ENGLISH / MAGYAR
Kövess
minket
Űrkutatási előadás a TéT konferencián (2024-07-02)
1 óra az IDŐről, avagy egy óra az IDŐről (2024-07-01)
HTE kinevezések és díjak (2024-06-25)
Udvary Eszter kollégánk a Házunk táján magazinműsorban (2024-06-10)
Műszaki kommunikáció az iparban és a tudományos életben (2024-05-31)
Előadás a járművek kiberbiztonságáról a Michigani Egyetemen (2024-05-30)
Két kollégánk is előad a HTE 75 konferencián (2024-05-28)
PARIPA - AI Chatbot fejlesztés (2024-05-28)
Protechtor podcast a kvantumkommunikációról (2024-05-27)
DIG-IT podcast a kiberbiztonsági kultúra kialakításáról (2024-05-23)
2024-05-22
TRALICO
Tanszéki kollégáink, Simon Vilmos, Huszák Árpád és Bereczki Norman szervezésében tartották meg Budapesten a TRALICO (Multi-Input Deep Learning for Congestion Prediction and Traffic Light Control) projekt kick-off eseményét,

 a Nara Institute of Science and Technology (Japán) az Istanbul IT and Smart City Technologies Inc. (Törökország) és a BME HIT képviselőivel.

A projekt a European Interest Group CONCERT-Japan program keretében nyert támogatást, a japán és török 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, a megjósolt forgalmi jellemzőkhöz idomulva. Ezzel csökkentve az utazási időt és a károsanyag kibocsátást is.
 
A megoldás jelentőségét és egyediségét az adja, hogy sem Európában, sem Japánban hasonló megoldást, nagyobb kiterjedésű városi területen még nem teszteltek élesben. A projekt kiemelt célja, hogy ezen megoldást teszteljék a partnerek valós forgalmi viszonyok között is, a világ egyik legnagyobb városában, Isztambulban. A hároméves 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/research/multi-input-deep-learning-for-congestion-prediction-and-traffic-light-control/

Utolsó módosítás: 2024-05-22 13:16:32
Gratulálunk (2024-05-22)
Meghívó Gazdag András (2024-05-21)
Kvantumkommunikációs ITU Workshopon Szingapúrban (2024-05-21)
Szingapúri kvantumos előadás (2024-05-16)
Ericsson vezetők látogatása a tanszéken (2024-04-29)
Tanszéki kollégánk, Simon Vilmos nyilatkozott (2024-04-22)
Űripari szakértői interjú (2024-04-10)
Műholdas kvantumkommunikációs webinárium (2024-04-08)
Specializációválasztás (2024-04-08)
Farkas Károly kollégánk NetAcad OKTATÁSÉRT díjban részesült (2024-03-25)
További híreink: