Futó projektek

A budapesti várostérség tisztított és nem tisztított kommunális szennyvizeiben található egyes EDC szermaradványok vízminőségi, ökológiai és élelmiszerbiztonsági kockázatai és kockázat-csökkentő fejlesztések című, NVKP projekt egyik vállalt feladatköre Budapest és környéke mint vizsgálati terület jelenlévő népességének területi modellezése, a vizsgálati területet használó népesség  időszakos mozgásának, térhasználatának modellezése, ehhez bigdata adatelemző modellezési know-how előállítása és szoftveres modellezés.

A Csillagászati és Földtudományi Kutatóközpont - Spatial Big Data Lab kutatási programot indít a COVID-19 pandémia mobilitási mintázatok változására gyakorolt hatásainak előrejelzésére. A kutatás archív mobilcella adatokon alapuló szimulációt foglal magában. A mobilitási mintázatok változásának vizsgálatához, a mintázatkereséshez elengedhetetlen a rendelkezésre álló adat hálózattudományi feldolgozása.

A Természettudományi Kutatóközpont Agyi Képalkotó Központjához tartozó ‘Hippocampal Circuit and Code for Cognition (HCCCL)’ kutatólabor jelen kutatásának célja az egészséges idősödéssel járó strukturális és funkcionális változások longitudinális vizsgálata a humán hippokampuszban (HC) nagyfelbontású mágneses rezonancia képalkotással (magnetic resonance imaging –MRI), valamint viselkedéses feladatok segítségével.

A Pécsi Tudományegyetem Szentágothai Kutatóközpont kutatói a járvány kezdete óta vizsgálják a vírus genetikai változásait. Ezen adatok megfelelő számítási kapacitással és algoritmussal történő elemzése a vírusok evolúciós, tér-időbeli terjedési kapcsolatait képes feltárni. A járvány kezdetének ilyen irányú vizsgálata választ ad a hazai terjedés dinamizmusára és jellemzőire. A hazai járvány tekintetében egyelőre nem készült ilyen elemzés.

Tehát a hagyományos diagnosztikai adatokon túl ez az eljárás választ tud adni:

A Debreceni Egyetem és az MTA Nyelvtudományi Intézet közötti együttműködés keretében NKFIH támogatással végzett (K116402 és K116938 számon nyilvántartott) kutatások célja a multimodális kommunikáció időszerkezetének a feltárása. A kutatáshoz a Debreceni Egyetemen  összeállított HUCOMTECH korpusz adatai szolgálnak kiindulópontként.

Az "új típusú" koronavírus okozta világméretű járvány jelentős kihívást jelent minden ország vezetői, egészségügyi dolgozói és kutató számára. A vírus magas mortalitása a tüdőben bekövetkező túlzott immunreakcióval magyarázható. Az immunreakció kialakításában fontos szerepet játszik az adaptív immunválasz (azok, akiknek a vírusellenes antitest-szintje magasabb, kisebb eséllyel élnek túl). Az adaptív immunválasz kialakítását a HLA molekulák mediálják, amelyek rövid, vírus-specifikus fehérje-szegmentumokat mutatnak be a T sejtek számára.

Gépjárművekben használt fél-aktív futómű előretekintő szabályozása, felhőben gyűjtött és előfeldolgozott adatok segítségével.

A projektről részletesen az alábbi oldalon tájékozódhat: https://cloud.mta.hu/cloudsusp-projekt

Az ALICE Budapest Csoportjának a projektje: Monte Carlo szimulációk fejlesztése és futtatása, adatkiértékelés.

Az Atacama Large Millimeter/submillimeter Array (ALMA) http://www.almaobservatory.org/en/home/ rádiótávcsővel végzett megfigyelések kiértékelése. Kóspál Ágnes Lendület  csoportja http://www.konkoly.hu/DRG/ és ERC SACCRED  http://www.konkoly.hu/SACCRED/ projektje  ALMA észleléseihez feldolgozási környezet kialakítása az akadémiai felhőben.
Nagy mennyiségű észlelési adat hálózati letöltése közvetlenül az ALMA adatközpontjából, ideiglenes tárolása, feldolgozása több kiértékelő együttműködésével, alkalmanként grafikus környezet használatával.

Apache Spark keretrendszer gépi tanulás alapú alkalmazások integrációjának vizsgálata, tesztelése, valamint az Occopus orkesztrációs eszköz általi automatizálása.