.) végrehajtását.

Vizsgálja meg a tervezés során a korábbi megvalósításokat és végezzen összehasonlítást közöttük. Mutassa be az alapvető funkciókat, amelyeket átvesz a megvalósításokból, illetve amelyeket egyedileg épít be. Vezesse be a felhő szolgáltatásokhoz való hozzáférést, illetve implementáljon egy olyan címkézési módszert, amellyel képes fájlokat és mappákat megjelölni és azokat rendszerezni. Alkalmazza ezt a funkciót a felhő tárhelyen elérhető fájlokra is.

Neptun – Moodle közötti automatikus, hatékony adatszinkronizáció megtervezése és megvalósítása
The student should design and develop automated, effective data transfer solution between Moodle and Neptun systems.

Gamification modul kialakitasa a Moodle tevekenysegek reszbe.
/Adott egy kurzus es a hallgató abból csinál egy gamifikalt verziót/

A hallgató feladata adott daganatos sejtek pontmutációinak kigyűjtése és overlay hőtérkép formájában grafikus vizualizációja.

A hallgatónak különböző festésekkel megjelölt nagyfelbontású szöveti mikroszkópia felvételek morfológiai és morfometriai elemzését kell algoritmikus megoldásokkal megvalósítania. Képfeldolgozás , textúra alapú algoritmusok, stb).

A hallgatónak különböző festésekkel megjelölt nagyfelbontású szöveti mikroszkópia felvételek morfológiai és morfometriai elemzését kell heurisztikus megoldásokkal megvalósítania.

A feladat

A gépi tanulás célja egy vagy több kimeneti paraméter értékének megbecslése a bemeneti paraméterek alapján. Alapja, hogy az algoritmus kapcsolatot talál az elvárt értékek és a bemenetek között: ha az adatok között ilyesféle korreláció látható, a kimenet megbecsülhető.

Napjainkban többféle probléma megoldására alkalmaznak sikeresen gépi tanulást, mely esetekben a széles paramétertérben a humán szakember nehezen találja meg a paraméterek közötti kapcsolatot. Természetesen vannak olyan esetek is, amikor ezen kapcsolat hiánya miatt a predikció nem kivitelezhető.

Ilyen eset lehet például a sportfogadás: ha egyértelműen megadható lenne az eredmény, a fogadás mint szerencsejáték értelmetlenné válna. Ettől függően a kimenetel becslésével sok statisztikai vizsgálat foglalkozik, például a fogadóirodák megbízásából.

A szakdolgozat célja ezen vizsgálati módszerek áttekintése, egy tanításra alkalmas adathalmaz begyűjtése, majd különböző nem-konvencionális jellemzőkön alapján egy előrejelzési módszer megadása.

A feladat

Készítsen egy akadálymentes játékot látássérült felhasználók számára, amely Android rendszeren fut, és elsősorban hang formájában jeleníti meg a játékmenetet. Tekintse át az akadálymentes szoftvertervezés alapelveit, az akadálymentességi szabványokat és ajánlásokat, valamint a látássérült felhasználók speciális igényeit.  Vizsgálja meg az Android rendszeren elérhető kisegítő szolgáltatásokat. Mutassa be néhány Androidra írt audiojáték működését. Tervezzen és valósítson meg egy olyan audiojátékot Android rendszerre, amely együttműködik az operációs rendszer kisegítő szolgáltatásaival.

A feladat

A pénzügyi technológiai (financial technology) szoftverek, köztük a mobiltelefonos alkalmazások egyre elterjedtebbek. Ezek az alkalmazások képesek az ügyfél pénzügyi adatait egyszerűen és kényelmesen kezelni, akár egy adott pénzügyi szolgáltató intézet felületéhez kapcsolódva is. A szakdolgozat célja egy olyan mobiltelefonos költségmenedzselő alkalmazás tervezése, fejlesztése és tesztelése, amely az egyszerű manuális költségrögzítés mellett a jelenleg érvényben lévő pénzforgalmi irányelvekre, szabványokra és korszerű technológiákra építve képes a felhasználó digitális pénzügyi adatainak (pl. tranzakciós adatainak) kezelésére és azokon egyszerű lekérdezések végrehajtására.

A feladat

A hallgató feladata egy nagyvállalati műszaktervező szoftver fejlesztése, amely egy műszakokban dolgozó szervezeti egység számára hivatott a mindennapi munkavégzést megkönnyíteni. A munkavállalók beosztási módszeréhez szükséges megismerni a vállalati előírásokat és a jogi korlátokat. Az elkészítendő szoftver lényegi része egy olyan algoritmus megalkotása, amely képes a munkavállalók műszakbeosztását optimálisan elkészíteni. Feladat továbbá a rendszer magjához egy letisztult, könnyen használható, igényes felhasználói felület fejlesztése is webes környezetben. Vizsgálja meg a szóba jöhető alkalmazás-szerver megvalósításokat (fizikai kiszolgáló, illetve felhő-alapú lehetőségeket) és a korszerű adattárolási megoldásokat. Biztosítsa annak a lehetőségét, hogy a rendszer bemeneti felhasználói adatai (név, beosztás, szervezeti egység, munkaidő, teljes állás/részmunkaidő) címtárból legyen beolvasható (LDAP, Active Directory, stb.).

A hallgatónak holografikus mikroszkópia felvételek morfológiai és morfometriai elemzését kell heurisztikus megoldásokkal megvalósítania.

A hallgató feladata szívműtétek intracardiális (szívben mért) adatainak feldolgozása, modellezése és overlay hőtérkép formájában grafikus vizualizációja.

A hallgatónak személygépjármű OBD-n elérhetö járműparmétereinek gyűjtéséhez és folyamatos feldolgozásához, valamint vizualizációjához szükséges rendszert kell megterveznie és megvalósítania.
The student should design , and develop a vehicle data acquisition solution (which collects, process and visualize data).

A hallgatónak feladata vércukormérő berenedezésből származó adatok gyűjtése és feldolgozása okos telefon segítségével.

A hallgatónak feladata inzulin adagoló berendezésből származó adatok gyűjtése és feldolgozása okos telefon segítségével.

A feladat

Már a múlt században is felmerülő környezet szennyezési problémák, katasztrófák összefüggést mutattak az emberi tevékenységgel, a természeti erőforrások nem megfelelő használatával. Ezek következményeként a földfelszínén sok helyen maradandó változások következtek be. Ezek nyomonkövetéséhez nélkülözhetetlen a területi adottságok, a terület jellemzőinek felmérése, és olyan térinformatikai adatbázis létrehozása, mely objektív, pontos és több területen felhasználható adatokat biztosít. Egy másik fontos felhasználási terület az agrárgazdálkodás monitorozása. A gazdák információt kaphatnak a várható termény állapotáról, mennyiségéről. Így eldönthetik hol, milyen beavatkozásokra lehet szükség. Illetve a hatóságok is releváns adatokat kapnak az aktuális földhasználatról, ami segít feltárni a visszaéléseket. A szakdolgozat célja egy olyan – a nagy, ismert piaci szereplőkétől – egyszerűbb asztali alkalmazás fejlesztése, mellyel gyorsan és célirányosan végezhetőek el a felvételek előfeldolgozása, az objektumok lehatárolása, majd a kapott adatokon végzett elemzések elvégzése (területszámítások, statisztikák).

A feladat

Tervezzen meg és implementáljon egy sportfogadások optimalizálására alkalmas modellt, illetve egy genetikus algoritmust ennek paramétereinek finomhangolására! Vizsgálja meg a hasonló fejlesztéseket, kiemelve azok előnyeit és hátrányait! Ezen tapasztalatok alapján készítsen egy saját modellt, amely alkalmas egy hosszú távon nyereséges stratégia végrehajtására előzetesen ismert adatok alapján!

Tervezze meg a rendszerhez szükséges adatbázist, illetve osztály hierarchiát. Valósítsa meg a megtervezett rendszert C# alapokon! A program funkció között szerepelnie kell a szimulációs adatbázis kezelését elősegítő, illetve az eredményeket bemutató moduloknak is! Tesztek segítségével igazolja a módszer helyességét, és ezek eredménye alapján értékelje az elkészült munkát!

A feladat

Tervezzen meg és valósítson meg egy egyszerű stratégiai játékot, amelyen keresztül mutassa be, hogyan tud egy egyszerűbb mesterséges intelligencia elosztott környezetben működni.

Az elkészítendő játékban legyen lehetőségünk egységeket irányítani egy 2D térképen, és az egységekkel városokat és erőforrás-termelő bányákat elfoglalni. A bányászott erőforrások segítségével legyen lehetőségünk új egységeket vásárolni. A játékban legyen több játékos, köztük akár géppel irányított játékos is.

A géppel irányított játékoson keresztül mutassa be a használható MI technológiákat, és valósítson meg egy önállóan működő rendszert, amelynek segítségével a gépi ellenfél legyen képes a saját egységeinek megfelelően koordinált irányítására. A döntési és irányítási folyamat során használja ki a csatlakozott játékosok számítógépeinek erőforrásait, az összes játékost egyetlen elosztott rendszerként kezelve. Ezen keresztül mutassa be az elosztott MI működését.

A feladat

Tervezzen meg és valósítson meg egy egyszerű C++ kertrendszert („játékmotort”), amelynek segítségével a játékok fejlesztése során felmerülő feladatokat egyszerűbben és hatékonyabban lehet elvégezni. A fejlesztés közben törekedjen arra, hogy a lehető legújabb fejlesztési technológiákat használja.

Tekintse át a jelenleg elérhető alternatívákat, és indokolja meg, hogy a saját fejlesztésű játékmotor miben lesz egyszerűbb azoknál. Mutassa be a Boost és a Vulkan függvénykönyvtárakat, hangsúlyozza ki, hogy melyiknek mi lesz a feladata a kifejlesztett keretrendszerben. A kifejlesztett játékmotor használatának demonstrálására valósítson meg két egyszerű, de ugyanakkor teljesen más logikájú és megjelenésű játékot; ezáltal igazolva, hogy a kész rendszer flexibilisen, többfajta játék implementálására könnyedén felhasználható.

A hallgatónak feladata fonendoszkóp berendezésből származó adatok gyűjtése és feldolgozása okos telefon segítségével.

A hallgatónak feladata spirométer berendezésből származó adatok gyűjtése és feldolgozása okos telefon segítségével.

A hallgatónak feladata testtömeg mérő berendezésből/okos mérlegből származó adatok gyűjtése és feldolgozása okos telefon segítségével.

A hallgatónak feladata vércukormérő berendezésböl származó adatok gyűjtése és feldolgozása okos telefon segítségével.

A feladat

Valósítson meg egy elővárosi útvonaltervező desktop alkalmazást Java nyelven, amelynek fejlesztése közben tekintse át a jelenleg Java nyelven elérhető desktop keretrendszereket.

Mutassa be a használható adatforrásokat és adatformátumokat; készítsen el egy adatbázist, amelynek segítségével az elkészült útvonaltervező alkalmazás legyen képes a jellemző agglomerációs tömegközlekedési útvonalakat és megállókat együtt tárolni, és a felhasználónak ezt felhasználva tudjon utazási javaslatokat tenni.

A fejlesztés közben tekintse át a jelenleg elterjedt Java nyelvű desktop alternatívákat, és mutassa be, hogy egy egyszerű alkalmazást hogyan lehetne ezekben elkészíteni. Ezeket a tapasztalatokat felhasználva válassza ki a két legmegfelelőbb keretrendszert, és ezek segítségével készítse el az alkalmazást. Mutassa be a keretrendszerek előnyeit, illetve hátrányait.

Minden sportágbajnokság lebonyolításának megvannak a maga sajátságos szabályai a versenyzők párba állítását illetően. Helyenként ezeket a szabályokat pszeudokóddá, majd programmá írják át, így automatizált lebonyolításúvá téve a rendszert. Ilyenek például a nemzetközi FIDE sakkbajnokságok. A legtöbb versenyen azonban manuálisan állítják fel a versenynaptárat, és a szabályok is inkább elérendő célokként vannak megfogalmazva programozható utasítások helyett. Például: “Aki az előző három kör mindegyikében játszott, ebben a körben csak az pihenjen.”, ami utasításként például úgy hangzik, hogy “Ha az i-1, i-2 és i-3 körben is aktív volt egy résztvevő, akkor őt i-re blokkoljuk, míg a többieken keressünk teljes párosítást”.
A szakdolgozó feladata egy saját maga által jól ismert bajnokság lebonyolítási szabályainak átültetése algoritmuselméleti nyelvre. Innen két út indul, amik közül a hallgató választ. Elméleti feladatként vállalható a kapott algoritmus futásidejének analízise, illetve a megengedett versenynaptár megtalálásának bonyolultságelméleti vizsgálata. Alkalmazott feladat az algoritmus programozása, és minden remény szerint kipróbálása éles bajnokságon.

A dialízis kezeléssel életben tartott vesebetegek számára a veseátültetés jelenti a lehető legteljesebb gyógyulást. Miután egy beteg talál donort, aki szívesen odaadja neki az egyik veséjét, kiderülhet, hogy a vesék nem teljesen kompatibilisek. Még egészen közeli rokonok között is normális, hogy egy vesebeteg nem tudja befogadni például a testvér veséjét. A vesecsere lényege, hogy Anna megkapja Béla feleségének veséjét, miközben Béla Anna testvéréét. Béla, Anna és a két donor adatait egy központi adatbázis tárolta sok más inkompatibilis pár adataival együtt. A kereszt-transzplantációra való alkalmasság feltétele kettős: a vércsoportoknak és az immunológiai, antigén-adatoknak is megadott mintázat szerint kell illeszkedniük. Az összeillő pár-párok keresése csak programozva lehetséges, mert kézzel gyakorlatilag az összes lehetséges kombinációt egyesével kellene ellenőrizni.
A szakdolgozó feladata lesz egy ilyen program megírása valós adatbázisra. Fontos, hogy orvostudományi előismeretek nem szükségesek a projekt megkezdésekor.

Magyarországon a középiskolai és a felsőoktatási felvételi vonalhúzás, azaz a pontszámok megállapítása az egyes szakokra, az 1. pontban említett stabil párosítások kiszámítására kifejlesztett algoritmus futtatásával történik. A jelentkezők adatai rendelkezésre állnak, az adatok részletesek, tisztítottak és rendszerezettek. Rengeteg közgazdasági motivációjú kérdés vethető fel, amikre a választ az adatsorból lehet kinyerni. Melyik Magyarországi régióban van a legnagyobb megtartó ereje a helyi felsőoktatási intézménynek? Hányan adnak le háromnál több helyre jelentkezést és milyen közös jellemzőjük van? Befolyásolja-e a jelentkezők számát az előző évi feltűnően magas vagy alacsony ponthatár?
A témára adatbányászatban jártas hallgatót keresek, akinek alkalma nyílik majd arra is, hogy a saját felvételi eljárása közben felmerült kérdéseit, megfigyeléseit valós adatokon tesztelje.

A hallgatónak feladata viselhető fittness berendezésből (okos karkötö) származó adatok gyűjtése és feldolgozása okos telefon segítségével.

A hallgató ismerkedjen meg a gyors portotípus gyártással, a 3D szkenneléssel és a szinterózises nyomtatásnál alkalmazott megoldósokkal,valamint a modellezésnél alkalmazott tervező szoftverekkel és tervezzen 3D objektumokat.

A hallgató ismerkedjen meg a gyors portotípus gyártással, a 3D szkenneléssel és az FDM alapú nyomtatásnál alkalmazott megoldásokkal, valamint a modellezésnél alkalmazott tervező szoftverekkel és tervezzen 3D objektumokat.

A hallgató tervezzen és alakítson ki egy vízalatti járművet, mely képes szemzorai segítségével autonóm mozgásra.

Adott egy irányítatlan gráf, aminek minden csúcsa egy-egy személyt jelképez, az élek pedig a személyek közti ismeretségeket. Minden résztvevő szimpátia alapú szigorú sorrendbe állítja az ismerőseit. A cél egy optimális párosítás keresése, ahol az optimalitás jelenthet stabilitást és népszerűséget. Egy párosítás akkor stabil, ha nem blokkolja azt egyetlen él sem. Él akkor blokkol párosítást, ha a két végpontjában elhelyezkedő mindkét személy boldogabb lenne együtt, mint a jelen párosításban. Népszerűnek akkor nevezünk egy párosítást, ha nem található egy másik párosítás, amiben a más párt kapott résztvevők több mint fele boldogabb, mint az elsőben.
A stabil és a népszerű párosítások algoritmikus oldala tele van egyszerű, de nagyszerű algoritmusokkal. Könnyen megfogalmazható nyitott kérdések is adódnak: találjunk például egy lerajzolt gráfhoz olyan párosítást, amelyet csak a párosítás éleit metsző élek blokkolnak. Algoritmuselmélet iránt érdeklődő hallgatók jelentkezését várom, akik akár összefoglaló jellegű, akár saját eredményt megcélzó szakdolgozatot szeretnének írni.

Élődonoros vesecsere esetén a vesebetegek rendelkeznek egy-egy potenciális donorral, akik immunológiailag nem kompatibilisek velük, de szervezett keretek között elcserélhetik egymással a donorjaikat, hogy kompatibilis donorhoz jussanak. A szakdolgozó a KRTK KTI Mechanizmustervezés Lendület kutatócsoportja egy projektjének keretében rész vehet egy vesecsere szoftver kifejlesztésében, amelyet szimulációkra illetve hosszabb távon a hazai, és regionális cserék szervezésében is szeretnének használni.

A hallgató feladata az Apache Spark GraphX és a Neo4J gráf adatbázis lehetőségeinek feltérképezése, illetve összehasonlító elemzése párhuzamos gráf feldolgozást megvalósító alkalmazás készítésén keresztül.

A hallgató tervezzen és alakítson ki egy vízi járművet, mely képes szemzorai segítségével autonóm mozgásra.

A hallgató tervezzen és alakítson ki egy légpárnás járművet, mely képes szemzorai segítségével autonóm mozgásra.

Élődonoros vesecsere esetén a vesebetegek rendelkeznek egy-egy potenciális donorral, akik immunológiailag nem kompatibilisek velük, de szervezett keretek között elcserélhetik egymással a donorjaikat, hogy kompatibilis donorhoz jussanak. A szakdolgozó a KRTK KTI Mechanizmustervezés Lendület kutatócsoportja egy projektjének keretében rész vehet egy vesecsere szoftver kifejlesztésében, amelyet szimulációkra illetve hosszabb távon a hazai, és regionális cserék szervezésében is szeretnének használni.

A hallgató feladata a vesecsere szoftver adatbázis rendszerének megtervezése, implementálása és a szimulációs szoftverhez történő illesztése. A vesecsere szoftvert python programozási nyelvben fejlesztették. A témára olyan hallgatót várunk, aki szívesen dolgozik egy nemzetközi csapatban és motivált az adatbázis-fejlesztés területén kutató munka végrehajtására.

Élődonoros vesecsere esetén a vesebetegek rendelkeznek egy-egy potenciális donorral, akik immunológiailag nem kompatibilisek velük, de szervezett keretek között elcserélhetik egymással a donorjaikat, hogy kompatibilis donorhoz jussanak. A szakdolgozó a KRTK KTI Mechanizmustervezés Lendület kutatócsoportja egy projektjének keretében rész vehet egy vesecsere szoftver kifejlesztésében, amelyet szimulációkra illetve hosszabb távon a hazai, és regionális cserék szervezésében is szeretnének használni.

A hallgató feladata a vesecsere szoftver webalkalmazásának megtervezése, implementálása és a szimulációs szoftverhez történő illesztése. A vesecsere szoftvert python programozási nyelvben fejlesztették. A témára olyan hallgatót várunk, aki szívesen dolgozik egy nemzetközi csapatban és motivált egy futó projekt keretein belül fejlesztések végrehajtására.

Élődonoros vesecsere esetén a vesebetegek rendelkeznek egy-egy potenciális donorral, akik immunológiailag nem kompatibilisek velük, de szervezett keretek között elcserélhetik egymással a donorjaikat, hogy kompatibilis donorhoz jussanak. A szakdolgozó a KRTK KTI Mechanizmustervezés Lendület kutatócsoportja egy projektjének keretében rész vehet egy vesecsere szoftver kifejlesztésében, amelyet szimulációkra illetve hosszabb távon a hazai, és regionális cserék szervezésében is szeretnének használni.

A hallgató feladata a vesecsere szoftver adatelemző moduljának python programozási nyelvben történő megvalósítása és a szimulációs szoftverhez történő illesztése. Rendelkezésünkre áll már egy hasonló fejlesztés R nyelven, a hallgató feladata lesz ennek megismerése, majd pythonba történő implementálása. A témára olyan hallgatót várunk, aki szívesen dolgozik egy nemzetközi csapatban és motivált egy futó projekt keretein belül fejlesztések végrehajtására.

Az elmúlt 30 évben egyre nagyobb szerepet kapott a különböző robotok fejlesztése és alkalmazása, amelyek korábban leginkább az autóipari gyártásban játszottak szerepet. Ezen robotok a létező biztonságtechnikai előírások miatt szinte soha nem kerülhetnek fizikai kapcsolatba kezelőjükkel vagy más emberrel. Manapság viszont a rohamosan fejlődő világban az ember-központú robotikai rendszerek váltak kiemelten fontossá, ezek az úgynevezett szerviz robotok. A robotok háztartásbeli, otthoni ellátásban, vagy akár az egészségügyben való használata során új szoftveres problémák merülnek fel a közvetlen ember-gép fizikai kapcsolatból kifolyólag.

Az osztott munkatérben a robotok emberrel történő együttműködése során számos tényezőt figyelembe kell venni, és a különböző gyártók és fejlesztők elégtelen protokollokat alkalmaznak. Az ipari működésekre számos szabvány létezik, de a szerviz robotokra és az ember-gép közöztti biztonságos kapcsolatra nem léteznek megfelelő világszintű irányelvek. Ezáltal a különböző eszközök felhasználása és alkalmazása során komoly biztonsági problémák jelentkezhetnek. A hallgatói munka részeként a jelenleg fejlesztés alatt álló robotokon és eszközökön alkalmazott biztonsági protokollokat egy közös irányvonal mentén kell megvizsgálni.

A feladat részletezése:

• Biztonságtechnikai szempontból kritikus ember-gép kapcsolatok analízise (otthon-ápolás, egészségügyi alkalmazás, osztott munkatér);
• A jelenleg létező rendszerek objektív értékelése biztonságtechnikai szempontból, kifejezetten az orvosi környezetre fókuszálva;
• Mérési eljárás és kritériumrendszer kialakítása biztonságos ember-gép kapcsolat szempontjából;
• Az eredmények vizsgálata a nemzetközi szabványosítási környezetben.

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

A Moodle-rendszerhez kellene nyílt kódú — open source — megoldást, konvertert készíteni, mellyel MS Word, illetve Openoffice/Libreoffice irodai programok adatállományaiból (.DOC, DOCX, .ODT) lehet a Moodle-be, vagy a Moodle-ból adatokat kommunikálni (pl. tesztek szövegeit).

A feladat nagyvonalú leírása

Egy IT kérdéseket megválaszoló call center folyamatainak átfogó kutatása, tervezése. Magában foglalva a call center, a szakmai támogatás, az oktatás, a kutatás és szervezés feladatokat. Egy átfogó, de részletektől mentes terv dolgozata lehet.

A feladat nagyvonalú leírása

Egy IT kérdéseket megválaszoló call center operátori feladatok részletes folyamatainak kutatása, tervezése. Magában foglalja a feladatfevételt, ügyfél-kapcsolattartást, feladatmegoldást, feladat továbbítást, feladat dokumentációt és egyszerűbb tapasztalat megosztó (how-to-use) dokumentációt.

A feladat nagyvonalú leírása

Egy IT kérdéseket megválaszoló call center IT szakértői feladatok részletes folyamatainak kutatása, tervezése. Magában foglalja a feladatok átvételét, feladatmegoldást, feladat továbbítást, feladat dokumentációt és szakmaibb tapasztalat megosztó (how-to-use) dokumentációk készítését, validálását.

A feladat nagyvonalú leírása

Egy IT kérdéseket megválaszoló call center oktatói feladatok részletes folyamatainak kutatása, tervezése. Magában foglalja az oktatói anyagok készítését (publikus, privát), oktatások (publikus, privát – online, offline) megtartását és szakmaibb tapasztalat megosztó (how-to-use) dokumentációk készítését, validálását

Leírás

A megoldás célja hosszabb időn keresztül zajló, a résztvevők eredeti környezetükben, normál mindennapi tevékenységeik végzése során történő méréses adatgyűjtés kiegészítése személyek által, részben struktúrált és struktúrálatlan adatokkal (pl. iskolai környezetben a tanárok/nevelők által). Olyan mobil eszközön működő megoldás kialakítása a cél, amely részben előre rögzített elemkészlet használatával, részben Szabadon megadható információk (szöveg, hang, kép) segítségével biztosítja a megfigyelések gyors és egyszerű rögzítését. Ezen a módon olyan adatok is rögzíthetők, amelyek gépi úton történő gyűjtése az adott vizsgálat keretei között nem megoldható. A gyors és egyszerű rögzítési megoldás biztosítja, hogy az adatok rögzítése nem zökkenti ki a rögzítőt a végzett tevékenységéből. A kialakítandó rendszernek támogatnia kell az eseményekhez kötött adatrögzítést is – pl. beltéri lokáció alapján, időhöz kötötten, valamely eszköz közelébe érve vagy válaszul valamely más eszköz által generált eseményre.

Címszavak

mobil eszköz, autonóm működés, felhő alapú adatgyűjtés, szabály alapú működés, ergonómia, esemény kezelés

A feladat nagyvonalú leírása

Egy IT kérdéseket megválaszoló call center kutatói feladatok részletes folyamatainak kutatása, tervezése. Magában foglalja a kapcsolódó IT specifikus témakörök, újdonságok, nagyobb körben használandó technológiák kutatását, tesztelését, dokumentálását, publikálását (saját körben, széles körben)

A feladat nagyvonalú leírása

Egy IT kérdéseket megválaszoló call center kutatói feladatok részletes folyamatainak kutatása, tervezése. Magában foglalja a munkaszervezési feladatok ellátását, az időbeosztást, a beszerzések, HR ügyintézések és ellenőrzések folyamatát.

A feladat nagyvonalú leírása

Teljes mértékben hardver független, teljesen szolgáltató által hosztolt megoldás vagy saját üzemeltetésű call centerek összehasonlítása bekerülési érték, havi költség és feature-ök szempontjából.

Ahogy egyre újabb adatbázis keretrendszerek jelennek meg, változnak a kezelési trendek is. Időről időre érdemes tehát összehasonlítani, mely rendszerek miben erősek, miben gyengék, milyen lehetőségek és veszélyforrások rejlenek bennük. Ehhez legalább három rendszert érdemes összehasonlítani azonos adathalmazon, hogy nagyjából hasonló végeredményt érjünk el összességében.

A külföldön való tartózkodásokat nagyban segítené egy olyan rendszer, mely képes az elérhető banki adatok alapján megállapítani, az adott pillanatban készpénzt felvenni érdemes inkább vagy bankkártyával fizetni az üzletekben, illetve mely bankok kínálják a legjobb árfolyamokat, mennyi a marzs értéke, stb.

A megoldás célja hosszabb időn keresztül zajló, a résztvevők eredeti környezetükben, normál mindennapi tevékenységeik végzése során történő méréses adatgyűjtés kiegészítése személyek által, részben struktúrált és struktúrálatlan adatokkal (pl. iskolai környezetben a tanárok/nevelők által). Olyan mobil eszközön működő megoldás kialakítása a cél, amely részben előre rögzített elemkészlet használatával, részben Szabadon megadható információk (szöveg, hang, kép) segítségével biztosítja a megfigyelések gyors és egyszerű rögzítését. Ezen a módon olyan adatok is rögzíthetők, amelyek gépi úton történő gyűjtése az adott vizsgálat keretei között nem megoldható. A gyors és egyszerű rögzítési megoldás biztosítja, hogy az adatok rögzítése nem zökkenti ki a rögzítőt a végzett tevékenységéből. A kialakítandó rendszernek támogatnia kell az eseményekhez kötött adatrögzítést is – pl. beltéri lokáció alapján, időhöz kötötten, valamely eszköz közelébe érve vagy válaszul valamely más eszköz által generált eseményre.

Mai világunkban egyre elterjedtebbek lettek a biometrikus azonosítási módszerek. A biometriai azonosításnak két ága létezik, egyik a fiziológiai mintákat vizsgálja (pl. ujjlenyomatot, íriszt), másik pedig a viselkedési mintákat (pl. hangot, egérdinamikát, billentyűzet dinamikát). A viselkedési biometria idővel jobban változik, mint a fiziológiai biometria. A hallgató feladata lesz áttekinteni a szakirodalmat a viselkedési biometria területén a Big data megoldások figyelembe vételével. Feladata lesz továbbá megvalósítani egy egérdinamika alapú behatolásérzékelő és személyazonosítási rendszert Big data környezetben. A hallgatónak meg kell vizsgálnia különböző adatbetöltési módszereket és el kell végeznie ezek teljesítmény tesztelését. Az adatok tárolásához különböző technológiákat is figyelembe kell venni az SQL és NoSQL megoldások területén. Adatfeldolgozó komponensként a Spark használata javasolt. A téma kidolgozásának előrehaladtával TDK-n vagy szakmai konferencián való részvétel támogatott.

A feladat nagyvonalú leírása

Megfelelő jegykezelő vagy servie desk szolgáltatás kiválasztása – különösen kiemelt igény a sokrétű kapcsolódás levelezéssel, web-formokkal, stb (api vagy más megoldás). Ez lehet összehasonlítás szolgáltatók saját üzemeltetésű rendszere és saját üzemeltetésű rendszerrel. A kapcsolhatóság és fejleszthetőség miatt lehet szerencsésebb jobban megnézni a saját üzemeltetésűeket alaposabban

A feladat nagyvonalú leírása

A beérkező feladatok felvételének automatizálása: levelezőből, web formról, telefonközpontba érkező kérések beemelése, feladatkiosztása, jelzése

A feladat nagyvonalú leírása

A IT biztonsági csoport weboldalához egy saját chatbot készítése, ami akár az alap biztonsági problémaköröket megválaszolja vagy megfelelő helyre irányítja, persze lehetőséget adva az operátornak a beavatkozásra. Akár lehet két hallgató is, egyik a megvalósításért, másik a kérdésekért és azok felépítésért felel.

Mai világunkban egyre elterjedtebbek lettek a biometrikus azonosítási módszerek. A biometriai azonosításnak két ága létezik, egyik a fiziológiai mintákat vizsgálja (pl. ujjlenyomatot, íriszt), másik pedig a viselkedési mintákat (pl. hangot, egérdinamikát, billentyűzet dinamikát). A viselkedési biometria idővel jobban változik, mint a fiziológiai biometria. A hallgató feladata lesz áttekinteni a szakirodalmat a viselkedési biometria területén a mély neurális hálózatok figyelembe vételével. Feladata lesz továbbá megvalósítani egy egérdinamika alapú behatolásérzékelő és személyazonosítási rendszert mély neurális hálózatok felhasználásával. A hallgatónak feladata különböző típusú mély neurális hálózatok kialakítása és teljesítmény analízise a probléma céljának megfelelően. A feladat része egy szoftver elkészítése, ami képes egérmozdulatok gyűjtésére és döntéshozás elvégzésére a behatolás tekintetében. A téma kidolgozásának előrehaladtával TDK-n vagy szakmai konferencián való részvétel támogatott.

A különféle fitnesz megoldásokban a szívfrekvencia mérése elterjedt szolgáltatás. A régebb óta létező – és a mai napig megbízhatóbbnak tekinthető – mellkaspántos (ECG) megoldások mellett megjelentek az optikai elven (PPG) működő eszközök is (akár karórába integrálva). A szívfrekvencia mérés során rögzített nyers adatokból lehetőség van szívfrekvencia-variabilitást (HRV – hearth rate variability) is származtatni, ami az idegrendszer működésének vizsgálata szempontjából fontos fiziológiás paraméter (valójában egy paraméter-halmaz, a kiindulási adatok különféle feldolgozása következtében). Az viszont a mai napig nem egyértelmű, hogy a definíció szerint ECG mérésből származtatott HRV érték és a PPG mérésből származtatott PRV (pulse rate variability) érték közötti kapcsolat eléggé erős-e ahhoz, hogy bizonyos esetekben a HRV érték helyett PRV értéket használjunk.

A szakdolgozó feladata egy olyan Android alapú megoldás elkészítése, amely képes két, BLE alapon kommunikáló eszköz (egy ECG és egy PPG elven működő szenzor) adatait párhuzamosan, hosszabb ideig (akár 10-12 órán keresztül is) folyamatosan rögzíteni és azt későbbi feldolgozás céljából valamilyen szabványos megoldással számítógép felé továbbítani. A megoldáshoz a Polar cég szenzorjai használandók (ezeket biztosítjuk), amelyek kommunikációs protokollja részletesen dokumentált (minta programokkal is támogatva).

A különféle fitnesz megoldásokban a szívfrekvencia mérése elterjedt szolgáltatás. A régebb óta létező – és a mai napig megbízhatóbbnak tekinthető – mellkaspántos (ECG) megoldások mellett megjelentek az optikai elven (PPG) működő eszközök is (akár karórába integrálva). A szívfrekvencia mérés során rögzített nyers adatokból szívfrekvencia-variabilitás (HRV – hearth rate variability) is származtatható, ami az idegrendszer működésének vizsgálata szempontjából fontos fiziológiás paraméter (valójában egy paraméter-halmaz, a kiindulási adatok különféle feldolgozása következtében). Az utóbbi időben a PPG mérésből származtatott PRV (pulse rate variability) érték használata is megjelent (bár az még nem egyértelmű, hogy mely szituációkban alkalmazható a HRV érték helyett a PRV érték).

A gyártók (pl. Maxim) már kész modulokat biztosítanak az optikai pulzusméréshez, azonban ezek tipikusan „nyers” adatok, amelyek további feldolgozása szükséges. Az adatok feldolgozására különféle módszerek (számítási eljárások) ismertek. A szenzorok működése több tíz paraméteren keresztül befolyásolható, a technikai paramétereken túl ezek között megtalálhatók a mérés különböző jellemzőit befolyásoló paraméterek is (ezeket a gyártói leírás részletesen taglalja).

Feladat egy piacon elérhető, I²C alapú PPG szenzor modul rendszerbe illesztése (a mikrovezérlő kártyát és a szenzor modult biztosítjuk), a különböző beállítási paraméterek és adat kalkulációs algoritmusok vizsgálata a PRV érték meghatározásához szükséges adatok kinyeréséhez. A feladat lényeges eleme ismételhető teszt mérések megtervezése és dokumentált végrehajtása.

A feladat nagyvonalú leírása

Online segítségnyújtásra alkalmas szoftverek, szolgáltatások összehasonlítása (pl TeamViewer, Anydesk, saját megoldás, stb).

A feladat nagyvonalú leírása

Megoldás keresése egyszerű és alapos dokumentációkészítő és tároló megoldásra – ez lehet kettő is – pl valami Wiki + Moodle. Cl how-to-use-ok és oktatóanyagok (írt, videós) megfelelő tártolása és szolgáltathatósága.

A feladat nagyvonalú leírása

Hálózat megtervezése, szolgáltatások és eszközök kiválasztása, költségterv készítése – persze specifikáció alapján. A tervezés és beüzemelés lehet két külön szakdolgozat is

A világon és így Európában is egyre nagyobb az energia éhség az adatközpontok, géptermek, de még kisebb cégek és vállalkozások saját szerver termeiben is. Léteznek már nagyon sokféle okos áram és egyéb mérők, amelyek segítségével folyamatosan nyomon lehet követni az energia felhasználást, akár rack szekrényenként is és ezáltal meg lehet tudni, mely helyen kell csökkenteni az energia felhasználást, akár újabb kisebb energiafelhasználású szerverek cseréjével.

A hallgató feladata olyan webes felületen követhető adatgyűjtő eljárás kidolgozása, melyből energiafelhasználási trendek keletkeznek és a döntéshozók számára megfelelő segítséget nyújt a szűk keresztmetszetek felismerésére és a szükséges beavatkozások megtételére.

A dolgozatnak tartalmaznia kell:

1. az adatközpontok, géptermek, szervertermek fogalmának ismertetését,
2. az elterjedt okos mérők típusait és az okos mérők fogalmát, az általuk kinyerhető adatokat különösen koncentrálva a dolgozat során felhasznált okos mérők tulajdonságaira,
3. a mérendő adatok kiválasztásának szempontjait,
4. az adatgyűjtő alkalmazás és az okosmérők között használt adatátviteli protokoll kiválasztási szempontjait és a megvalósítás során használt protokoll bemutatását,
5. az adatgyűjtő weblap tervezési szempontjait,
6. a trend elemzéshez szükséges online grafikonok elkészítését,
7. az elkészült rendszer dokumentációját,
8. javaslatot az elkészített rendszer további fejlesztésére

Az ingyenesen használható felhőalapú rendszerek esetében is kiemelt kihívásként jelenik meg látássérült emberek támogatása ezeknek a szoftvernek a használhatóságát illetően.

A hallgató feladata az ingyenes használható felhőalapú rendszerek, különösen az OpenStack felhő operációs rendszer vizsgálata informatikai akadálymentesítés szempontjából, különös tekintettel a WCAG szabvány különböző szintjeire. További feladat a rendszer alapvető használatához szükséges modulok akadálymentesítése és az elkészített kiegészítések dokumentálása.

A dolgozatnak tartalmaznia kell:

1. az informatikai akadálymentesítés szabványainak bemutatását,
2. az OpenStack rendszer vizsgálatát informatikai akadálymentesítés szempontjából, különös tekintettel a WCAG szabványokra,
3. az akadálymentesítésre szoruló modulok részletes listáját
4. a rendszerhez elkészített akadálymentes kiegészítő megoldásokat (patch-ek)
5. a kiegészítő patchek dokumentációját
6. az elkészített megoldások látássérültek számára szóló tesztek eredményeit

Napjainkban egyre jobban terjednek az 5G vagy Wifi6 (IEEE 802.11ax) képes eszközök, ezért mindenképpen érdemes megvizsgálni, hogy ipari (IoT, I4.0) környezetben melyiket és milyen alkalmazásokra érdemes használni.

A hallgató feladata olyan szimulációs és teszt környezet kidolgozása, amelyben különböző mérési eljárások tekintetében vizsgálni lehet mind a Wifi6 mind pedig az 5G rendszereket. A feladat során a hallgatónak ismertetnie kell azokat a szempontokat, amik alapján érdemes a két rendszert összehasonlítania és meg kell valósítania ezeknek a szempontoknak a segítségével a két rendszer összehasonlító mérését és elemzését.

A dolgozatnak tartalmaznia kell:

1. a Wifi 6 és az 5G rendszerek bemutatását, kitérve ezeknek az előnyeire és hátrányaira,
2. ismertetni kell az I4.0 és az IoT fogalmát azok felhasználási területeit,
3. az irodalomkutatás alapján megfogalmazott elvárásokat és a két rendszer összehasonlításának a szempontjait,
4. a kidolgozott szempontok alapján elkészített teszt rendszer bemutatását,
5. a teszt rendszerben megvalósított méréseket, a rendelkezésre álló mérőműszerek segítségével (a mérés elvégezhető lesz a SZTAKI vagy Óbudai Egyetem 5G laborjaiban),
6. a megvalósított mérések alapján a két vezeték nélküli átviteli rendszer összehasonlító elemzését,
7. az elemzés alapján az egyes rendszerek használatához javasolt ipari és IoT alkalmazási területeket
8. javaslatot esetlegesen más a méréshez rendelkezésre nem álló, de az ipari világban esetlegesen már kapható mérőműszerek segítségével megvalósítandó teszt esetekre és összehasonlító mérési eljárásokra

Az információbiztonsági szakemberek számára jelentős terhelést okoz a különböző gyártói és független forrásokból nyilvánosságra hozott sérülékenységi és fenyegetettségi információk közti eligazodás.

A rendkívül sok formátumban, gyakran Szabad szöveges szerkezetben (strukturálatlanul) elérhető adatok webes forrásokból történő begyűjtése (scraping), illetve egységes szerkezetbe foglalása (mapping), emellett az adatok tisztítása és gazdagítása jelentős tervezési és implementációs erőfeszítéssel valósítható meg.

A dolgozat során részletesebb elemzésre kiválasztott adatforrások lehetnek például: Twitter (REST API), Reddit (REST API), gyártói vagy független hírportálok (RSS/ATOM), automatizált webbányászat (web spider/crawler/bot)

A dolgozatnak tartalmaznia kell:

1. az adatgyűjtés, adatleképzés, adattísztítás és adatgazdagítás szakirodalmi hátterét,
2. a strukturált fenyegetettségi és sérülékenységi információk szintaktikai és szemantikai jellemzőit bemutató irodalomkutatás eredményeit
3. az előállítani kívánt adathalmazzal kapcsolatban fennálló minőségi elvárásokat és ezek mérési módszerét,
4. legalább három független formátumú strukturálatlan sérülékenységi vagy fenyegetettségi adatforrás inkrementális gyűjtésének és elemzésének kiviteli terveit,
5. a kidolgozott szempontok alapján elkészített adatgyűjtő rendszer tervezési és implementációs dokumentációját,
6. a begyűjtött adathalmaz minőségének értékelését az előzetesen meghatározott kritériumok alapján,
7. a feladat megvalósításának értékelését, valamint az esetleges továbbfejlesztési lehetőségek kifejtését

A felhő alapú virtuális asztali infrastruktúra (VDI) a klasszikus vékony kliens infrastruktúra korszerű változata. Célja, hogy a felhasználók tetszőleges (jellemzően HTML5 alapú) kliens környezetből nagy teljesítményű asztali számítási erőforrásokhoz, esetenként pedig komplett informatikai környezetekhez férhessenek kényelmesen hozzá.

A hallgató feladata egy deklaratív konfigurációs leírás (pl.: YAML szövegfájl) alapján meghatározott komponensekből, illetve ezek között meghatározott hálózati kapcsolatokból álló virtuális gép infrastruktúra létrehozása egy választott felhő API (pl.: OpenStack Nova) segítségével, majd a létrehozott infrastruktúra egyes elemeihez távoli virtuális asztal hozzáférés biztosítása a felhasználók számára (pl.: Apache Guacamole segítségével).

A dolgozatnak tartalmaznia kell:

1. A felhő alapú virtuális asztali infrastruktúrákkal kapcsolatos szakirodalmi kutatás eredményeit,
2. A feladatkiírásnak megfelelő megoldás tervezési, kivitelezési és tesztelési szempontrendszerét,
3. A kidolgozott szempontok alapján elkészített VDI környezet rendszer tervezési és implementációs dokumentációját,
4. A létrehozott megoldás értékelését az előzetesen meghatározott kritériumok alapján,
5. a feladat megvalósításának értékelését, valamint az esetleges továbbfejlesztési lehetőségek kifejtését

Felhőszolgáltatók a náluk tárolt adatainkért korlátozott felelősséggel tartoznak, jellemző mind IaaS, mind PaaS, de SaaS szolgáltatóknál is az ún. osztott felelősség modell (shared responsibility model) alkalmazása, miszerint a szolgáltató felel a szolgáltatása nyújtásért, annak elérhetőségéért, de az adatokért elsősorban az ügyfelek a felelősek.

A szakdolgozat célja összetett,

• egyrészt az ügyfelek ismereteinek és tudatosságának a vizsgálata, mennyire vannak tisztában, hogy felhőben tárolt adataik védelméről maguknak is gondoskodniuk kellene,
• másrészt felmérni a különböző kockázatokat és eshetőségeket, melyek a felhőszolgáltatások esetén az adatokra veszélyt jelentenek,
• harmadrészt mit és hogyan tehetnek a felhasználók a felhőben tárolt adataik védelme érdekében.

Átfogó elemzés a cél, mely üzleti publikus IaaS, PaaS, SaaS szolgáltatásoktól a szociál média felhőszolgáltatásokig terjed, de a fókuszban az üzleti felhasználók adatai vannak.

Ismereteink szerint felhőszolgáltatásokban tárolt adatok védelmére nincs univerzális megoldás, konkrét Microsoft 365, Google Workspace stb. szolgáltatások esetén a rendelkezésre álló szoftveres megoldások és szolgáltatások jellemzően mind bizonyos hiányosságokkal rendelkeznek. A szakdolgozat célja az is, hogy ilyen hiányosságokat, réseket – teljesség igénye nélkül – feltárjon, ezek kezelésére javaslatokat tegyen, akár kerülő megoldásokra, akár arra, hogy mi legyen az elfogadható kockázat.

A szakdolgozatban a mentésre, archiválásra, szolgáltatói outage kezelésére, és katasztrófa felkészülésre/tervezésre kell mindenekelőtt fókuszálni.

Asztalosipari szoftver tervezése és fejlesztése lapszabásminta optimalizálás funkcionalitással

A szakdolgozat célja, hogy object storage megoldásokat, illetve object storage-ok kezelésére szolgáló Szabad szoftvereket elemezzen és hasonlítson össze.

A szakdolgozat tárgyalja azt, hogy mire lehet és mire érdemes object storage-okat használni, különböző felhasználási szempontokat tárgyal, ezekre esettanulmányokat ír le (pl. nagy teljesítményű world-wide elérhető object storage szolgáltatás hot és kritikus adatok kezelésére vs. cold adatok kezelése privát cloudban stb.).

Elsősorban S3-kompatibilis object storage megoldások összehasonlítása a cél, az összehasonlítási szempontot többrétűek, így teljesítmény, hibatűrés, hatékonyság/költséghatékonyság, biztonság, kiforrottság, valamint egyszerűség, használhatóság, továbbá támogatás színvonala.

Nem a nagy publikus cloud szolgáltatók, hanem privát üzleti felhasználók által üzemeltethető megoldásokra kíván a szakdolgozat összehasonlítást és iránymutatást adni.

A szakdolgozatnak tárgyalni kell a trendeket, a saját (privát cloud) object storage kiszolgálás megvalósítás vs. public cloud object storage szolgáltatás igénybe vételét össze kell hasonlítani.

A szakdolgozatnak bevezetésképpen tárgyalni kell a file, block, object storage tárolást, illetve adatbázisokban történő adattárolást, meg kell magyarázni mikor melyiknek van létjogosultsága, illetve mikor melyiket célszerű alkalmazni. Az említett technológiákról egy rövid történelmi ismertetőt, kronológiai táblázattal is várunk a szakdolgozatba.

YouTube reklámok blackbox elvű tesztelése, elemzése

A YouTube-on megjelenő hirdetések pontosságának vizsgálata

Felhasználó és YouTube reklámok korrelációjának vizsgálata, elemzése

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).

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.

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

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.

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.

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.

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

Absztrakt festmények csoportosítása gépi tanulás segítségével

Leshelyzetet meghatározó rendszer tervezése és kialakítása megyei pályákon

Kézi gesztus felismerés Powerpoint vezérlésére komplex környezetben

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

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

VR Autósiskola

Szájmaszk detektálás

Mesterséges Intelligenciával támogatott légiforgalom irányítás

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

Pajzsmirigy csomók detektálása ultrahangos képek alapján mély konvolúciós hálózatokkal

Magyar nyelvű természetes nyelvi feldolgozást használó chatbot

Otthoni edzés alkalmazás az edzésforma elemzéséhez

Egész oldalas képregény színezés

Érzelem alapú zene ajánló alkalmazás neurális hálózat segítségével

Egyedi kezdőoldal készítő

ARC megoldása látens vektorterekben

Pszeudokód Értelmező és Kódelemző Alkalmazás

Specifikáció üzleti objektum életciklus kezelésének támogatása SAP BTP szolgáltatás integrációs alapokon

Automatikus receptkészítő aplikáció

Machine learning algoritmusok összehasonlítása zenei ajánlórendszer fejlesztésével

Sport statisztikai webalkalmazás fejlesztése

Biztonság fókuszú webalkalmazás készítése események kezelésére

Eszköz nyilvántartó és leltározó fullstack JS alkalmazás

Canon fényképezőgép vezeték nélküli vezérlése Kotlin alapú Androidos szoftver segítségével

Hangalapú csoportmunkát támogató webalkalmazás készítése

Java alapú autókölcsönző webalkalmazás fejlesztése Angular keretrendszerrel

Egygépes és helyi hálózatban működő Bolti rendszer

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).

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 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 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 kódra vonatkozó következtetések levonására a különböző védelmi rendszerek minősítése alapján.

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.

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.

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.

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

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

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).

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.

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

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: 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

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.

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

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

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/

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

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 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

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: 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: 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

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 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.

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 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.

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.

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: 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: 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

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.

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.

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: 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

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.