A konferencia a Magyar Tudományos Akadémia Könyvtár és Információs Központ Tudományelemzési Osztályának szervezésében 2026. október 5-én kerül megrendezésre.
A konferencia meghívott előadói a terület jeles szakemberei, nevükben is szeretettel hívunk minden érdeklődőt, hogy aktív részese legyen a rendezvénynek!
Időpont: 2026. október 5. 13-18 h
Helyszín: MTA KIK, 2. emeleti konferenciaterem, 1051 Budapest, Arany János u. 1.
A részvétel ingyenes, de előzetes regisztrációhoz kötött. Kérjük, az alábbi űrlapon jelezze részvételi szándékát: https://forms.gle/rofTTg5PvXE5KFtW9
A generatív mesterséges intelligencia és a nagy nyelvi modellek alkalmazása mára az élet minden területén természetessé vált. Az eszközökben rejlő potenciál egyik ígéretes hasznosítási területe a tudományos kutatás támogatása. A nagyléptékű szöveges vagy más típusú adatstruktúrákban rejlő mintázatok korszerű MI-technológiákkal támogatott feltárása számos területen eddig nem tapasztalt hatékonyságot és eredményeket produkál, legyen szó akár tudományos szövegkorpuszok vagy aminosav-hálózatok feldolgozásáról. Az ütemes fejlődés ugyanakkor még nagyobb ütemben termeli ki a kérdéseket a technológia alkalmazását illetően. Az MTA KIK Tudományelemzési Osztálya által szervezett konferencia néhány ritkábban felvetett kérdés köré szerveződik, amelyeket a téma számos tudományterületen tevékenykedő szakértői elemeznek: elegendőek-e a nagy nyelvi modellek a kutatástámogatáshoz? Mit hasznosíthatnak a nem nyelvi adatokkal működő modellek az LLM-ek megoldásaiból? A konferencia többek között a tudománymetria, a bioinformatika, az élelmiszertudomány, a számítógépes nyelvészet és a jogtudomány területéről nyújt e kérdésekbe betekintést konkrét projektek és alkalmazások bemutatásán keresztül.
13:10-13:40 Soós Sándor (MTA KIK TTO; ELTE)
Nagy bibliometriai modell: AI-fejlesztés a tudománymetria és az MTMT szolgálatában
13:40-14:10 Prószéky Gábor (ELTE NYTK; PPKE ITK)
Mennyire elegendőek ma a nagy nyelvmodellek a kutatástámogatásban?
14:10-14:40 Ujhelyi Dávid (BME; PPKE)
Quo vadis szerzői jogi szabályozás? Kihívások és lehetséges szabályozási megoldásaik a generatív mesterséges intelligencia korában
14:40-15:00 Kávészünet
15:00-15:30 Babolcsay Barbara, Sebők Miklós (ELTE, poltextLAB)
AI-alapú társadalomtudomány: A poltextLAB mesterséges intelligencia fejlesztései
15:30-16:00 Józwiak Ákos (ÁTE; Syreon Research Institute)
Az AI szerepe az élelmiszer-rendszerek kutatásában
16:00-16:30 Gáspári Zoltán (PPKE)
Mit adott nekünk az AlphaFold? Fehérjekutatás, biotechnológia és AI
16:30-17:00 Gulyás László (ELTE IK)
Fizikai kölcsönhatások szimbolikus szabályainak felfedezése heterogén gráf-neurális hálókkal
17:00-17:10 Szünet
17:10-17:50 Interaktív kerekasztal-beszélgetés az előadókkal
17:50-18:00 Konferencia zárása
Előadók
Dr. Keszthelyi Gabriella
Dr. Keszthelyi Gabriella matematikus, tudománykommunikátor, az MTA KIK TO tudományos munkatársa és a BME Matematika Intézet adjunktusa. 2025-ben jelent meg a tudományos ismeretterjesztő könyve, aminek célja, hogy közelebb hozza a nagyközönséghez a valószínűségek világát. Fő kutatási területe a dinamikai rendszerek, illetve a matematika didaktikán belül a valószínűségszámítással kapcsolatos kérdések. Rendszeres előadója a BrainBarnak, Lányok Napjának, Kutatók Éjszakájának és sok más tudomány-népszerűsító eseménynek.
Dr. Soós Sándor
Dr. Soós Sándor nemzetközileg elismert szakértő a tudománymetria és kvantitatív tudományelemzés területén, valamint a Magyar Tudományos Akadémia Könyvtár és Információs Központ Tudománypolitikai és Tudománymetriai Osztályának vezetője. Kutatási területei a tudománymetria, tudományos diskurzusok kognitív struktúrájának matematikai modellezése, valamint a kutatásértékelési módszertanok fejlesztése. Munkássága során kiemelt figyelmet fordít a szakterületi és intézményi teljesítmények adatalapú, komplex feltárására, a szakpolitikai döntéshozatalt támogató elemzések készítésére, valamint a korszerű adatbányászati és mesterséges intelligencia alapú módszerek tudományelemzési alkalmazására. Társalapítója a „Structure and taxonomy of science” nemzetközi kutatócsoportnak (ECOOM, KU Leuven együttműködésben).
Dr. Prószéky Gábor
Prof. Dr. Prószéky Gábor matematikus és nyelvész, a hazai számítógépes nyelvészet, a természetes nyelvfeldolgozás és a mesterséges intelligencia kutatásának meghatározó alakja. Az ELTE Nyelvtudományi Kutatóközpont munkatársa és korábbi igazgatója, emellett a Pázmány Péter Katolikus Egyetem Információs Technológiai és Bionikai Karának egyetemi tanára. Kutatási területei közé tartozik a gépi fordítás, a számítógépes lexikográfia, valamint a nagy nyelvi modellek nyelvészeti alkalmazásai. A tudományos munka mellett a hazai nyelvtechnológiai ipar úttörője: a MorphoLogic alapító ügyvezetőjeként kulcsszerepet játszott az első széles körben elterjedt magyar nyelvű helyesírás-ellenőrző és fordítóprogramok kifejlesztésében.
Dr. Ujhelyi Dávid
Dr. Ujhelyi Dávid Ph.D. LL.M. a Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem szellemi tulajdonjogi vezetője, a Pázmány Péter Katolikus Egyetem Jog- és Államtudományi Karának adjunktusa, versenyjogi szakjogász, a PPKE Szellemi Tulajdonjogi Kutatócsoportjának alapító alelnöke. A Szerzői Jogi Szakértő Testület és az Iparjogvédelmi Szakértői Testület elnökségi tagja. Részt vesz a Magyar Iparjogvédelmi és Szerzői Jogi Egyesült, a Magyar Versenyjogi Egyesült, a Magyar Szerzői Jogi Fórum Egyesület munkájában.
Babolcsay Barbara
Babolcsay Barbara projektkutató és adatelemző a budapesti poltextLAB kutatócsoportban, amely a szövegbányászat és a mesterséges intelligencia alkalmazására fókuszál különböző társadalomtudományi kutatási területeken. Alkalmazott matematikából szerzett MSc-fokozatot az Eötvös Loránd Tudományegyetemen, ahol diplomamunkáját a statisztikai gépi tanulás és annak magyarázhatósága témakörében írta. A kutatócsoportban elsősorban természetesnyelv-feldolgozási és egyéb gépi tanulási módszerekkel foglalkozik nagyméretű szöveges adatbázisok elemzése céljából.
Dr. Sebők Miklós
Dr. Sebők Miklós közgazdász, politikatudós, a poltextLAB mesterséges intelligencia kutatólaboratórium vezetője és a CEU Demokrácia Intézetének kutatója. Az MTA Lendület-programja által támogatott V-SHIFT kutatócsoport vezetőjeként mesterséges intelligenciával vizsgálja a globális hatalmak megjelenését a visegrádi országok közpolitikai napirendjén, és vezető fejlesztője a Babel Machine többnyelvű szövegosztályozó szolgáltatásnak és modellcsaládnak, amelyet több mint 40 ország kutatói használnak. Fő kutatási érdeklődése a mesterséges intelligencia társadalomtudományi alkalmazása és a közpolitikai napirendek kutatása.
Dr. Józwiak Ákos
Dr. Józwiak Ákos a Syreon Kutató Intézet Élelmiszer- és Táplálkozástudományi területének vezetője, valamint oktatói pozíciót tölt be az Állatorvostudományi Egyetem Élelmiszerlánc-tudományi Intézetében. Emellett a DEFENSEFOOD Horizont Európa projekt tudományos koordinátora. Aktív tagja az Európai Élelmiszerbiztonsági Hatóság (EFSA) Tanácsadó Fórumának és az EFSA újonnan felmerülő kockázatokkal foglalkozó Emerging Risk Exchange Network hálózatának. Elnöke az EFSA Advisory Group on Data (AGoD) munkacsoportjának, amely az élelmiszer-biztonsági adatrendszerek kihívásaival foglalkozik: szakértői műhelyként működik, ajánlásokat fogalmaz meg, projekteket indít, valamint elősegíti a szakértelemhez és az erőforrásokhoz való hozzáférést az EU tagállamaiban. Emellett alelnöke az Evidence Based Toxicology Collaboration (EBTC) tanácsának.
Józwiak Ákos állatorvosként végzett, és több mint két évtizede foglalkozik az európai élelmiszer-biztonsági szabályozási kihívásokkal. Szakterülete olyan adattudományi megközelítések kidolgozása és bevezetése, amelyek segítségével jobban megérthető az élelmiszerekben előforduló szennyezőanyagok és egyéb vegyületek emberi egészségre gyakorolt hatása, illetve amelyekkel ezek az ismeretek átültethetők a szabályozástudományba. Elsődleges kutatási területei közé tartozik a számítástudományi módszerek alkalmazása az élelmiszer-rendszerekben újonnan felmerülő kockázatok azonosítására, a fejlett adatelemzési és mesterséges intelligencia módszerek felhasználása a bizonyítékok szintéziséhez és elemzéséhez, az élelmiszer-rendszerek kockázat-, haszon- és gazdasági értékelése, valamint a data literacy (az adatok olvasásának, értelmezésének és kommunikálásának képessége) javítását célzó kurzusok készítése.
Dr. Gáspári Zoltán 2004-ban szerzett PhD fokozatot szerkezeti biológiából az Eötvös Loránd Tudományegyetemen. 2011-ig az ELTE Kémiai Intézetenek, 2011 szeptember óta a Pázmány Péter Katolikus Egyetem Információs Technológiai és Bionikai Karának oktatója. Kutatási területe a fehérjemolekulák szerkezete, belső dinamikája és funkciója közötti összefüggések feltárása kísérletes és számítógépes eljárások integrált alkalmazásával. Csoportjával jelenleg elsősorban az idegi jelátvitelben részt vevő fehérjéket vizsgálja.
Dr. Gulyás László
Gulyás László az ELTE IK Mesterséges Intelligencia Tanszékének docense, a Neumann János Számítógéptudományi Társaság alelnöke és a Mesterséges Intelligencia Szakosztály elnöke. Az ELTÉ-n szerzett programtervező-informatikusi végzettséget, illetve doktori fokozatot. Kutatásainak 1996 óta része a mesterséges intelligencia és a számítógépes módszerekkel támogatott kutatás. Korábban dolgozott a Harvardon, a CEU-n, az MTA SZTAKI-ban, az EIT Digitalban és az AITIA International Zrt-ben is, valamint oktatott a Barcelonai Egyetemen. 10-nél több sikeres közvetlen EU-s pályázati projekt részvevője, szerzője, illetve vezetője.
