témavezető: Gönczy László
helyszín (magyar oldal): Méréstechnika és Információs Rendszerek Tanszék helyszín rövidítés: MIT
A kutatási téma leírása:
Az adatvezérelt alkalmazások sok alkalmazási területen kritikus szerepet töltenek be (kiberfizikai rendszerektől üzleti alkalmazásokig). A kooperatív, több partnert összefogó adatfúzió és -elemzés érzékeny az egyes partnerektől származó adatok különböző hibáira. A kutatás célja olyan új algoritmusok kidolgozása, melyek kihasználják az együttműködő partnerek kooperatív folyamatainak azt a tipikus feltételezését, hogy az egyes partnerekről legalább részleges ismereteink vannak. Ilyen elven működnek a blokklánc platformok paraméterezhető konzenszus mechanizmusai. A cél olyan algoritmusok kidolgozása, melyek a konzenszus mechanizmusra építve ezt a részleges tudást beépítik a döntési folyamatokba.
Adatvezérelt alkalmazásokat gyakran munkafolyamatként modellezünk. Ezek a modellek platform- és végrehajtásfüggetlenek, és tipikus adatfeldolgozási, -kiértékelési és elemzési lépésekből állnak.
Ilyen alkalmazások hihetőségvizsgálata és megbízhatóságuk biztosítása (pl. a kárbehatárolási régiók meghatározásával, vagy egy adott hiba/rosszindulatú bemenet hatásának minimalizálásával) megoldatlan, különösen elosztott környezetben.
A kutatási témához az alábbi feladatok kapcsolódnak:
• Vizsgálja meg, hogyan lehet minőségi követelményeket modellezni és kiértékelni adatfeldolgozási munkafolyamatokban (mind az egyes lépések, mind a teljes folyamat szintjén).
• Készítsen szisztematikus leképzést, mely elsősorban adatvezérelt munkafolyamatok modellje alapján robusztus architekturális megoldásokat szintetizál, a hibatűrő számítástechnika tervezési mintáinak felhasználásával.
• Adjon módszert arra tulajdonságmegőrző automatikus ellenőrzések (pl. szakterületfüggő követelményekből származtatott invariánsok kiértékelése) integrálásárára.
A téma közvetlenül kapcsolódik a kutatócsoport hazai és nemzetközi K+F projektjeihez.
előírt nyelvtudás: Angol felvehető hallgatók száma: 2