Hogy tudunk az ötletből tudományos eredményt faragni?
„A tudományos kutatás semmiképpen sem tanulható tankönyvből”

benedekcsaba-portre.jpgBenedek Csaba 2019-ben mentorával elnyerte a Mérnökakadémia Michelberger Mesterdíját. Azért különleges ez az elismerés, mert a mester-tanítvány viszonyra, illetve az ebből született műszaki témájú tudományos írásokra helyezi a hangsúlyt. Az Információs Technológiai és Bionikai Kar docense rávilágít az ilyen kapcsolatok fontosságára a tudományos életben, ezért ő maga is mentorálja hallgatóit. Feltárja a kutatói lét szépségeit és izgalmait, reméljük interjúnkkal sikerül kedvet csinálni a kreatív tudományos munkához.

Hogy merült fel az ötlet, hogy pályázzanak mentorával, Szirányi Tamással a Michelberger Mesterdíjra?

Múlt decemberben találtunk rá a Mérnökakadémia pályázati kiírására, ami olyan műszaki eredményeket bemutató írásműveket várt, melyek mester és tanítvány kapcsolatban születtek. Bár a pályázat meglehetősen rendhagyóan hangzott, és pontos formai és tartalmi elvárásokat sem fogalmazott meg a kiíró a pályamunkákkal kapcsolatban, a feltételeket elolvasva úgy ítéltük meg, hogy éppen nekünk is szólhat, ezért belevágtunk. A sikerhez több szerencsés együttállás is kellett. A közelmúltban nyújtottam be a nagydoktori értekezésem, amelyet Szirányi Tamás kutatólaboratóriumában készítettem el: ebben az elméleti eredmények mellett több gyakorlatban megvalósult műszaki alkotást is részletesen vázoltam, amiket így „csak” be kellett emelni a pályázatba. Ezen felül épp tavaly választottak meg a mentorom által 20 éve alapított magyarországi Képfeldolgozók és Alakfelismerők Társaságának elnökévé, és az év folyamán sikerült nekem is kezdeti „mesteri” sikereket elérnem az Országos Tudományos Diákköri Konferencia Imreh Csanádról elnevezett informatikai témavezetői díjának elnyerésével.

Hogyan érintette az elismerés?

Két okból is különlegesnek éreztem: egyrészt a Mérnökakadémia egy több mint 15 éves közös munkát ismert el, ráadásul első alkalommal, ami nagy megtiszteltetés számunkra. Másrészt kutatólaboratóriumunkban eddig elsősorban alapkutatással kapcsolatos eredményekkel tudtunk sikereket elérni, itt viszont kifejezetten gyakorlati szempontból fontos mérnöki eredményeket díjaztak, és a díjért valamennyi mérnöki terület képviselői versenyeztek.

Mikor kezdődött munkakapcsolatuk? Milyen témán, témákon dolgoznak együtt a SZTAKI-ban?

2003-ban önálló laboratóriumi és diplomamunka hallgató-témavezető kapcsolatban indult együttműködésünk a SZTAKI-ban, majd 2004 és 2008 között Szirányi professzor úr PhD hallgatója voltam a PPKE-n. Mentorom szakmai kapcsolatait kihasználva doktori tanulmányai alatt rövid időszakokat, majd 2008 és 2009 között posztdoktori ösztöndíjjal egy teljes évet töltöttem a francia INRIA kutatóintézet Ariana Kutatócsoportjában, ahol a Markov mezők és Markovi pontfolyamatok számítógépes látásban való alkalmazásait kutattam. Ezután visszatértem a SZTAKI-ba a Szirányi Tamás által vezetett Gépi Érzékelés Kutatólaboratóriumba, amelynek jelenleg is főállású kutatója vagyok, 2017 óta a laborban létrehozott Térinformatikai számítások kutatócsoport vezetője. A Pázmányon 2010 óta oktatok részmunkaidőben, az utóbbi öt évben már egyetemi docensként.

Miért tartja fontosnak a mester-tanítvány kapcsolat kialakítását?

Bár ma már számos szakma és szakterület van, amit autodidakta módon, akár online tananyag segítségével is jól el lehet sajátítani, a tudományos kutatás semmiképpen sem tanulható tankönyvből. Itt elsősorban nem meglévő szabályokat kell megtanulni és követni, hanem például azt a képességet elsajátítani, hogy a váratlan pillanatokban beugró ötleteinkből mi az, amit érdemes továbbvinni, és mit kell rögtön elfelejteni. Hogy tudunk az ötletből tudományos eredményt faragni, ezt miként tudjuk hatékonyan kommunikálni? Miként kezeljük a kudarcos időszakokat, és miként a hirtelen jött sikereket? Ezeket a tapasztalatokat nagyrészt magunknak kell megszereznünk, de számos vargabetűtől megkíméljük magunkat, ha lehetőségünk van a szakma fortélyait egy mestertől eltanulni vagy ellesni.

Véleménye szerint milyen a jó mester?

Mivel a kutatás erősen versenyközpontú terület, a profi hozzáállás és a következetesség megkövetelése elengedhetetlen. Ugyanakkor legalább ilyen fontos az empátia és a tanítványokkal való jó személyes kommunikáció, ugyanis a sikerekért sokszor nagy árat kell előzetesen fizetni, és nagy kockázatot vállalni. Ennek megértésében és elfogadásában nem csak szakmailag, hanem emberileg is segíteni és támogatni kell a fiatalabb kollégákat. A jó mester semmiképpen sem az ideális tanítvány felbukkanására vár, hanem a tanítvány jó adottságait felismerve és kihasználva az esetleg kevésbé jó tulajdonságokat is tudja fejleszteni. Persze azért itt mindig kettőn áll a vásár.

Pázmányos hallgatói között vannak olyanok, akivel Ön mentor-mentorált kapcsolatot alakított ki? Mennyire nyitottak a hallgatók a mentorálásra?

Eddig több mint két tucat szakdolgozat vagy diplomamunka témavezetője voltam, egy doktoranduszom már fokozatot szerzett, jelenleg négy doktorjelölt illetve doktorandusz munkáját segítem, mint témavezető vagy konzulens. Külön kiemelném közülük Nagy Balázst, akivel 2013 elején, még alapképzéses hallgatóként kezdtünk együtt dolgozni, és épp a hetekben nyújtotta be a PPKE ITK-n a doktori disszertációját. Balázs az évek alatt nem csak a kutatásban, hanem az oktatásban, a projektmunkák szervezésében és a fiatalok mentorálásában is hatalmas segítséget nyújtott nekem és a karnak, ezen kívül komoly egyéni sikereket is elért, például háromszor nyerte el a SZTAKI-s doktoranduszok éves díját.

A diplomázóink nagy része persze az iparban folytatja a karrierjét, de náluk is úgy tapasztaltam, hogy azokkal, akik nyitottan álltak az intenzív együttműködéshez a mesteri képzés szemeszterei alatt, komoly tudományos diákköri, vagy akár nemzetközi publikációs sikereket is el tudtunk érni a diploma megszerzéséig. Amikor körbe nézek a LinkedIn hálózaton, azt látom, hogy a csoportunk alumni tagjainak többsége is nagyon jó helyre került, megtalálták a számításaikat a szakmai életben.

Milyen a jó tanítvány?

Fontos, hogy érdeklődő és eltökélt legyen, akinek vannak saját tervei és ötletei, de azért időnként hallgat a tapasztaltabbak tanácsaira is. Szükség van motiváltságra és bizonyos fokú becsvágyra, de az is fontos, hogy a sikeréhség ne írja felül a szakmai célokat és a szakmai kíváncsiságot.

Milyen kutatási lehetőséget biztosít az egyetem a hallgatóinak? Be lehet esetleg jutni az Ön SZTAKI kutatócsoportjába gyakornokként?

A PPKE ITK egy erős kutatóegyetemi kar számos lehetőséggel és aktív kapcsolatokkal, például a SZTAKI irányában is. Ahogy más csoportokba, hozzánk is az önálló labor témáinkon keresztül a legegyszerűbb bejutni, de nyitottak vagyunk egyéb formájú megkeresésekre és együttműködésekre is. Az első beszélgetésen mindig az a fő kérdésem a jelentkező felé, hogy van-e kedve, kitartása és főként sok rászánható ideje olyan típusú feladatokon dolgozni, amelyek illeszkednek a csoportunk honlapján is részletezett kutatási területeinkhez.  Ha igen, többnyire hatékonyan tudunk együtt dolgozni később.

Számos nemzetközi projektben vett, vesz részt. Melyiket tartja legsikeresebbnek?

Itt elsőként egy jelenlegi is folyó projektet említenék, melynek fő célja a különböző korszerű szenzorokkal felszerelt autók és a városi térinformatikai rendszerek adatainak összekapcsolásával egy kölcsönös előnyöket hozó együttműködés kialakítása, amely valós idejű részletes adatokat szolgáltat a jövő önjáró autóinak, kiterjesztett szolgáltatásokat nyújtva az utasoknak, míg a városfelügyelet birtokában lévő adatbázisok gyors és olcsó karbantartását teszi lehetővé. A projekt eredményeit egyrészt nívós nemzetközi publikációkban közöltük, három jelenleg folyó doktori kutatási téma is épül rájuk, másrészt a gyakorlatban is működő elemek autóipari rendszerekbe kerültek beépítésre, egy lézeres alapú videofelügyeleti megoldásunkról pedig 2017-ben két hétig élő bemutatót tarthattunk a Frankfurti Autószalonon.

Egy másik, alkalmazásorientált projektünk eredménye a közelmúltban kifejlesztett integrált 4D filmelőkészítő rendszer (i4D-PS), ami egyedülálló módon nyújt támogatást filmes szakemberek számára a filmgyártás előkészítési fázisában. Rendszerünkkel lehetőség nyílik a teljes forgatókönyv-tervezési folyamat egyszerűbb megvalósítására különböző valós és virtuális helyszínek szintézisén és háromdimenziós megjelenítésén keresztül. Az így elkészült filmvízió mozgókép formájában megtekinthető, és a forgatás szimulációja során kinyert technikai adatok precízen felhasználhatóak a filmgyártásban. A rendszer már bemutatásra került különböző nemzetközi kiállításokon, valamint bemutattuk számos elismert filmes szakembernek, köztük Antal Nimród és Rohonyi Gábor filmrendezőknek, ismert operatőröknek, producereknek, gyártásvezetőknek, sok pozitív visszajelzést kaptunk.

Miért izgalmas hivatás kutatómérnöknek lenni?

Talán a fent említett két projekt is bizonyítja, hogy nagyon érdekes és változatos feladatokon dolgozhatunk folyamatosan, de szívesen megemlítek két másik, szintén folyamatban lévő munkát is! Csoportunk a PPKE ITK EFOP-3.6.2-16 projektjén keresztül kutatásokat folytat különféle régészeti jelenségek, leletek, illetve az építészeti szerkezetek alakfelismerésének automatizált megoldására 3D térinformatikai megközelítésben, amely jelentős mértékben gyorsíthatja meg és teheti pontosabbá a kulturális örökség értékeinek dokumentálását és kutatását. Ezenkívül részt veszünk a SZTAKI zMed projektjében is, amely során új, 3D orvosi adatok és a valóság egyesített vizualizációját megvalósító, innovatív rögzítési és megjelenítési technológiák kifejlesztésére kerül sor.

Az érdekes kutatási feladatok megoldása során a legújabb szenzorokkal és eszközökkel dolgozunk. Kutatólaboratóriumunkban rendelkezésre áll három különböző típusú lézerszkenner, hőkamerák, mélységkamerák, drónok és mozgáskövető rendszerek. Az orvosi vizualizációs projekthez pedig az országban elsők között sikerült beszereznünk egy HoloLens2 virtuális valóság szemüveget, amit éppen most is pázmányos hallgatóim próbálgatnak.

Melyek azok a kutatási eredményei, amelyre legbüszkébb?

Eddig elsősorban a videomegfigyelés és távérzékelés területein, különböző alakzatfelismerő és változásdetekciós alapfeladatokra adott megoldásainknak volt jelentősebb nemzetközi visszhangja. Új fizikai és statisztikai alapokon nyugvó modelleket adtunk például mozgó árnyékok leválasztására videokamerák képsorozatain, illetve épületek és változásaik automatikus észlelésére és osztályozására nagy időkülönbséggel készült légi- vagy műholdfotókon. Ezekre az eredményekre az utóbbi tíz évben folyamatosan kapunk hivatkozásokat, és együttműködési megkereséseket, most épp a Springer kiadó számára készítek egy szakkönyvet a környezetérzékelés többszintű Bayes-i modelljeiről. A jelenlegi térinformatikai kutatásaink is nagyon izgalmasak, és szerintem számos hasznos és eredeti ötletet is tartalmaznak: remélem pár éven belül az itt elért eredményeink is beérnek és széles körben ismertté válnak a szakterületen.

Milyen tulajdonságok és készségek szükségesek ehhez a szakmához?

Szükség van matematikai ismeretekre és jó programozási gyakorlatra, ezen felül szinte minden más elsajátítható menet közben. A kreativitás fontos készség, de akit igazán érdekel a téma, annál ez előbb-utóbb magától megjelenik, hiszen szeretnének valamit hozzátenni az eddig elérhető ismeretekhez. Néha az írásbeli és a prezentációs készségek fejlesztése kíván nagy erőfeszítéseket, aki általános iskolában szeretett fogalmazásokat írni és szerepelni, a tudományos pályán is nagy előnnyel indul.

Készítette: PPKE Kommunikáció/Ádám Eszter
Fotó: Benedek Csaba

A bejegyzés trackback címe:

https://pazmanyonline.blog.hu/api/trackback/id/tr216007378

Pázmány Péter Katolikus Egyetem

Címkék

AKTUÁLIS (92) ALUMNI (14) BTK (64) HITÉLET (10) HTK (4) ITK (21) JÁK (18) MOBILITÁSI PROGRAM (7) TÁVOLLÉTI OKTATÁS (15) TUDOMÁNY (14) VÉLEMÉNY (8)