Budapesten rendezték meg a negyedik Machine Learning Találkozót 2026. augusztus 10. és 12. között, melyen a világ vezető magyar mesterséges intelligencia (AI) kutatói gyűltek össze. A háromnapos, angol nyelven zajló esemény a szakmai tapasztalatok megosztására és a nemzetközi együttműködések elősegítésére fókuszált. A találkozó jelentős platformot biztosított a globális tech és pénzügyi szektorban, valamint akadémiai intézményekben dolgozó magyar szakemberek számára.
A Bosch Budapest Innovációs Kampusz adott otthont a közel 200 fős rendezvénynek, amelyen olyan vállalatok képviselői vettek részt, mint a Google Deepmind, a Google Research, a Mastercard és a FutureHouse San Francisco. Emellett neves egyetemekről is érkeztek kutatók, például a Cambridge Universityről, az Imperial College Londonról és az MPI Tübingenről. A hazai kutatóközpontok, mint a HUN-REN SZTAKI, a Wigner Fizikai Kutatóközpont, az ELTE és az SZTE munkatársai is képviseltették magukat.
Horváth Péter, a Tudományos és Technológiai Minisztérium tudománypolitikai és innovációs államtitkára tudományos előadást tartott, és hangsúlyozta az alapkutatások forrásainak növelésének fontosságát. Kiemelte a fiatal tehetségek és az innováció támogatását, valamint beszélt az ELLIS Unit fejlesztési terveiről. Az államtitkár ambiciózus célként fogalmazta meg, hogy Magyarországon a következő években több tucat, hosszabb távon akár 100 új AI professzori pozíció jöjjön létre, ami elengedhetetlen a hazai mesterséges intelligencia versenyképességének hosszú távú fenntartásához. Délutáni szekciójában az AI rákkutatásban és a rákos sejtek korai felismerésében betöltött szerepéről tartott előadást, ismertetve szegedi kutatócsoportjának eredményeit.
A program keretében összesen 25 előadást hallgathattak meg a résztvevők, amelyek a mesterséges intelligencia legkülönbözőbb területeit ölelték fel. Szó esett a kisméretű nagyméretű nyelvi modellek (LLM-ek) lehetőségeiről, az AI modellek logikai feladatokban való alkalmazásáról, a tömörítésben betöltött szerepéről, valamint az idegtudományban és kognitív tudományban rejlő jelenlegi és jövőbeli potenciáljáról. Neves előadók között szerepelt Barabási Dániel a FutureHouse San Franciscótól, Éltető Noémi az MPI Tübingen és a Google Deepmind képviseletében, György András és Wagner Ádám Zsolt a Google Deepmindtől, Busa-Fekete Róbert a Google Researchtől, Újváry Szilvia a Cambridge Universitytől, Fanghui Liu a Shanghai Jiao Tong Universityről, Baráth Dániel az ETH Zürichről és Neu Gergely az UPF Barcelonáról.
A Machine Learning Találkozó immár negyedik éve tölt be kulcsfontosságú szerepet a magyar származású, illetve Magyarországhoz szakmailag vagy személyesen kötődő mesterséges intelligencia és gépi tanulás kutatók közösségének összefogásában. A rendezvény kezdetektől fogva azt a célt szolgálja, hogy hidat építsen a hazai kutatóműhelyek és a nemzetközi tudományos életben dolgozó szakemberek között. Ez a platform lehetővé teszi a tudásmegosztást és elősegíti a közös projektek kialakítását.
Dr. Benczúr András, a HUN–REN SZTAKI Mesterséges Intelligencia Kutatólaboratóriumának vezetője és a találkozó főszervezője kiemelte, hogy az elmúlt évek tapasztalatai alapján az esemény nem csupán szakmai eszmecserére ad lehetőséget. A találkozó meghatározó szerepet játszik konkrét kutatási együttműködések elindításában, amelyek nem kizárólag magyar kutatók között jönnek létre. Fontosnak tartja, hogy nemzetközi szakemberek is bekapcsolódnak, akik kutatási témáik, intézményi kapcsolataik vagy személyes kötődésük révén kapcsolódnak Magyarországhoz.
A találkozó stratégiai jelentősége abban rejlik, hogy hozzájárul Magyarország mesterséges intelligencia területén való hosszú távú versenyképességének megőrzéséhez és erősítéséhez. Az államtitkár által megfogalmazott célok, mint az alapkutatások támogatása és az AI professzori pozíciók létrehozása, alapvetőek a hazai tudományos élet fellendítéséhez. A nemzetközi tapasztalatok és tudás hazai integrálása kulcsfontosságú a modern technológiai fejlődésben.
Dr. Benczúr András hangsúlyozta, hogy a Machine Learning Találkozó számos kutatót ösztönzött arra, hogy részben hazatelepüljön, vagy szorosabb kapcsolatot alakítson ki a magyar kutatási ökoszisztémával. Ezek a kapcsolatok hosszú távon erősítik a hazai mesterséges intelligencia kutatást, és hozzájárulnak ahhoz, hogy Magyarország aktív és látható szereplője legyen a nemzetközi tudományos közösségnek. Az esemény így nemcsak a tudományos fejlődést, hanem a tehetséggondozást és a hazai innovációt is előmozdítja.
A jövőre nézve a Machine Learning Találkozó továbbra is kulcsfontosságú szerepet fog játszani a magyar AI kutatók globális hálózatának fenntartásában és bővítésében. Az ambiciózus tervek, mint az ELLIS Unit fejlesztése és az új professzori pozíciók létrehozása, megalapozzák a hazai mesterséges intelligencia kutatás hosszú távú fejlődését. Ezek az intézkedések biztosítják, hogy Magyarország aktívan részt vegyen a nemzetközi tudományos diskurzusban és hozzájáruljon a globális AI innovációhoz.
A folyamatos tudásmegosztás és az együttműködések elmélyítése révén a magyar kutatók képesek lesznek a legújabb globális trendekkel lépést tartani, sőt, azokat alakítani. A fiatal tehetségek támogatása és a kutatási infrastruktúra fejlesztése garantálja, hogy a jövőben is számos áttörés születhet a mesterséges intelligencia területén, hozzájárulva ezzel a gazdasági és társadalmi fejlődéshez.
📰 Forrás: Index — Eredeti cikk elolvasása