Portfolio

Dimenzióváltás a hazai kutatásban: AI-vezérelt szemlélettel zárkózhatunk fel a világ élvonalába

· PT27M48S

Összefoglaló

A Portfolio podcast vendége Jakab Roland, a HUN-REN Magyar Kutatási Hálózat vezérigazgatója és a Mesterséges Intelligencia Koalíció alapító-elnöke. A beszélgetés középpontjában az AI szerepe a kutatásban és a magyar gazdaságban áll. Kitérnek a HUN-REN és a Nanyang Technological…

Röviden

Műsor
Portfolio
Megjelenés
2026. 05. 20.
Hossz
28 perc
Szereplők, említett nevek
Jakab Roland
Témák
mesterséges intelligencia, kutatás-fejlesztés, magyar gazdaság
Átirat
Az epizód beszélt szövege alapján indexelve

Ebben az epizódban

Ez a portfólio biznis podcast újadása, amely a Hunren [zene] magyar kutatási hálózat támogatásával jelenik meg.

Én Hörömpritót Levente vagyok.

Hangzott el az egyik fő megállapítás a portfólió őszi mesterséges intelligencia konferenciáján annak kapcsán, hogy milyen szédítő sebességgel forgatja fel a mindennapokat a technológia.

Az AI kétségtelen az élet valamennyi területét újraértelmezi, és ez alól a kutatás sem kivétel.

De hogy ez pontosan miben ölt testet, hogyan válhat nemzetközi szinten is versenyképessé a magyar kutatói közösség, illetve milyen AI trendek és felhasználási esetek alakíthatják a magyar gazdaságot a közeljövőben.

Erről is kérdezzük vendégünket, Jakab Rolandot, a Hunrend Magyar Kutatási Hálózat vezérigazgatóját, a Mesterség és Intelligencia Koalíció alapító elnökét, akit sok szeretettel üdvözlek a műsorban. >> Köszönöm szépen a meghívást. örömmel vagyok itt.

Szervusz Levent. >> Előjárban annyit tennék hozzá, hogy tekintettel korábbi nagyon szoros munkakapcsolatunkra telkeződni fogunk kedves vendégünkkel.

Ugyanakkor Rocktön meg is egyezem, hogy hihetetlenül örülünk, hogy végre megvalósul egyáltalán ez az interjú, hiszen idest tavaly nyár óta próbálunk időpontot egyeztetni, ami igazából ez egy jó jel, hiszen ez azt mutatja, hogy teljes fordulatszámon pörög mind a magyar kutatóhálózat, mind a magyar mesterséges intelligencia szakmai platformja.

És hát ennek az egyik jele az, hogy május 2122-én jön az AI szimpózium a Hunren szervezésében, amelyet a szingapuri Nan Young Technological Universityvel közösen hoztok tető alám.

És ugye ez már tavaly is nagy sikert aratott, úgyhogy kicsit talán beszéljünk erről így bemelegítésképpen.

És egyáltalán miért más, mint a többi AI konferencia, hiszen azért most már ezekkel is kezdele lenni a padlás. >> Így van, pontosan így van, ahogy mondod.

Tehát a Hurren AI szimpózium nem még egy AI konferencia közül, hanem annak a kifejeződése, hogy Magyarország tudományos oldalról is aktív alakítója akar lenni az AI korszaknak.

Tehát pontosan úgy van, ahogy mondtad, 2025-ben rendeztük meg először.

Most a 2026-os eseményt a Nanyang Technological Universityvel közösen rendezzük meg, ami önmagában is erős nemzetközi pozíciót ad, hiszen az NTU a világ első számú AI egyeteme jelenleg.

És a valódi különbség nem egyszerűen a tematika, hanem a tudományos mélység.

Tehát nem egy ne AI területet mutatunk be, hanem azt vizsgáljuk, hogyan alakítja át az AI a tudományos gondolkodást, az ipari alkalmazásokat és a kutatási ökoszisztémát.

És Budapest tudatosan Európa és Ázsia tudáskapcsolatainak találkozási pontjaként szeretnénk megmutatni.

És a program így nem szűkül le a generatív AI-ra, hanem a megbízható és fenntartható gépi tanulástól az egészségügyön, ipari automatizáláson, robotikán és computer visionön vagy gépi látáson át a kvantumtechnológiáig terjed.

Tehát itt nem csak színpadi beszélgetéskről van szó, hanem lesz poszterzekció, lesz egy nulladik szakmai előkészítő nap és kutatói networking is kapcsolódik hozzá.

Tehát itt a célunk az világos.

Tehát Budapest az ne csak követője, hanem valódi találkozási pontja legyen azoknak a nemzetközi tudományos és ipari gondolatoknak, amelyek az AI következő szakaszát formálják. >> Nagyon izgalmasan hangzik, minden bizonyan remekül fog sikerülni, és mi is nagy izgalommal várjuk.

De hát nyilván a portfóliónak is rengeteg eseménye van, és van két zászlós hajó AI eseményünk is, ahol téged is nagy szeretettel fogadunk minden egyes alkalommal.

És én megfigyeltem, hogy te mindig teljesen ú dolgokról beszélsz, úgyhogy ezért is várja mindenki nagy izgalommal a az előadásodat.

És hát az egyik dolog, amiről szoktál úgy általában beszélni, mer megemlíted mindenféleképpen ugye a fejlődési sebességét a technológiának, és ezért is beszélnek most már az intelligencia robbanásról, tehát az intelligence explosion, ez most már egy ilyen bevett fogalom szakmai berkekben, ami ugye a kutatást is alapjaiban változtatja meg.

De most mit látsz a legfontosabb jelenségnek így a az AI fejlődése kapcsán?

Igen, ez pontosan így van, ahogy ahogy mondtad korábban, azt mondtam, hogy igazándiból a az AI fejlődésének a sebessége igazándiból az, ami nagyon erőteljesen hat a gazdaságra, társadalomra.

És most azt mondhatjuk, hogy az AI fejlődésében ma már nem egyszerűen az a fejlődés, hogy jobb válaszokat kapunk, hanem az, hogy egész munkafolyamatokat, döntési láncokat és tudáselőállítási folyamatokat kell újra gondolnunk.

Tehát a legfontosabb váltás, hogy az AI a különálló eszköz szerepéből teljes munkafolyamatokat újjászervező infrastruktúrává válik.

Tehát egyre nagyobb a cselekvési képessége, nem csak válaszol, hanem részfeladatokat láncol, tervezés végrehajt.

Egyre több területen gyorsítja fel a létrehozást, szöveg kód modell hipotézis kísérleti terv vagy elemzés.

Emiatt azt mondhatom, hogy valójában az ellenőrzés, tehát az ellenőrzés válik az egyik legfontosabb szűk keresztmetszetté.

Tehát nem az lesz a kérdés, hogy létre tudunk-e hozni valamit, hanem hogy elég gyorsan, megbízhatóan és felelősen tudjuk-e azt validálni.

Tehát a versenyelőny egyre kevésbé a modellméretről szól, egyre inkább a a jó adatokról, a területspecifikus szaktudásról és a a workflow integrációról.

Ezért mi a Hurenben úgy gondolkodunk, hogy teljes kutatás életciklus lefedő AR környezetet kell kialakítanunk, és nem elszigetelt eszközhasználatot.

Tehát a Hurren számára ezért az AI nem egy divatos eszköz, hanem egy új tudományos infrastruktúra, olyan képesség, amely gyakorlatilag felelősen, ellenőrizhetően és a kutatói gondolkodást erősítve kell beépítenünk.

Tehát a szavidból azt veszem ki, hogy gyakorlatilag itt a ez a bizonyos human in the loop fogalom itt valóban az ellenőrzésre fut ki elsősorban.

Tehát ez a legfontosabb szerep, amit a az emberi közreműködés képvisel.

És ez ugye ez azért is érdekes, mert így a VIP coding és az agentic codingnek a megjelenésével ugye megint egy teljesen új szintet lép ez az egész történet, hiszen gyakorlatilag most már a természetes nyelv segítségével és hát ugye AI ügynökök bevonásával is lehet programozni, de ezért is rendkívül fontos, hogy a kutatók ott legyenek és ahogy mondod, ugye validálják a azt a azt a munkát, amit a úgymond az AI beletesz a kutatásba.

Akkor nézzük meg egy kicsit azt, hogy milyen kezdeményezéseket indított a Hunren az AI lehetőségének kihasználására, hiszen azért itt itt egy nagyon-nagyon széles spektrumról beszélgetünk. >> Ez abszolút így van.

Tehát itt nagyon fontos, hogy a kutatók munkájának a támogatása, tehát az AI az sokkal nagyobb teret nyit meg a kutatók előtt, tehát egyszerűbben gyorsabban tudunk keresni összevetni modellezni új hipotéziseket megfogalmazni.

Tehát az AI már most átvesz vagy támogat olyan részfeladatokat, mint az irodalomfeltérképezés, vagy az adatelőkészítés, vagy az információrendezés, vagy éppen a, ahogy az előbb is mondtam, ezeknek a hipotézisjelölteknek a generálása, vagy adott esetben publikáció előkészítés.

Ugyanakkor a kutatás lényege továbbra is az igazság keresése, de az AI-jal sokkal nagyobb hipotézistereket, adatmintázatokat és modellváltozatokat tudunk sokkal rövidebb idő alatt bejárni.

Tehát itt az AI a kutatói szerepet tágítja ki valójában és részfeladatokban és képességekben nagyon nagy lehetőséget [torokköszörülés] biztosít. akár minket meghaladó is lehet, de a felelősséget nem tudja átvenni az AI.

Tehát a kutató szerepe a kérdésfeltevésben, a validációban, értelmezésben vagy etikai döntésekben, felelősségvállásban abszolút felértékelődik.

Tehát az AI azt mondhatjuk, hogy egy egy folyamatosan fejlődő multiplikátor.

Ott okoz éles kiszorítási versenyt valójában, ahol véges mennyiségű outputot kell előállítani.

A tudományban viszont végtelen sok kérdés van, ezért a tét szerintem inkább az, hogy a kutatók mekkora kérdésteret tudnak bejárni.

És mi abban hiszünk, hogy a jövő kutatója nem az AI-al szemben, hanem azt inkább úgy fogalmaznék, hogy az AI-jal együtt lesz erősebb.

És a tudományos felelősség, az értelmezés, a döntés, az mindig emberi feladat marad. >> Eddig ugye arról beszéltünk, hogy az E-t már nagyon-nagyon kiterjedten használjátok a kutatásokban, de vajon magát a technológiát kutatjátok is? abszolút kutatjuk, és tehát fontos, hogy nem csak kísérleti jelleggel foglalkozunk az AI-al, hanem hálózati szintű képességépítésben gondolkodunk.

Tehát azt szeretnénk, hogy ez a tudás, a kutatóhálózat egészében elérhető legyen.

Tehát létrehoztunk egy AI szolgáltatóközpontot, AI nagyköveti programot, a kutatók a teljes hálózatban szakmai támogatást kaptak.

Fontos, hogy több mint 700 kollégát képeztünk, és több mint 80 olyan projektben segítettünk már a [horkantás] különböző tudományterületek kutatóinak, ahol az AI konkrét kutatási munkába épült be.

Alapozó és specializált képzéseink vannak, heketonok és mindennapi AI szolgáltatások is futnak.

És az egyik legfontosabb fejlesztésünk az az úgynevezett Agentic Discovery platformunk, amely sok kifejezetten kutatást támogató agentet és eszközt kapcsol össze egy kutatási workflowba.

Tehát az ADP-t egy nagyon komoly AI alapú kutatástámogató szolgáltatások és oktatási programként definiáljuk.

És nagyon fontos, hogy a teljes kutatói közösség hozzáférjen azokhoz az eszközökhöz, szolgáltatásokhoz, tudáshoz, amelyek a következő évek tudományos versenyében meghatározók lesznek.

És mi azt gondoljuk, hogy az AI egyszerre kutatási eszköz és kutatási tárgy.

Tehát használjuk is a tudomány gyorsítására, és vizsgáljuk is, hogy hogyan alakítja át magát a tudomány művelését.

Tehát az AI for Science irányban eszközként építjük be az AI-t a tudományos munkába.

Emellett maga az AI és kutatási terület, például az autonóm kutatási folyamatok, megbízhatóság, robotika, gépi látás, egészségügy és a kvantum AI kapcsolódások is megjelennek.

Vannak AI alapkutatások, alkalmazott AI kutatások is, szuper számítógépes futtatási környezetekkel kapcsolatos kutatásaink is.

És ilyen területspecifikus példát, ha megengedsz, a gépi látás az orvostudományban, a térzékelés például az önvezető járművekhez, vagy agentic modelling, a klímamodellezésben, ezek mind-mind jelen vannak jelenleg a a Hurenben.

És az AI first science irányban azt is kutatjuk, hogy alakítja át maga az AI a tudomány művelését.

Tehát, hogy és ez az, amiről az előbb beszéltem, erről a bizonyos agentic discovery platform, tehát hogy ebből építkezik az agentic discovery platformunk fejlesztése is.

És azt mondhatom, hogy ez különbözteti meg a valódi tudományos AI ökosisztémát az egyszerű eszközhasználattól.

Tehát alkalmazzuk a technológiát, részt akarunk venni annak értelmezésében, fejlesztésében és felelős alakításában. >> Igen.

Tehát ahogy [torokköszörülés] elmondod, gyakorlatilag a legfontosabb az, hogy mindez a kutatás ténylegesen hasznosuljon a a gazdaságban, és ne csak a a fióknak kutassunk.

Gyakorlatilag ez a az egész Hunren működésnek a legfontosabb alapelve.

Tehát mi nagyon hiszünk abban, hogy a UNREN számára a kutatási kiválóság akkor válik igazán erős nemzeti értékké, ha abból társadalmi, gazdasági és ipari haszon is születik.

Tehát a Hunremben hasznosítási architektúrában gondolkodunk.

Ennek része a nemrég létrehozott Hunrend technológia transzfer cégünk, amely az ötlettől az IP-védelemig, a grant támogatástól, az üzleti tanácsadáson át a piacra vitelig segíti a kutatási eredményeket.

De most indítjuk el a Hunren Innovate 2026 és a Hunren Proof Plus programjainkat összesen 1,3 milliárd Ftos kerettel.

És itt itt egyértelmű cél a korai bizonyítástól a prototípus közelítésig vezetőtnak a gyorsítása.

Tehát az látszik, hogy a tudományos eredmények ne ragadjanak be, ne maradjanak a a laborokban.

Ez a célunk, ahogy te is mondtad az előbb.

Tehát a mi feladatunk, tehát a Hurren feladata az is, hogy hidat építsünk a kutatói tudás, az ipari problémák és a piacképes megoldások között. [zihálás] És még ha megengedsz egy példát, van az úgynevezett AI Factory Antenna program.

Tehát ez a hunaifa, hogy mi hívjuk, ez a magyar AI Factory antenna kezdeményezés, amely teljesen új lendületet adhat.

Ez azt jelenti, hogy az európai számítási és AI infrastruktúrához kapcsolja Magyarországot, és segíthet abban, hogy egészségügyi ipari kutatási adatgyonból konkrét nagy számítási kapacitást igénylő alkalmazások szülessenek. >> Szuper.

Akkor most kicsit beszélgessünk ugye a vállalati szféráról, hiszen a KKV-knak óriási segítséget jelentene, hogyha széles körben tudnák alkalmazni a legújabb AI megoldásokat.

Hogy látod, mekkora fogadókészség a részükről, és hogy lehet ezt egy picit picit talán serkenteni? >> Azt látjuk, hogy Magyarországon az AI iránt érdeklődés már egyértelműen jelen van.

A nagy kérdés, hogy ebből mikor lesz éreskörű szervezeti tudás, illetve termelékenységi előny vagy versenyképesség.

Itt vegyes a kép, és ezt érdemes szerintem őszintén kimondani.

Nagyon különböző módszertanú felmérések vannak.

Van, amely nagyon alacsony, van, amely jóval magasabb AI használatot mutat.

Abban viszont, ahogy jól látszik ezekből a tanulmányokból, hogy Magyarország nem kiugran magas, és nem is kiugróan alacsony EI használatot mutat a környező országokhoz képest.

Tehát vállalati szinten egyszerűen még nem vagyunk az élmezőnyben.

A mély szervezeti beágyazottság gyengébb, mint a lakossági vagy egyéni használati nyitottság.

És nagyon ezt talán a konferencián is elmondtam, hogy van egy nagyon erős jelenség, ez pedig a Shadow AI, ami azt jelenti, hogy hogy a munkavállalók már használják az eszközöket, de a cég vagy intézmény sokszor nem tud róla.

És a következő éveknek a nagy kérdése szerintem az, hogy hogyan fordítjuk át ezt az érdeklődést termelékenységi, exportképességé és innovációs előnyé.

És ebben a Hunren nem egyszerű megfigyelő akar lenni, hanem egy olyan tudásközpont, amely segíti, hogy az AI-ból Magyarországon ne csak használati trend legyen, hanem egyszerűen innovációs képesség, vagy gazdasági innovációs képesség legyen.

Itt azt mondhatom, hogy nagyon…

Említett entitások

Témák

Személyek

Szervezetek, cégek

Hallgasd meg

Gyakori kérdések erről az epizódról: „Dimenzióváltás a hazai kutatásban: AI-vezérelt szemlélettel zárkózhatunk fel a világ élvonalába”

Miről szól ez az epizód: „Dimenzióváltás a hazai kutatásban: AI-vezérelt szemlélettel zárkózhatunk fel a világ élvonalába”?

A Portfolio podcast vendége Jakab Roland, a HUN-REN Magyar Kutatási Hálózat vezérigazgatója és a Mesterséges Intelligencia Koalíció alapító-elnöke. A beszélgetés középpontjában az AI szerepe a kutatásban és a magyar gazdaságban áll. Kitérnek a HUN-REN és a Nanyang Technological… Az epizód a Portfolio című magyar podcast egyik adása, megjelenés: 2026. 05. 20..

Kik szerepelnek vagy kiket említenek ebben az epizódban: „Dimenzióváltás a hazai kutatásban: AI-vezérelt szemlélettel zárkózhatunk fel a világ élvonalába”?

Az epizódban a következő nevek szerepelnek vagy hangzanak el: Jakab Roland.

Milyen témákat érint ez az epizód: „Dimenzióváltás a hazai kutatásban: AI-vezérelt szemlélettel zárkózhatunk fel a világ élvonalába”?

Fő témái: mesterséges intelligencia, kutatás-fejlesztés, magyar gazdaság.

Mikor jelent meg és milyen hosszú ez az epizód: „Dimenzióváltás a hazai kutatásban: AI-vezérelt szemlélettel zárkózhatunk fel a világ élvonalába”?

Megjelenés: 2026. 05. 20.. Hossz: 28 perc. Az epizód a Podiverzumon hallgatható meg: https://podiverzum.hu/podcast/portfolio/dimenziovaltas-a-hazai-kutatasban-ai-vezerelt-szemlelettel-zarkozhatunk-fel-a-vi-00a5d0f0

Több epizód a Portfolio-ből