TMIT IoT Verseny 2020 Döntő - eredmények

 

TMIT IoT Verseny 2020 Döntő

A TMIT IoT verseny immár ötödik éve vonultatja fel a legérdekesebb új ötleteket "Dolgok Internete" témában.
Az idei döntő 2020. szeptember 25-én délután 13:00 órai kezdéssel, a BME Q-II nagy-előadóban kerül megrendezésre. Idén sem kizárólag a Távközlési és Médiainformatikai Tanszékről, vagy a Villamosmérnöki és Informatikai Kar más tanszékeiről, hanem a Gépészmérnöki Karról is szerepelnek versenyzők. Idén az Innovációs Track mellett Tematikus Track-et is indítottunk. A verseny kiemelt tématerülete: "AI és IoT - Mesterséges Intelligencia az IoT alkalmazásaiban".

 

A döntőbe került csapatok:

  1. Okos Paintball
  2. Okosotthon
  3. Lovak aktivitásának monitorozása
  4. Arrowhead Reliability and Availability Analyzer (AI)
  5. TalAI (AI)
  6. Green Lead (AI)
  7. WatchDog (AI)
  8. +1 Intelligent Wineyard (AI) (betegség miatt távol maradtak sajnos)

 

A győztesek

AI + IoT Track Fődíj (300.000 Ft): ARA - Arrowhead Reliability and Availability (Nagy Simon József, Vajda Máté Levente)

 

Megoldásunk célja az Arrowhead kibővítése egy integrált megbízhatósági modellezési és analitikai környezettel, melynek segítségével a rendszerterveket automatizáltan egy analitikai modellre fordíthatjuk le azok egy környezeti modellel történő kiegészítésével. Így lehetőség nyílik a rendszer architekturák, a rekonfigurációs stratégiák és a szenzor fúziós algoritmusok részletes analízisére. Ehhez az UBER által fejlesztett Pyro mély probabilisztikus programozási környezetet használjuk, mely a mély neurális hálók hatékonyságát ötvözi a Bayes-i statisztika precizitásával. Ezáltal lehetővé válik nagy méretű rendszerek gyors és pontos analízise a megbízhatóság és a rendelkezésre állás szempontjából.

Innovációs Track Fődíj (300.000 Ft): Lovak aktivitásának monitorozása (Mátyás Gergely, Füleki Fábián, Domonkos Áron, Torner Márton)

 

A lovak tartása során gyakran felmerülő igény, hogy az állatok állapotát aktív jelenlét nélkül is meg lehessen figyelni, és lehessen figyelmeztetést küldeni, ha probléma merülne fel. Ezen felül a megoldásunk része több, kisebb bluetooth low energy tag is, melyekkel pontosabb képet kaphatunk a lovak napközbeni tevékenységeivel kapcsolatban, például, hogy mennyi időt töltöttek az itatónál vagy etetőnél. Az eszköz energiaellátása akkumulátorról történik, melyet kinetikus energia-gyűjtő megoldással tudunk tölteni a lovak mozgását kihasználva.

Közönségdíj (150.000 Ft): Tal-AI (Szegedi Ágnes Cintia, Boroncsok Bence, Riskutia Balázs)

 

Megoldásunkban mérőegységeket helyezünk el a termőterületen, melyek a terület egy lokális egységét fogják reprezentálni (a felbontás függ az elhelyezett egységek számától). Ezen eszközökkel a talaj nedvességtartalmának időbeni változását vizsgáljuk lokális időjárási tényezők függvényében. A nedvességtartalom mellett rögzítjük az adott mintavételezési időpillanatban fennálló időjárási körülményeket (levegőhőmérséklet, levegő páratartalma), illetve mérjük az adott napra vonatkozó napsütötte órák számát is. Az ily módon folyamatosan generált adatsorokat fogja felhasználni az elemzés középpontjában álló mesterséges neurális hálónk tanuló algoritmusa. Így gépi tanulás adta modellünk – melynek elsődleges célja az időjárási körülmények, és a talajnedvesség időbeni változása közötti kapcsolat feltárása – folyamatosan finomodhat. Ennek megfelelően, időjárás előrejelzési adatok birtokában becslést tudunk adni arról, hogy a közeljövőben az aktuális talajnedvesség hogyan fog változni: mennyire gyorsan fog kiszáradni a talaj, mennyi idő múlva kell legközelebb öntözni.

TMIT Különdíj (100.000 Ft): WatchDog (Peisz Balázs, Szabó Bence)

 

A Watchdog egy olcsó és megbízható, széles felhasználói réteget megcélzó önműködő biztonságtechnikai robot, amelynek feladata egy adott terület őrzése, legyen szó lakásról, vagy éppen egy múzeumról. A robot elindítását követően felderíti az őrizendő területet egy a vezérlését ellátó mikrokontrollerre implementált RRT algoritmus (Rapidly-exploring random tree) segítségével. (A robot az útvonal megtervezésében az integrált távolságszenzorok és kamera által szolgáltatott adatokra támaszkodik.) Az útja során a rá szerelt kamerával felismert őrizendő tárgyak helyzetét figyelembe véve a későbbiek folyamán olyan járőrözési útvonalat alakít ki, amely útvonal iteratív bejárásával monitorozhatja az általa figyelt értéktárgyakat, valamint az esetleges idegenkezűséget. A különböző objektumok felismerését a robot egy előre erre a célra betanított konvolúciós neurális hálózattal hajtja végre szorosan együttműködve egy működését segítő és felügyelő felhő alapú alkalmazással.

SILABS Különdíj (tárgyjutalom): Green Lead (Kránitz Krisztián, Tenkely Levente, Vinkovics Balázs)

 

Egy olyan IoT rendszert hoztunk létre, ami képes kellő mennyiségű és minőségű adatot gyűjteni a levegő összetételéről, illetve az azt befolyásoló tényezőkről: hőmérséklet, páratartalom, közúti forgalom, és ezen adatok birtokában képes előrejelzést adni a várható légszennyezettségre. A rendelkezésre álló saját adatok alapján, illetve külső forrásokból, API-kon keresztül (például Google Maps) nyert forgalmi illetve időjárás adatokból előrejelzést lehet tenni a várható levegő szennyezettségi és pollen szintjére, amiket szintén REST API keresztül lehet lekérni.

A zsűri:

    Suskovics Péter, innovációs főmunkatárs, Ericsson
Suskovics Péter Ericsson Magyarország szakértője, K+F projektek vezetője, fejlesztője. Az Ericsson hazai innovációs szakmai műhelyének főmunkatársa, nagy megbízhatóságú mobil és vezeték nélküli hálózatok kutatásaiban, teljesítmény analízisében, valamint felhő alapú es járműipari alkalmazások prototípusainak létrehozásában vesz részt. Fő kutatási területei Cloud, 5G, ipari IoT.

   Ádámffy Balázs, Application Engineer Manager, Silicon Labs
Ádámffy Balázs 2015 óta a Silicon Labs magyarországi irodájának munkatársa, ahol Bluetooth Low Energy és Prorietary Wireless chipek szoftveres terméktámogatásán keresztül számos IoT projektbe nyert betekintést. 2018 óta a Silicon Labs IoT termékeinek támogatását szervezi. Csapata a Silicon Labs európai ügyfeleinek Bluetooth LE, Bluetooth Mesh, Zigbee és Prorietary Wireless technolgiákkal kapcsolatos termékfejlesztését segíti. A közvtelen ügyfél támogatáson kívül példakódok, termék demók, illetve oktatási segéd anyagok készítésével is foglalkoznak.

   Jenei Dávid, Technical lead, Evopro Innovation
Jenei Dávid villamosmérnök, szakterülete a hálózatba kapcsolt beágyazott rendszerek. Az evopro Innovation-nél 2016 óta mérnök, ahol szakcsoport vezetőként a Linux alapú rendszerek fejlesztéséért felel. Munkája során ipari automatizálással és járműdiagnosztikával kapcsolatos projektekben, valamint consumer termékek tervezésében és fejlesztésében vett részt. Érdeklődési területe az IT biztonság, virtualizáció és a felhő integráció IoT rendszerekben.

  Frankó Attila, kutató-fejlesztőmérnök, AITIA
Frankó Attila villamosmérnök, az AITIA munkatársaként beágyázott rendszerek és ipari IoT alkalmazások fejlesztésével foglalkozik, továbbá európai K+F projekteken belül az Ipar 4.0-hoz kapcsolódó kutatásokat végez. A BME-n alapozó és az Okos Város specializáció keretein belül szakirányos tantárgyak oktatásában egyaránt részt vesz.

   Fehér Gábor, egyetemi docens, BME TMIT HSN Lab
Fehér Gábor 2012 óta foglalkozik IoT alkalmazásokkal és szolgáltatásokkal, mint oktató és konzulens. Részt vett több olyan projektben is, amely az okos városokhoz kapcsolódik, illetve jelenleg is aktívan tevékenykedik ilyen projektben. A BME-TMIT Okos Város labor egyik megalkotója

  Tanos Áron, a Robotépítők Magyarországi Egyesületének elnöke
A Robotépítők Egyesülete évek óta foglalkozik projektek támogatásával, legyen szó akár robotikáról, akár fejlett szenzorokról és aktuátorokról. Tanos Áron széleskörű rálátással rendelkezik ezekről, több projektben is részt vesz, néha tanácsadóként, néha fejlesztőként. Ezen projektek néha a piacon termékesülnek, startup cégként folytatódnak, így Áronnak van tapasztalata az ilyen folyamatok terén.

   Varga Pál, egyetemi docens, BME TMIT SmartComLab
Varga Pál a protokoll-technológia, a hálózat-monitorozás és a hibaok-analízis területén szerzett tapasztalatait az együttműködő rendszerek területén is igyekszik hasznosítani. Több, az IoT területén tevékenykedő európai K+F projekt nemzetközi munkacsoportjának vezetője és hazai koordinátora. A BME-n teljes villamosmérnök és informatikus évfolyamokat is oktat - az Infokommunikáció, és az Információs Rendszerek Üzemeltetése című tárgyakban