Szeretnél valós társadalmi kihívásokkal foglalkozni és a legmodernebb technológiákkal választ adni korunk biztonsági kérdéseire? Olyan motivált hallgatót keresünk, akivel közösen dolgozhatunk az összefüggő kritikus infrastruktúrák – mint az áram-, kommunikációs- vagy közlekedési hálózatok – ellenállóképességének növelésén, legyen szó tudományos modellezésről vagy gyakorlati algoritmus fejlesztésről. A célunk annak megértése, hogyan előzhetők meg a földrengések vagy támadások okozta dominóhatások a városi rendszerekben, és hogyan építhetünk „ellenálló” hálózatokat.

A közös munka során valós adathalmazokon alapuló hálózati szimulációkkal és mesterséges intelligencia megoldásokkal dolgozunk. Lehetőséged lesz elmélyedni a Gráf Neurális Hálózatok (GNN) és a gépi tanulás világában, miközben komplex rendszereket modellezel Python környezetben. Ez a projekt nem csupán elméleti: a hálózattudomány és a Deep Learning ötvözésével olyan módszereket fejleszthetünk, amelyek valódi katasztrófahelyzetekben nyújthatnak döntéstámogatást.

A témát úgy alakítjuk ki, hogy az a te jövőbeli céljaidat szolgálja: elindulhatunk egy elmélyültebb tudományos irányba, amely Tudományos Diákköri (TDK) helyezést és nívós publikációkat céloz meg, de fókuszálhatunk a technológiai megvalósításra is. Ez utóbbi esetben olyan mély gyakorlati ismereteket szerezhetsz a GNN-ek és hálózati algoritmusok terén, amelyek a logisztikától a közösségi média elemzésig a modern adattudomány számos területén keresetté tesznek majd.