AI mini workshop

Utolsó évéhez érkezett a Mesterséges intelligencia, nagy hálózatok, adatbiztonság: matematikai megalapozás és alkalmazások című Tématerületi Kiválósági Program az ELTE Matematikai Intézetben. Ebből az alkalomból előadássorozaton mutatják be a legfontosabb eredményeket a mesterséges intelligencia alkalmazásáról az akusztikai, pénzügyi és informatikai biztonsági területeken.

A workshop nyitányaként a kutatócsoport vezetője, Lukács András egyetemi adjunktus, az ELTE Matematikai Intézet oktatója tart összefoglalót, majd fiatal kutatók mutatják be vezető nemzetközi folyóiratokban publikált eredményeiket.

Bakos Bence az akusztikával foglalkozó Entel Műszaki Fejlesztő Kft-vel közös kutatási eredményéről beszél: a transzformer-alapú akusztikai paramétereket becslő megoldás az építészeti tervezésben gyakran előforduló helységek esetében kiváltja a lényegesen költségesebb szimulációkkal vagy numerikus módszerekkel elvégezhető modellezést.

Csanády Bálint kutatása a pénzügyi modellezésben, de sok más területen gyakran alkalmazott frakcionális Brown-folyamat jellegét leíró Hurst-paraméterre adott neurális háló alapú becslő eljárást, amely mind pontosság, mind erőforrásigény tekintetében jobb az eddig elérhető statisztikai paraméterbecslő módszereknél. Bemutat olyan eredményeket is, amelyek közelebb visznek a kidolgozott neurális hálós modellben megvalósult számítások megértéséhez.

Muzsai Lajos és Imolai Dávid a HackSynt projektben egyrészt egy új LLM alapú autonóm ágenst hoztak létre a számítástechnikai biztonsági problémákat modellező Capture The Flag (CTF) feladatok automatikus megoldására, valamint ehhez kapcsolódóan új benchmarkot, tesztfeladat készletet alkottak. A HackSynt rendszert az elmúlt három hónapban több kiberbiztonsági blogban is ismertették és a kapcsolódó GitHub repository népszerűsége is nő.

A workshop magyar és (a résztvevők igényei szerint) angol nyelven zajlik, online csatlakozni MS Teams felületen lehet, a csatlakozási link és a részletes program ebben a dokumentumban érhető el.