- Vezető: Dr. Horváth András
- Tagok: Babicz Dóra Eszter, Fülöp András, Jalal Al-afandi , Kovács Ákos, Magyar Bálint, Szabó Gergely
- Az Intelligens Érzékelés és Tanulás laborban kiemelten foglalkozunk gépi látással és mesterséges intelligenciával.
- A kutatások között vannak konkrét alkalmazások által motiváltak, amelyek széles spektrumából csak néhány példa:- intelligens orvosi képanalízis (pl.: rákos sejtek mozgáselemzése és felismerése mikroszkópos képeken, automatikus szemfenék alapú diagnosztika), - látássérült embereknek készült, tájékozódást segítő mobilalkalmazás, - saját fejlesztésű, arcfelismerésen alapuló beléptető rendszer, - intelligens városokban kulcsfontosságú látórendszerek, amelyek járműveket és gyalogosokat azonosítanak, és képesek esetleges balesetveszélyes helyzeteket előre jelezni.
- Az alapkutatásokban elsősorban a tanulás és a látás alapelveinek megértésére fókuszálunk. Fontos kérdés például a tanuló algoritmusok és kiemelten a neurális hálózatok általánosító képességének javítása, ahol sokat tanulhatunk az emberi idegrendszertől. Célunk, hogy ezen rendszerek tanításához ne legyen szükség óriási mennyiségű adatra, hanem már néhány minta alapján értelmes következtetéseket lehessen levonni.
Nagy hangsúlyt fektetünk a megmagyarázható mesterséges intelligenciára, a gépi tanulási modellek megértésére és döntéseik vizualizálására. Ez lehetővé teszi számunkra, hogy ne csak az általunk létrehozott modellekkel hozzunk döntéseket a gyakorlati alkalmazásokban, hanem ezeket a döntéseket meg is tudjuk érvelni és kommunikálni tudjuk az orvosok felé az orvosi alkalmazásokban. Ezek a kiemeltségi térképek és az érvelés segíthetnek az orvosoknak abban, hogy figyelmüket az adatok szükséges részeire és a fontos problémákra összpontosítsák.
