Témakiírások
AI és adatelemzés-alapú korai előrejelző rendszerek fejlesztése élelmiszerlánc- és antimikrobiális rezisztencia kockázatok azonosítására
témakiírás címe
AI és adatelemzés-alapú korai előrejelző rendszerek fejlesztése élelmiszerlánc- és antimikrobiális rezisztencia kockázatok azonosítására
intézmény
doktori iskola
témakiíró
társtémakiíró
tudományág
témakiírás leírása
A PhD kutatás célja olyan korszerű, adatvezérelt korai előrejelző rendszerek (Early Warning Systems) fejlesztése, amelyek képesek az élelmiszerláncban és az állategészségügyben megjelenő új kockázatok – különös tekintettel az antimikrobiális rezisztenciára (AMR) – időbeni felismerésére. A munka központi eleme modern gépi tanulási, statisztikai és szemantikus modellek alkalmazása és kombinálása, beleértve az anomália-detekciót, a valószínűségi gráfmodelleket és interpretálható AI-módszereket.
A jelölt feladata többek között nagy, heterogén adatbázisok integrálása (nemzetközi mezőgazdasági, állategészségügyi és környezeti indikátorok), kockázati mintázatok feltárása, valamint olyan modellek kialakítása, amelyek segítségével korai riasztások és forgatókönyv-alapú előrejelzések generálhatók. A kutatás kiemelt jelentőséget tulajdonít a módszerek átláthatóságának, magyarázhatóságának és a szakértői felhasználást támogató vizualizációknak.
A projekt során a jelölt egy interaktív döntéstámogató felületet is készít, amely könnyen értelmezhető módon jeleníti meg a modellek kimeneteit, és támogatja a kutatók, hatóságok és ipari szereplők informált döntéshozatalát.
A kutatás hozzájárul a One Health megközelítés erősítéséhez, a reziliens élelmiszerlánc-felügyeleti rendszerek fejlesztéséhez, valamint a tudományos publikációk és doktori disszertáció elkészítéséhez.
A jelölt feladata többek között nagy, heterogén adatbázisok integrálása (nemzetközi mezőgazdasági, állategészségügyi és környezeti indikátorok), kockázati mintázatok feltárása, valamint olyan modellek kialakítása, amelyek segítségével korai riasztások és forgatókönyv-alapú előrejelzések generálhatók. A kutatás kiemelt jelentőséget tulajdonít a módszerek átláthatóságának, magyarázhatóságának és a szakértői felhasználást támogató vizualizációknak.
A projekt során a jelölt egy interaktív döntéstámogató felületet is készít, amely könnyen értelmezhető módon jeleníti meg a modellek kimeneteit, és támogatja a kutatók, hatóságok és ipari szereplők informált döntéshozatalát.
A kutatás hozzájárul a One Health megközelítés erősítéséhez, a reziliens élelmiszerlánc-felügyeleti rendszerek fejlesztéséhez, valamint a tudományos publikációk és doktori disszertáció elkészítéséhez.
felvehető hallgatók száma
1 fő
helyszín
Állatorvostudományi Egyetem, Budapest
jelentkezési határidő
2025-12-12