A teljes cikk eredetileg az UNI in&out 2025 Nyár kiadványában jelent meg.

Mikor kezdett el foglalkozni az OTDK szervezésével?

Elég hamar bekapcsolódtam a TDK-ba. 1990 és 2000 között mint TDK-titkár, majd 2000-től TDK-elnök és az OTDK Informatikai szakmai bizottságának tagjaként veszek részt a szervezésben. Lassan itt az ideje, hogy továbbadjam a stafétabotot a következő generációnak.

Hogyan változott az OTDK az elmúlt években az informatika szekció szemszögéből?

Az egyik legjelentősebb változás az infrastruktúra fejlődése. Korábban a dolgozatokat papíron kellett beadni, postázni, majd bírálatra küldeni. Ma már minden elektronikusan történik. Az előző OTDK-n mintegy 150 dolgozat volt az informatika szekcióban, idén már 205 pályamű érkezett be. Ez komoly szervezési kihívásokat jelent. Az informatika dinamikusan fejlődik, így az OTDK tematikája is folyamatosan változik. Különösen nagy változást hozott a mély neurális hálózatok áttörése 2012 körül. Mi ezt korán felismertük a BME-n, és 2016 óta oktatjuk ennek gyakorlati alkalmazását. Ma már szinte nincs is olyan tagozat, ahol ne használná valaki ezt az eszközrendszert.

Fontos kiemelni, hogy sokan összekeverik a mesterséges intelligenciát és a neurális hálózatokat, pedig ezek nem szinonimák. A mesterséges intelligenciát én úgy definiálom, hogy az emberi kognitív funkciók gépi megvalósítása és/vagy kiterjesztése. Ez azt jelenti, hogy egyes emberi funkciókat már teljesen automatizálhatunk, mint például a műholdas képfeldolgozást, amelyben a gépi látás átvette az emberi szem szerepét.

Nem egyszerű a szekcióbeosztás, de még mindig könnyebb, mint két évvel ezelőtt, amikor volt Mesterséges intelligencia I., II., III. stb., és mindenki meg volt sértve, hogy miért nem máshova van beosztva. Ma már pontosabb kategóriákat használunk: van, aki a mesterséges intelligencia algoritmusait, van, aki az architektúráját vizsgálja, más az optimalizálását vagy a szoftverét. És tulajdonképpen itt visszaértünk oda, hogy azok a klasszikus területek, amik az informatikai területen egyébként is léteztek, például a gépi látás, a nyelv és beszédfeldolgozás, a hálózatok, azok továbbra is működnek, így az új eszközrendszereket használó dolgozatokat gond nélkül be tudjuk kategorizálni.

Lát-e jelentős különbséget a korábbi és a mostani kutatási témák között?

A mesterséges intelligencia jelenleg az egyik legdinamikusabban fejlődő terület, és ez természetesen a tudományos kutatásokban is erőteljesen megmutatkozik. Új algoritmusok, architektúrák jelennek meg szinte naponta, ezeknek a feldolgozásában a matematikusoknak is komoly szerepe van. Természetesen van tudományos kihívás az ilyen modellek alkalmazásában, összehasonlításában és értékelésében is, de a kutatók számára egyre nehezebb önálló, igazán úttörő eredményeket elérni ezen a téren. A magyar kutatók azonban mindig is ügyesen megtalálták, hol lehet még labdába rúgni.

Hogyan tudják segíteni az OTDK-n részt vevő hallgatókat abban, hogy kutatásaik később publikációvá, vagy akár piacképes termékké fejlődjenek?

A TDK nem egy egyszeri teljesítmény, hanem a tehetséggondozás része. Egy diák és egy témavezető jellemzően csapatban dolgoznak, és a kutatásuk egy állomása a TDK. Ez továbbfejlődhet akadémiai publikációvá vagy akár vállalkozássá is. Jó példa erre a Tresorit, amely egy TDK-projektből indult, majd sikeres startup lett, végül pedig a svájci posta vásárolta fel jelentős összegért. Az utóbbi időben az OTDK is nyitottabb lett a gyakorlati innovációk felé. Az innOtdk kezdeményezés például azokra a pályázatokra fókuszál, amelyek kifejezetten ipari vagy gyakorlati felhasználásra alkalmasak.

Még több értékes tartalom vár!

Az UNI in&out 2025 Nyár kiadványban olyan témákban mélyedhetsz el, amik valóban számítanak – oktatásról, jövőről, karrierről. Digitális és print formátumban is elérhető a shop.uniside.hu oldalon!