Projektek

A jelenlegi mobil eszközök (telefonok, táblagépek) már nagyon jó minőségű és felbontású fényképeket és videókat képesek készíteni. A projekt célja egy olyan back-end rendszer kialakítása egy szerveren, ami a mobil eszközökből származó képeket és videókat feldolgozva a környezet egy 3D modelljét állítja elő, és lehetőséget biztosít különböző 3D rekonstrukciós algoritmusok tesztelésére. A 3D modellt a képekre visszavetítve és a képeket megfelelően rendezve automatikusan egyfajta virtuális túrát lehet létrehozni.

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

Adat mozgatás és tárolás vizsgálat

Komputációs statisztikai modellezés transzkriptomikai, proteomikai és epigenomikai adatbázisok alapján.