Projektek 2018

Önvezető autó ^

Téma:

Képfeldolgozási algoritmusok veszély esetére

Használt technológia:

Mély neuronhálózatok

Kit várunk:

Szorgalom, kitartás, megbízhatóság, jó tervezés, pontos és minőségi kivitelezés, csapatmunkára való alkalmasság — kellenek elsősorban. Másodsorban Python, Keras, TensorFlow — ill. szorgalmas és hatékony elsajátításuk. Partner: Bosch Magyarország.

Időterhelés:

20 óra hetente. Kiemelkedő ösztöndíj biztosítható. Szakmai gyakorlat automatikusan teljesül, TDK-ban kiemelkedő módon versenyképes. Mellékállás mellett nem végezhető. Cserébe: kelendő state-of-the-art informatikai tudásra tehet szert a hallgató.

Kontakt:

Lőrincz András – lorincz kukac inf.elte.hu

Orvosi képfeldolgozás ^

Téma:

Eltérések detektálása state-of-the-art orvosi mérőeszközökkel, például mágneses rezonancia képalkotással, számítógépes tomográfiával, vagy echokardiográfiás méréseken

Használt technológia:

Képfeldolgozási mély neuronhálós technológiák

Kit várunk:

Szorgalom, kitartás, megbízhatóság, jó tervezés, pontos és minőségi kivitelezés, csapatmunkára való alkalmasság — kellenek elsősorban. Másodsorban Python, Keras, TensorFlow — ill. szorgalmas és hatékony elsajátításuk. Partner: Mediso kft.

Időterhelés:

20 óra hetente. Kiemelkedő ösztöndíj biztosítható. Szakmai gyakorlat automatikusan teljesül, TDK-ban kiemelkedő módon versenyképes. Mellékállás mellett nem végezhető. Cserébe: kelendő state-of-the-art informatikai tudásra tehet szert a hallgató.

Kontakt:

Lőrincz András – lorincz kukac inf.elte.hu

Robotika mély hálókkal ^

Téma:

Öntanuló és célorientált robotok algoritmusainak kutatása mély neuronhálós eljárásokkal

Használt technológia:

Folyamatszabályzás, optimalizáció, mély neuronhálók

Kit várunk:

Kiváló analízisbeli háttérrel rendelkező, szorgalmas, kitartó, megbízható, jól tervező, pontosan kivitelező, csapatmunkára alkalmas, kutatásban motivált hallgatót keresek

Időterhelés:

20 óra hetente. Kiemelkedő ösztöndíj biztosítható. Szakmai gyakorlat automatikusan teljesül, TDK-ban kiemelkedő módon versenyképes. Mellékállás mellett nem végezhető. Cserébe: kelendő state-of-the-art informatikai tudásra tehet szert a hallgató.

Kontakt:

Lőrincz András – lorincz kukac inf.elte.hu

HÓDítsd meg a biteket! ^

Téma:

Az informatika, informatikai gondolkodás népszerűsítése. Motiváció felkeltése, pozitív attitüd erősítése az inf. iránt.

Használt technológia:

agy, gondolkodás, html5, php, mysql, js, …

Kit várunk:

A nemzetközi Bebras kezdeményezéshez kapcsolódó tevékenységekhez több szinten és módon is kapcsolódhatnak hallgatók: – Tanárszakos, oktatási motivációval rendelkező hallgatók a feladatok, tevékenységek kidolgozásával; – Programozó szakos hallgatók a tevékenységek megvalósításával.

Időterhelés:

2-3 óra/hónap – intenzívebb időszakok: május és október-november

Kontakt:

Pluhár Zsuzsa, pluharzs kukac inf.elte.hu

Autonóm jármű vezérlés támogatása digitális térképi adatbázissal ^

Téma:

Olyan adatbázis és alkalmazás létrehozása, amely az autonóm gépkocsi vezérlését támogatja egy digitális térképi háttérrel, amely tartalmazza a közlekedést szabályozó objektumokat (táblák, jelzőlámpák, gyaloátkelőhely, stb.)

Használt technológia:

Postgres/Postgis, C#, sharpmap

Kit várunk:

C#, Postgres/Postgis haladó szintű ismeretek

Időterhelés:

heti egy nap

Kontakt:

Elek István, elek kukac map.elte.hu

Digital evolúciós gép szimulációs program továbbfejlesztése ^

Téma:

Egy meglévő alkalmazás továbbfejlesztése, amely intelligens működési módok spontán kialakulását modellezi. Az ‘intelligens’ itt alacsony szintű intelligenciát jelent, amely kezdetben tapasztalatlan és buta’ lények’ egyre ‘okosabbá’ válását tűzi ki célul. Már jelenleg is létezik egy ilyen rendszer, amelyben a felhalmozott tudás relációs adatbázisokban van (letölthető innen: http://mapw.elte.hu/wumpus/). A relációs tudásbázis átalakítása gráf adatbázissá lenne az egyik elérendő cél, a másik a meglévő alkalmazás átalakítása gráf alapúvá.

Használt technológia:

C#, Postgres, valamilyen gráf adatbáziskezelő

Kit várunk:

haladó C# ismeret, alapos gráf elmélet és algoritmusok ismerete, kreativitás, nyitottság

Időterhelés:

heti egy nap

Kontakt:

Elek István, elek kukac map.elte.hu

Ipar 4.0 Szoftverfejlesztés ^

Téma:

Használt technológia:

Kit várunk:

Időterhelés:

Kontakt:

Varga László

Portfólió analízis SAP rendszerben ^

Téma:

Használt technológia:

Kit várunk:

Időterhelés:

Kontakt:

Varga László

IoT Open Innovation Lab ^

Téma:

Az IoT Open Innovation Lab-ban számos olyan kísérleti projektünk fut (egészségügy, smart city, élelmiszer-feldolgozás, agritech), ahol szenzorok használatával oldunk meg valódi, elsősorban ipari problémákat. Sőt szívesen inkubálunk hallgatói projekteket is.

Használt technológia:

Arduino, Raspberry PI, Blockchain, Python, JavaScript, …

Kit várunk:

Érdeklődés, vagy programozói alapkészségek, vagy valamilyen egyéb, főleg természettudományi területen szakmai ismeretekre. Kezdőket is várunk.

Időterhelés:

heti néhány óra

Kontakt:

Tarcsi Ádám, ade kukac inf.elte.hu

FinTech – Pénzügyi informatika ^

Téma:

FinTech Lab: jelenleg két projektünk van a laborban. Egy banki termékfejlesztésben veszünk részt, ahol kis- és középvállalatoknak segítünk a pénzügyi döntések meghozatalában. Illetve egy saját projektünk is fut, egy modern fizetési rendszeren is dolgozunk. Emellett inkubálunk FinTech projekteket.

Használt technológia:

Kit várunk:

Időterhelés:

heti 4-20

Kontakt:

Tarcsi Ádám, ade kukac inf.elte.hu

Interdiszciplinaritás az informatika és fizika területén ^

Téma:

Olyan modellek, módszerek kidolgozása, melyeket a fizika kutatási területein felvetődő problémák motiválnak (elsősorban részecskefizika, statisztikusfizika, de más területek is érdekesek, mint pl. kvantumszámítógép)

Használt technológia:

C nyelv, párhuzamos algoritmus (GPU)

Kit várunk:

4-ed, 5-öd éves hallgatók

Időterhelés:

3 óra ( témánként változó)

Kontakt:

Fülöp Ágnes (fulop kukac caesar.elte.hu)

Testing az Scale ^

Téma:

Egy fordítóprogram és fejlesztő környezet kibővítése, hogy nagy skálán mozgó nagy méretű tesztrendszerek fejlesztését megkönnyítsük. A feladat a munkához szükséges kutatások elvégzése.

Használt technológia:

Java, Eclipse, ANTLR; és TTCN-3 projekteket elemzünk.

Kit várunk:

Java fejlesztők, diplomatéma iránt érdeklődők, nagy szoftverrendszerek tulajdonságait feltárni akaró diákok

Időterhelés:

10 óra / hét. Elégedettség esetén ösztöndíj.

Kontakt:

Kovács Attila 2-207

Medinfo ^

Téma:

Különböző minőségű röntgenképek feldolgozása, a szív szegmentációja

Használt technológia:

C++, python, git

Kit várunk:

matematikai modellezési ismeretek

Időterhelés:

10 / hét (ösztöndíj lehetséges)

Kontakt:

Kovács Attila 2-207

Galileo GNSS OpenSource jelfeldolgozás ^

Téma:

(Még csak tervezett projekt!) Az EU Galileo projekt keretében megvalósuló GNSS szolgálatatások, műholdas helymeghatározási feladatok OS adat-feldolgozás, elemzés

Használt technológia:

GNSS, OS, linux, NMEA, RTCM

Kit várunk:

jelfeldolgozás, adatelemzés, adattárolás, adatbázis-kezelés iránt érdeklődők

Időterhelés:

heti 8/havi 40

Kontakt:

Dr. Kovács Béla (gps kukac map.elte.hu)

P4 projekt ^

Téma:

A P4 programozási nyelv vizsgálata. A nyelvhez különböző hardverekhez is hatékonyan illeszthető fordítóprogram készítése. Esettanulmányként hálózati csomagfeldolgozást végző alkalmazások készítése P4 nyelven. Optimalizációs lehetőségek vizsgálata.

Használt technológia:

C, Python, P4, DPDK

Kit várunk:

hálózati és/vagy fordítóprogram ismeret előny

Időterhelés:

heti 1 nap

Kontakt:

Tejfel Máté, matej kukac inf.elte.hu, p4.elte.hu

5G / Edge Computing ^

Téma:

5G hálózatok olyan felhasználási lehetőségeit keressük, melyekben nagy sávszélességet és számítást, valamint kis késést igénylő átvitelt kell végezni. Jelenleg több kamera videójelének továbbítása, 3D-s számítógépes látás, felhő alapú IoT és Edge technológiák állnak a projekt középpontjában.

Használt technológia:

C++, Python, OpenCV, GStreamer, Tensorflow, Amazon Greengrass, Elasticsearch, Kibana, svn, IPCams, RPis, routers

Kit várunk:

Motivált és önálló hallgatókat keresünk, akik hajlandóak új dolgokat tanulni (kezdőket is). Az összes használt technológiát úgy sem ismerheted, de segítünk elsajátítani.

Időterhelés:

heti 1 nap

Kontakt:

Gera Zoltán – gerazo kukac caesar.elte.hu

CodeChecker/CodeCompass ^

Téma:

Programkódok statikus elemzése. Hibakeresés automatizálva, vizualizáció, kód megértést támogató technológiák.

Használt technológia:

C++, Java, Javascript, Python, SQL, LLVM, Clang

Kit várunk:

Rengeteg féle feladat miatt bárkire aki elég lelkes és kitartó.

Időterhelés:

5-10

Kontakt:

Porkoláb Zoltán – gsd kukac inf.elte.hu, Gera Zoltán- gerazo kukac caesar.elte.hu, Horváth Gábor – xazax.hun kukac gmail.com

RefactorErl labor ^

Téma:

Erlang programok statikus elemzése és refaktorálása A RefactorErl egy forráskód elemző és transzformáló eszköz Erlanghoz. Miért éppen Erlang? Mert ez egy izgalmas funkcionális programozási nyelv, melyet elosztott, valós-idejű rendszerek fejlesztéséhez terveztek. A RefactorErl projekt célja, hogy ilyen komplex Erlang szoftverek fejlesztését, karbantartását, megértését segítse. Az eszköz számos hasznos funkcióval rendelkezik már most is: több mint 20 refaktorálás, forráskód klaszterezés, lekérdező nyelv, forráskód bonyolultságának mérése, programmegértés támogatás, duplikált kódok felderítése, stb.

Használt technológia:

Kit várunk:

Noha Erlang programok elemzése a fő fókusz, de a feladatok nem csak Erlangosak. Az eszköz magja nagyrészt Erlangban implementált, de a hatékonysági, megvalósíthatósági szempontok miatt sok egyéb más programozási nyelvet és technológiát is használunk. Illetve néha azt is vizsgáljuk, hogyan lehet az Erlanghoz elért eredményeinket általánosítani, más nyelvekhez is felhasználni. Így mindenféle jellegű tudást tudunk hasznosítani. Illetve nem csak a meglévő tudás fontos, hanem a tanulás képessége. Ami kell: hogy az érdeklődési körnek megfelelő feladat megtalálásával képes legyél új dolgokat megtanulni, fejlődni.

Időterhelés:

Minimum heti 4 óra kell ahhoz, hogy értelmes munkát lehessen végezni, de azért az az ideális, ha egy napot azért tud valaki foglalkozni vele hetente. Természetesen maximum nincs, mindenki saját órarendjébe illesztheti, mikor mennyi fér bele.

Kontakt:

Tóth Melinda, tothmelinda kukac elte.hu

Állapot nélküli hálózati adatsík ^

Téma:

Cloud-native hálózati funkciók esetén a rugalmas skálázhatóság fontos követelmény a folyamatosan változó terhelések hatékony kezeléséhez. A probléma megoldásának nehézsége abban áll, hogy a legtöbb hálózati funkció rendelkezik belső állapotokkal, melyek funkciók közötti megosztása vagy migrálása szükséges egy-egy új instancia elindítása vagy egy régi leállítása esetén. Az állapotok megosztása a hálózati funkciók között jelentős teljesítmény (sávszélesség, késleltetés) csökkenés nélkül igen nehéz és számos nyitott kihívást jelentő probléma. A dolgozat során azt vizsgáljuk, hogy az ELTÉn fejlesztett T4P4S [5] P4 fordító által generált adatsíkot miként lehetne állapot nélkülivé tenni az S6 és más rendszerekhez [1,2,3] hasonlóan egy külső adat kezelő réteg [4] segítségével. [1] S6 (Elastic scaling…) paper, ppt, video: https://www.usenix.org/conference/nsdi18/presentation/woo [2] S6 code on GitHub: https://github.com/NetSys/S6 [3] Related work (remote only solution used as a reference in the previous paper) paper, ppt, video: https://www.usenix.org/conference/nsdi17/technical-sessions/presentation/kablan [4] DAL (Data Access Layer by Ericsson) paper, ppt: https://www.usenix.org/conference/hotcloud17/program/presentation/nemeth [5] T4P4S: http://p4.elte.hu

Használt technológia:

C/C++, DPDK (Data Plane Development Kit)

Kit várunk:

C és C++ nyelvek ismerete, érdeklődés alacsony szintű (hw közeli) programozási feladatok iránt, minimális hálózati ismeretek

Időterhelés:

heti min. 8 óra

Kontakt:

Laki Sándor, lakis kukac elte.hu

Csomagfeldolgozás GPU-n ^

Téma:

Az utóbbi időben több olyan javaslat született [1,2], ahol bizonyos hálózati funkciókat GPU felhasználásával gyorsítanak. A cél egy batch packet processing keretrendszer kialakítása CUDA vagy OpenCL alapokon, ami kihasználja a GPU magjait és lehetőségeit néhány előre definiált hálózati funkció esetén. További kérdés lehet a csomagfeldolgozó pipeline részeinek optimális elosztása a CPU és GPU között. Linkek: [1] https://www.usenix.org/system/files/conference/nsdi17/nsdi17-go.pdf [2] https://www.usenix.org/node/189007

Használt technológia:

CUDA vagy OpenCL, C/C++, DPDK (Data Plane Development Kit)

Kit várunk:

C/C++ nyelv, GPU programozási ismeret vagy érdeklődés, hálózati ismeretek, alacsony szintű (hw közeli) programozási érdeklődés

Időterhelés:

heti min. 8 óra

Kontakt:

Laki Sándor, lakis kukac elte.hu

P4 Traffic Management ^

Téma:

“A P4 (p4.org) egy programozási nyelv hálózati funkciók leírására. A nyelv fejlesztését a P4.org konzorcium végzi, melyet a Stanford, Princeton és a Google vezet. A munka a P4 konzorcium Traffic Management munkacsoportjához kapcsolódik és elsősorban bizonyos TM algoritmusok P4 nyelven való implementálását, implementálhatóságának vizsgálatát és annak validálását tartalmazza. Ez részben jelenti annak a kérdésnek a megválaszolását, hogy milyen elemekkel szükséges bővíteni a nyelvet és mik a “”legjobb gyakorlatok”” egy-egy ilyen algoritmus megvalósítására, mely figyelembe veszi a hardver switch chipek (ASIC) képességeit. Emellett a hallgató közvetlenül is részt vehet a P4 nyelv alakításában.”

Használt technológia:

P4, C++ (NS-3 szimulátor, BMv2 P4 futtató környezet)

Kit várunk:

Angol nyelv, érdeklődés domain specifikus nyelvek (P4) és hálózat programozás iránt

Időterhelés:

heti min. 10 óra

Kontakt:

Laki Sándor, lakis kukac elte.hu

Pontfelhő adatbázis fejlesztése mintaillesztési feladatokhoz ^

Téma:

Egyre több és nagyobb 3D pontfelhő adathalmazok érhetők el a világban objektumokról, épületekről vagy egész településekről. Az adatok hatékony kezelésére és tárolására a jelenleg elérhető megoldások csak korlátozottan képesek és a támogatott funkciók többnyire csak egy poligonban levő pontok lekérdezésére korlátozódnak. A projekt célja olyan funkciók hatékony megvalósítása, melyekkel egy pl. robot által lokálisan felvett pontfelhő megkereshető a nagy adathalmazban. A munka során számos gyakorlati probléma merülhet fel, hiszen az adathalmaz és a lokális minta karakterisztikája nagyon eltérő is lehet (pl. egy robot kisebb felbontású és nagyobb zajjal rendelkező eszközzel van felszerelve, csak bizonyos szögből lát rá a tárgyakra, stb.). A hallgatók elsősorban a prototípus adatbázis kialakításában vennének részt, de mivel a területen számos nyitott elméleti és gyakorlati probléma van ezek megoldásában is részt lehet venni.

Használt technológia:

C++, CUDA vagy OpenCL

Kit várunk:

megfelelő analitikus látásmód, alapvető algebrai ismeretek, C++ nyelv, keresőfák és térinformatikai algoritmusok ismerete előny

Időterhelés:

heti min. 8 óra

Kontakt:

Laki Sándor, lakis kukac elte.hu ; Varga Dániel, varga.daniel.7 kukac gmail.com

OFION PoC ^

Téma:

Az OFION egy új online számlázási szolgáltatás az ATOS spanyol cégtől. Ehhez a szolgáltatáshoz készítünk az olasz GFT-vel közösen Proof-of-Concept-et, amely Blockchain technológiát használ.

Használt technológia:

Ethereum, kriptogáfiai algoritmusok, Ofion

Kit várunk:

Leginkább Phd, talán MSc hallgatókra (de a projekt decemberben véget ér).

Időterhelés:

–

Kontakt:

Nagy Ádám (nagyadam888 kukac gmail.com)

Automotive Testing ^

Téma:

Tesztelés az autonóm eszközök iparágban

Használt technológia:

Teszteszközök

Kit várunk:

alapszintű tesztelési ismeretek, kreatív gondolkodás, motiváció

Időterhelés:

megegyezés szerint

Kontakt:

Németh Gábor Árpád, nga kukac inf.elte.hu

txtUML ^

Téma:

A projektben egy nyílt forráskódú szoftvert fejlesztünk, melynek célja a modellvezérelt programozás támogatása. A txtUML név egy mozaikszó, jelentése textual, executable, translatable – vagyis szövegalapú, végrehajtható és fordítható – UML. Az eszköz segítségével a szöveges (ld. forráskód) és grafikus (ld. UML diagramok) modellezési módszerek előnyeit egyesítve lehet közvetlenül végrehajtható, diagramokon megjeleníthető és debuggolható, valamint más programozási nyelvekre fordítható UML modelleket definiálni. A modellezés jól használható a szoftverfejlesztés korai, prototipizálási szakaszában, de a támogatott nyelvek esetén az elkészült modellek akár eredeti formájukban is beágyazhatók meglévő rendszerekbe. Ha ilyen szemszögből tekintünk az alapul vett paradigmára, azt akár a szoftverfejlesztés következő, általános célú programozási nyelvek feletti absztrakciós szintjeként is értelmezhetjük. További információ: – a labor honlapja: https://people.inf.elte.hu/ilyese/txtUML – az eszköz weboldala: http://txtuml.inf.elte.hu – az eszköz forráskódja: https://github.com/ELTE-Soft/txtUML

Használt technológia:

A használt eszközök, módszerek és technológiák részprojektenkénti lebontásban: – Nyelvi frontend: nyelvtervezés, statikus elemzés, kódgenerálás, formális nyelvtanok, Xtext. – Megjelenítés: gráfalgoritmusok, mesterséges intelligencia, Papyrus, JointJS. – C++ export: kódgenerálás, szálkezelés C++-ban, UML2, Xtend. – Modelltesztelés és -nyomkövetés: szálkezelés Java-ban, nyelvtervezés, PlantUML.

Kit várunk:

az UML és a szoftvertechnológia iránt érdeklődő, legalább három félévet teljesített hallgatókra

Időterhelés:

heti 8 óra (6 óra egyéni munka + 2 óra megbeszélés)

Kontakt:

dr. Gregorics Tibor, gt kukac inf.elte.hu

Minden információ a diáktámogató központ oldaláról származik!