ENGLISH / MAGYAR
Kövess
minket
Műholdas kvantumkommunikációs webinárium (2024-04-08)
Farkas Károly kollégánk NetAcad OKTATÁSÉRT díjban részesült (2024-03-25)
OHV - Top 100 (2024-03-25)
Buttyán Levente vendége volt a Csinghua Egyetem professzora (2024-03-18)
Interjú Gerhátné Udvary Eszter kollégánkkal (2024-03-11)
Űrtechnológiai oklevélátadó (2024-03-08)
Interjú Simon Vilmos kollégánkkal a Jazzy Rádióban (2024-03-04)
PARIPA Szakmai Est - 2024.03.12. (2024-03-04)
Prónay Gábor Kiválósági Díj (2024-02-21)
Elindult a PARIPA programunk 7. évfolyama! (2024-02-19)
2024-02-07
Forgalomirányító rendszer fejlesztése tanszéki részvétellel
Idén a Műegyetemről egyedül tanszéki kollégánk, Simon Vilmos, a MEDIANETS Lab vezetőjének projektje nyert el támogatást a European Interest Group (EIG) CONCERT-Japan program keretében.

Az EIG CONCERT-Japan egy nemzetközi tudományos és technológiai együttműködés Japán és 11 európai ország között, amely támogatja a japán és európai partnerek közös kutatásait, tudományos hálózatépítését, finanszírozást nyújtva számos kutatási területen. 

Az idei döntés értelmében, tanszéki kollégánk Simon Vilmos által koordinált projekt, a "Multi-Input Deep Learning for Congestion Prediction and Traffic Light Control (TRALICO)" nyert el támogatást, egyedüliként a Műegyetemről. A 3 éves projekt célja, hogy megoldást találjon napjaink egyik legégetőbb közlekedési problémájára, ugyanis a forgalmi torlódások megbénítják a nagyvárosok életét, hozzájárulva a károsanyag kibocsátás és ezáltal a levegő szennyezettségének növeléséhez, amely súlyos betegségeket okoz a városlakóknak. Mindezek mellett a gazdasági veszteségek sem elhanyagolhatóak, ugyanis a forgalmi dugókban elvesztegetett idő és üzemanyag évente több milliárd eurós veszteséget okoz világszerte, amely negatív hatással van a városlakók életminőségére is. A Nara Institute of Science and Technology (Japán) és Istanbul IT and Smart City Technologies Inc. (Törökország) partnerekkel a műegyetemi MEDIANETS kutatólabor olyan megoldásokat fog kifejleszteni, amelyek képesek mesterséges intelligencia alkalmazásával megjósolni a jövőbeli forgalom intenzitását illetve a kialakuló forgalmi torlódásokat. Ezen predikciókat arra fogják használni, hogy valós időben beavatkozzanak a közlekedési lámpák irányításába, adaptálódva a megjósolt forgalmi jellemzőkhöz. Ezzel csökkenteni lehet a dugóban eltöltött időt, ezáltal az utazási időt és a károsanyag kibocsátást is.

A megoldás jelentőségét és egyediségét az adja, hogy sem Európában, sem Japánban hasonló megoldást még nem teszteltek élesben, egy nagyobb kiterjedésű városi területen. A projekt kiemelt célja, hogy ezen megoldást teszteljék a partnerek valós forgalmi viszonyok között is, a világ egyik legnagyobb városában, Isztambulban. A 3 éves projekt során kialakított isztambuli referencia megoldás kiváló lehetőséget nyújt majd a jövőbeli értékesítés elősegítésére is, ugyanis számos város érdeklődik hasonló megoldás iránt.

https://concert-japan.eu/10th-joint-call-announcement-of-selected-projects/

https://www.jst.go.jp/inter/english/program_e/multilateral_e/concert-japan.html

Last modified: 2024-02-07 14:32:27
Új docensek (2024-02-02)
2023 Performance Evaluation - Best Reviewer Award (2024-01-30)
Finn előadások (2024-01-23)
Invitation: Lincoln Herbert Teixeira's department defense (2024-01-09)
DEMONSTRÁTOROK JELENTKEZÉSÉT VÁRJUK! (2024-01-08)
Dékáni dicséret (2024-01-05)
Rektori TDK-elismerés tanszékünk oktatóinak (2023-12-20)
Találkozó a Brazil Űrügynökség elnökével (2023-11-29)
BME-Pannon-HTE NetSkills Challenge (2023-11-28)
Sikeres tanszéki szervezésű kvantumkommunikációs workshop (2023-11-28)
More news: