Neutronfizikai számítások További Üzemidő Hosszabbításhoz
A működő paksi blokkok további üzemidőhosszabbításának műszaki megalapozásához Monte Carlo számításokkal vizsgáljuk az acél komponenseket érő sugárterhelést és hőfejlődést.
Mesterséges Intelligencia fejlesztés az orvoslásba
Magyar orvosi chatbot fejlesztése. Vércukor‑előrejelzés és algoritmusos az inzulinpumpa-optimalizáció. Dialektus‑fordító és MRI/tüdő‑szegmentáló rendszerek. Több mint tíz publikáció.
AI fejlesztése cukorbeteg, valamint agyi MRI felvételekhez
Fizikai aktivitás‑detektáló és GRU‑alapú predikciós modellekkel támogatott a diabéteszkezelést, MRI‑szegmentáló és tumor‑osztályozó fejlesztése. Q1‑es cikk és ~20 publikáció született.
LSTM, U-NET és RL alapú modellezés kiber-medikai célra GPU-val
RL‑alapú inzulinvezérlőt és GPU‑gyorsított paraméter‑becslés került fejlesztésre. A csecsemő‑agy MRI‑k U‑Net szegmentálása 92 %‑os pontosságot adott. A projektből három cikk született.
A cél a számítási terhelés csökkentése LiDAR adatokban, az eredmények hozzájárulnak az autonóm járművek érzékelési képességeinek javításához és a közlekedés biztonságának növeléséhez.
A projekt célja a kritikus időintervallumok meghatározása kemoterápiás kezelések során, amikor érdemes felülvizsgálni a pácienseket a terápia hatékonyságának biztosítása érdekében.
Szintetikus adatgenerálás mikroszkópos felvételek alapján
Szintetikus adatok előállítása valódi mikroszkópos felvételek alapján, a valódi képeken is alkalmazott mesterséges intelligencia alapú eljárások hatékonyabb tanítása érdekében.
Kutatók összehangolt munkája eredeményeként 2024-ben a rangos Proceedings of the Royal Society B folyóiratban jelent meg egy tudományos közlemény, amelyet azóta többször hivatkoztak.
