Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem
| bme.hu
Villamosmérnöki és Informatikai Kar
| vik.bme.hu
Mesterséges Intelligencia és Rendszertervezés Tanszék
| mit.bme.hu
research.heroTitle

Kutatás-fejlesztés

Út az alap és alkalmazott kutatáson át az innovációig

KezdőlapKutatás-fejlesztés

K+F+I projektjeink

A kutatócsoport az elmúlt 25 évben több mint húsz nagy EU-s kutatási projektben (FP4-H2020) és 25-nél is több közvetlen ipari együttműködésben vett részt. Kutatás-fejlesztési projektjeinkben olyan új, innovatív szoftveralapú megoldásokat hozunk létre, amelyek jelentősen megkönnyítik a mérnökök munkáját.

EU-s kutatási projekt
Ipari együttműködés
Hazai és bilaterális projekt
...

SME4DD

Training SMEs for the Digital Decade

Az SME4DD projekt célja rövid távú képzési programok kidolgozása és megtartása, amiknek a segítségével az európai munkaerő továbbképezhető a kulcsfontosságú digitális területeken: mesterséges intelligencia, kiberbiztonság és blokklánc technológiák. Kutatócsoportunk a blokklánc területért felelős.

...

EDGE-Skills

European Dataspace for Growth and Education - Skills

Az EDGE-Skills project célja, hogy innovatív felhő- és peremszolgáltatásokat fejlesszen és telepítsen oktatási és képzési adatterekhez (data space), és az adattereket elérhetővé tegye privát és publikus szervezetek számára.

Publikációink

Kutatócsoportunk rendszeresen publikál a szoftvertechnológia (TSE, IST, STTT), modellalapú fejlesztés (MODELS, SoSyM), a formális verifikáció (TACAS, JAR) és a szoftvertesztelés (ICST, STVR) vezető konferenciáin és folyóirataiban.

Networcat: applying analysis techniques of shared memory software on message-passing distributed systems

Softw Syst Model 2025

Networcat: applying analysis techniques of shared memory software on message-passing distributed systems

Bemutattunk egy új módszert elosztott rendszerek kommunikációjának modellezésére, egy többszálú programok analízisére használt nyelv segítségével.

Bővebben

To Do or Not to Do: Semantics and Patterns for Do Activities in UML PSSM State Machines

IEEE T Software Eng 2024

To Do or Not to Do: Semantics and Patterns for Do Activities in UML PSSM State Machines

Az UML állapotgépek és doActivity‑k szemantikáját elemeztük, valamint olyan gyakorlati mintákat javasoltunk, amelyek felfedik a modellekben rejlő hibákat.

Bővebben

Transaction Conflict Control in Hyperledger Fabric - A Taxonomy, Gaps, and Design for Conflict Prevention

IEEE Access 2024

Transaction Conflict Control in Hyperledger Fabric - A Taxonomy, Gaps, and Design for Conflict Prevention

A cikkben rávilágítjuk a figyelmet arra, hogy hogyan alkalmazhatók modellvezérelt módszerek a szervezetközi blokkláncok teljesítményoptimalizásában.

Bővebben

research.tools.title

Eszközeink

A Gamma állapotgép-kompozíciós keretrendszer

A Gamma állapotgép-kompozíciós keretrendszer

A Gamma modellezőeszköz reaktív rendszerek komponensalapú tervezését, formális ellenőrzését, illetve implementációjának automatikus előállítását teszi lehetővé.

Bővebben

A Theta modellellenőrző keretrendszer

A Theta modellellenőrző keretrendszer

A Theta modellellenőrző keretrendszer absztrakció-finomítás alapú, korszerű algoritmusok kollekciója, amelyek kombinálhatóságuk révén mindig az adott problémához szabhatók.

Bővebben

A VIATRA Solver gráfgenerátor keretrendszer

A VIATRA Solver egy keretrendszer, amely szakterület-specifikus nyelvek jólformált és változatos példánymodelljeinek automatikus és skálázódó generálására szolgál.

Bővebben

Események és díjak

...

Fiatal Kutatók Akadémiája

Micskei Zoltán FKA tag lett

A Fiatal Kutatók Akadémiája 2022-ben tagjai közé választotta Micskei Zoltánt. Az Akadémia minden évben 12 új tagot választ a 40 év alatti kiemelkedő eredményt elért kutatók közül eddig tudományos teljesítményük és a fiatal kutatókat segítő terveiket bemutató pályázatuk alapján.

...

Akadémiai Ifjúsági Díj

Akadémiai Ifjúsági Díj Semeráth Oszkár részére

A Magyar Tudományos Akadémia (MTA) 2021-ben Akadémiai Ifjúsági Díjban részesítette Semeráth Oszkárt az „Autonóm járművek ellenőrzése gráfalapú következtetéssel” című pályamunkájáért. A díjat 35 év alatti fiatalokat kaphatják kiemelkedő tudományos eredményeik elismerésére.

A kutatócsoporttal kapcsolatos kérdésekkel keresd <0>Dr. {{lastName}} {{firstName}}t</0>!
Current version: https://github.com/ftsrg/ftsrg.github.io/commit/54070eb6f2f45e9cefecbde80df307c587648da1