Szoftver- és adatintenzív szolgáltatások

E-GROUP ICT SOFTWARE INFORMATIKAI ZRT. 

Az E-Group az ELTE-vel együttműködésben digitális transzformációhoz hoz létre új, innovatív szoftvertechnológiai termékeket Fintech, Healthtech, Govtech területeken. A SmartData&Analytics irányvonalban három nagy prioritású területen (Medtech, Fintech, Govtech) tervezzük a DLx platform deep learning kompetencia növelését, a területi digitális transzformáció megalapozásához. A különböző silókban halmozódó, heterogén struktúrájú és adatvédelmi kihívásokkal küzdő adatok egységes szakterületi elvek mentén való gyűjtése és rendszerezése hatalmas jelentőséggel bír. A kriptográfia a következő pár évben fontos változáson fog átmenni a kvantumtechnológiai kihívásra reagálva. Megvizsgáljuk azokat a megoldásokat, amelyek ellenállók mind a hagyományos, mind a kvantumszámítógéppel szemben, mivel járhat az algoritmusváltás, miképp lehet alkalmazni azokat. A felhasználó-hitelesítési megoldások kapcsán is sok próbálkozás van annak érdekében, hogy miképp lehet a biztonság szintjét növelni úgy, hogy a felhasználóbarátság ne csorbuljon. Az egyik új iránynál a mobiltelefon vagy más személyes eszköz (birtok) felhasználói kontrollja és a „geolocation” adatok kerülnek összekötésre. A hiteles „geolocation” azonban nem csak felhasználó-hitelesítési témák kapcsán érdekes, hanem logisztikában kamionok tachográfja, önvezető autók/taxik vezérlése, MOL Limo/BuBi, Lime stb. „car sharing” védettsége miatt is. A banki szektorban speciális követelmények vonatkoznak az ügyfelek „face-to-face” beazonosítására, a biometrikus adatok elemzésére. Az ujjlenyomaton és arcképen kívül más adatokkal is kísérleteznek, amelyek közül az EKG jelenti az egyik legperspektivikusabb irányt.

MEDISO MEDICAL IMAGING SYSTEMS KFT.

A szív kiértékeléseknél két különböző területre, a perfúziós és blodpool, úgynevezett átfolyásos eljárások automatikus kiértékelése fókuszálunk, ahol a nagy fokú automatizmusok újdonságnak számítanak. A szív kiértékelés mellett az agyi vizsgálatok a másik fontos terület, ahol a SPECT képalkotási modalitással számos betegség diagnosztizálható és elemezhető automatizált algoritmusokkal. A tervezett fejlesztéseknek kiemelt jelentőségük van az alacsony dózisú CT, vagy kisebb mennyiségű radioaktív jelölőanyag beinjektálásával elvégzett SPECT vagy PET felvételek esetén, melyek során a páciens kisebb sugárterhelést kap, mégis, a mesterséges intelligencián alapuló módszerek segítségével ugyanolyan pontosan állapítható meg a diagnózis. Több olyan terület van, ahol innovatív, MI alapon működő módszerekkel képminőség javítást és analízist, így pontosabb diagnózist lehetővé tevő, s ezzel versenyképesebb termékeket kívánunk elérni.

DATA-PRESS INFORMATIKAI KFT.

A Data-Press Kft.-nek a kialakítandó kompetencia központban végzett feladata többek között, hogy tipikusan adatintenzív monitorozási igényekhez, az áramláskritikus gépelemekben előálló különböző nyomásváltozások, valamint más tranziens jellemzőkkel terhelt jelenségek idősorhelyes kiértékelését biztosító módszereket dolgozzon ki. A projekt során az ELTE kutatói olyan K+F infrastruktúrát és informatikai elemzőközpontot hoznak létre, amely az iparban alkalmazott, failsafe adatgyűjtő technológiákra épülve, képes adatintenzív elemzéseket végezni, csak dinamikus módszerekkel mérhető paraméterek meghatározására. A Data-Press Kft. szakértői biztosítják az összes szükséges adatgyűjtő egységet, azok méréstechnikai ismereteit, a tranziens jelenségekkel terhelt, számított mérések ismert problémáit, valamint a kutatásokhoz szükséges, valós gépberendezésekből érkező, nagy mennyiségű éles adatot. Ezen kívül a Data-Press Kft. vállalja, hogy megtervezi és legyártja azt az ipar 4.0, félipari berendezés együttest, amely szükséges az ELTE kutatói tevékenységének valós adatokkal való ellátására. Az ELTE szombathelyi kampusz számítógépein percenként több ezer, különböző ipari létesítményből érkező szenzoradat feldolgozása fog megtörténni. A dinamikus adatintenzív jelfeldolgozás támogatja, hogy a kompetencia központ szerverei folyamatosan aggregálják és transzformálják a bejövő adatokat, így azok az előfeldolgozást követően, gyorsabb kiértékelést tesznek lehetővé függetlenül attól, hogy a kutatók milyen elemzési technikákat választanak.