A magyar innovációs és műszaki tudományos élet egyik rangos szakmai elismerésével, a Jedlik Ányos-díjjal tüntették ki idén Dr. Szalay Zsolt villamosmérnök-közgazdászt, egyetemi docenst. A díjat évente mindössze öt olyan szakember veheti át, akik munkásságukkal kiemelkedően járulnak hozzá a feltalálói tevékenységhez, az innováció gyakorlati hasznosításához, valamint a szellemi tulajdon tudatos védelméhez és kultúrájának erősítéséhez.

Az elismerést a Szellemi Tulajdon Nemzeti Hivatala adományozza, és átadása hagyományosan a március 15-i nemzeti ünnephez kapcsolódik. A díj névadója, Jedlik Ányos bencés szerzetes, fizikus és feltaláló öröksége azt a szemléletet testesíti meg, amely szerint a tudomány valódi értéke abban rejlik, ha képes új megoldásokat teremteni és a társadalom fejlődését szolgálni.

Szalay Zsolt olyan meghatározó személyiségek mellett vehette át az idei díjat, mint Gulyás Balázs, a HUN-REN Magyar Kutatási Hálózat elnöke, Bayer Gábor, a 77 Elektronika Kft. fejlesztési igazgatója, Dr. Lábody Péter, a Szellemi Tulajdon Nemzeti Hivatalának elnökhelyettese, valamint Krausz Ferenc Nobel-díjas fizikus. A díjazottak sokszínűsége jól tükrözi, hogy a Jedlik Ányos-díj a tudomány, az ipar és az innováció különböző területein létrejövő, társadalmi hatással bíró teljesítményeket egyaránt elismeri.

Dr. Szalay Zsolt több évtizedes kutatói és oktatói munkája során az autonóm járművek, a járműipari innováció és az ipari együttműködések területén ért el meghatározó eredményeket. Tevékenysége hidat képez az egyetemi kutatás, az ipari fejlesztések és a gyakorlati alkalmazások között — éppen azon a területen, ahol a tudományos eredményekből valódi innováció és gazdasági érték születik.

A díj apropóján beszélgettünk vele szakmai útról, motivációról, felelősségről és arról is, mit jelent ma feltalálónak lenni egy gyorsan átalakuló technológiai korszakban.

A Jedlik Ányos-díj egyszerre szól a feltalálói gondolkodásról és a szellemi tulajdon tudatos kezeléséről. Ön melyik oldalát érzi közelebb magához – az alkotás pillanatát vagy annak rendszerszintű védelmét és hasznosítását?

Valójában számomra a kettő nem választható szét. Mérnökként természetesen az alkotás pillanata az, ami a legerősebb motivációt adja: amikor egy elméleti gondolat működő rendszerré válik, amikor egy hallgatói projektből vagy kutatási ötletből valódi technológia születik. Ez az a pont, ahol az innováció személyes élménnyé válik.

Ugyanakkor az elmúlt években egyre világosabbá vált számomra, hogy a tudományos kutatás önmagában ma már nem elegendő. Ha egy eredmény nem talál utat az iparba, ha nincs tudatosan kezelve a szellemi tulajdon, akkor gyakran nem tud valódi hatást gyakorolni a gazdaságra vagy a társadalomra. Egy egyetemi környezetben különösen fontos megtanítani a fiatal mérnököknek, hogy az innováció nem ér véget a laboratóriumban — ott valójában csak elkezdődik.

Ezért ma már inkább úgy fogalmaznék: az alkotás adja az inspirációt, de a hasznosítás adja meg az értelmét.

Volt-e olyan szakmai pillanat vagy döntés a pályáján, amelyről most, a díj fényében visszatekintve azt érzi: fordulópontot jelentett?

Igen, több ilyen is volt, de a legmeghatározóbb talán az a felismerés volt, amikor az autonóm járművek kutatását nem pusztán tudományos kérdésként kezdtük kezelni, hanem egy teljes ökoszisztéma részeként. Az, amikor világossá vált, hogy az egyetem szerepe nemcsak publikációk létrehozása, hanem az iparral közösen formált fejlesztési környezet kialakítása is.

Ez a felismerés vezetett ahhoz, hogy a képzéseket, a kutatási tevékenységeket és az ipari együttműködéseket már ne különálló területekként kezeljük, hanem egymást erősítő, integrált működésként szervezzük. Az autonóm járműtechnológia különösen jól mutatta meg ennek szükségességét: ezen a területen a járműdinamika, az érzékelési és döntéshozatali algoritmusok, a szoftverarchitektúra, valamint a biztonsági és megfelelőségi követelmények egyetlen összetett rendszer részeként jelennek meg. Egy ponton túl világossá vált, hogy ezek fejlesztése nem választható szét oktatási, kutatási és innovációs feladatokra — tudatosan felépített, ökoszisztémaszerű működésre volt szükség.

Utólag visszatekintve ez volt az a fordulópont, amely meghatározta az elmúlt évtized szakmai irányát.

Egy ilyen elismerés inkább lezár egy korszakot, vagy inkább új elvárásokat és felelősséget hoz?

Számomra egyértelműen a felelősség erősödését jelenti. A mérnöki és akadémiai pályán ritkán vannak valódi lezárások, mert minden eredmény új kérdéseket nyit meg. Egy ilyen szakmai díj legfőképp megerősítő visszajelzés arról, hogy az eddig képviselt irány — az egyetem, az ipar és az innováció szoros összekapcsolása — helyes lehetett.

Ugyanakkor ez azt is jelenti, hogy még tudatosabban kell foglalkozni a következő generációval. Az igazi hatás ugyanis nem egy-egy fejlesztésben mérhető, hanem abban, hogy hány olyan mérnök kerül ki az egyetemről, aki képes új rendszereket létrehozni és felelősen gondolkodni a technológia társadalmi hatásairól.

A személyes jelentése számomra ennek az elismerésnek az, hogy emlékeztet: az innováció végső célja nem a technológia önmagában, hanem az a jövő, amelyet vele együtt építünk. Megnyugtató volt látni és hallani a díjátadón is, hogy a többi díjazott, szakterülettől függetlenül, ugyanezt az elvet vallja.

Éppen ezért különösen fontosnak tartom a Szellemi Tulajdon Nemzeti Hivatala — idén 130 éves — tevékenységét és küldetését. A hivatal munkája nem csupán jogi kereteket biztosít, hanem aktívan hozzájárul ahhoz, hogy a kutatási eredményekből ipari és társadalmi hasznosulás szülessen. Jól látható, hogy 21. századi léptékben gondolkodnak: nem pusztán a védelemre, hanem a fejlődés ösztönzésére és a tudás felelős hasznosítására helyezik a hangsúlyt — összhangban azzal a szemlélettel, amely az alapításkor, 130 évvel ezelőtt is a haladást szolgálta.

Az autonóm járművek világában a „találmány” gyakran nem egyetlen eszköz, hanem komplex rendszerek együttműködése. Mit jelent ma feltalálónak lenni egy rendszerszintű innováció korszakában?

A klasszikus feltaláló képe sokáig egyetlen eszközhöz vagy mechanikai megoldáshoz kötődött. Az autonóm járművek világában azonban a valódi újdonság szinte soha nem egy alkatrészben jelenik meg, hanem abban, ahogyan különböző rendszerek együtt működnek. Szenzorok, mesterséges intelligencia, járműdinamika, kommunikációs infrastruktúra és biztonsági architektúrák egyszerre alkotnak egy egészet.

Ma feltalálónak lenni ezért elsősorban rendszerszintű gondolkodást jelent. Nem az a kérdés, hogy egy komponens önmagában mennyire új, hanem hogy képes-e új működési logikát létrehozni egy összetett rendszerben. Sok esetben a legnagyobb innováció az interfészekben, az integráció módjában vagy a döntéshozatali struktúrában jelenik meg. Ez a fajta munka ráadásul alapvetően csapatmunka: az ilyen rendszerek csak különböző szakterületek együttműködésével jöhetnek létre, ezért ezt a gondolkodásmódot mindig közös eredménynek tekintem. Köszönettel tartozom azoknak a munkatársaimnak és kollégáimnak, akikkel együtt dolgozva ezek a megoldások megszülettek — fontos számomra, hogy ők is magukénak érezzék ezt az elismerést.

Ez egyben szemléletváltást is igényel: a mérnöknek nemcsak saját szakterületét kell mélyen értenie, hanem azt is, hogyan hat a munkája más diszciplínákra, és hogyan kapcsolódnak egymáshoz a határterületek. A siker gyakran azon múlik, hogy valaki képes-e átlátni és átfogóan értelmezni ezeknek a határterületeknek a kölcsönhatásait. A modern feltaláló tulajdonképpen rendszerépítő.

Mikor érzi egy mérnök, hogy egy ötlet valóban újdonság, és nem csak egy meglévő megoldás továbbfejlesztése?

Ez ritkán egyetlen pillanat felismerése. Általában akkor kezd látszani, hogy valódi újdonságról van szó, amikor egy probléma megoldása egyszerűbbé vagy robusztusabbá válik úgy, hogy közben új kérdéseket is megnyit. Ha egy megoldás csak optimalizál, akkor jellemzően a meglévő keretrendszeren belül marad. Az igazi újdonság viszont gyakran megváltoztatja a gondolkodási keretet magát.

Mérnöki szempontból jó jel, amikor egy ötlet eleinte „kényelmetlennek” tűnik — amikor nem illeszkedik teljesen a megszokott modellekhez vagy fejlesztési logikához. Sok innováció pontosan azért nehezen felismerhető az elején, mert nem egyértelműen jobb egy ismert mérőszám mentén, hanem más módon közelíti meg a problémát.

A valódi visszaigazolás pedig általában akkor érkezik meg, amikor más szakemberek elkezdik ugyanazt a megközelítést használni. Amikor egy gondolat reprodukálhatóvá és továbbépíthetővé válik, akkor lép át az ötlet az újdonság kategóriájába.

Pályája elején ipari fejlesztőmérnökként dolgozott, így az akadémiai és az ipari működésmódot egyaránt belülről ismeri. Hogyan formálta ez a kettős tapasztalat a kutatói gondolkodását?

Valóban, számomra az ipari és az akadémiai szemlélet nem egymás után következett, hanem kezdettől párhuzamosan volt jelen. A fejlesztőmérnöki évek alatt nagyon korán megtapasztaltam, hogy egy műszaki döntésnek mindig konkrét következményei vannak: költségben, megbízhatóságban, gyárthatóságban és mindenekelőtt biztonságban. Ez a fajta felelősségtudat később is meghatározta azt, ahogyan a kutatási kérdésekhez közelítek.

Amikor az egyetemi pályára kerültem, már természetes volt számomra, hogy a mérnöki munka végső mércéje a valós alkalmazhatóság. Emiatt a kutatásban is mindig azt kerestem, hogyan válhat egy elméleti eredmény működő rendszerré. Az autonóm járművek területén ez különösen fontos, hiszen itt nem demonstrációs megoldásokat fejlesztünk, hanem olyan technológiákat, amelyeknek komplex, valós környezetben kell helytállniuk.

A kettős tapasztalat abban segített, hogy ne két külön világnak lássam az ipart és az egyetemet. Inkább úgy gondolok rájuk, mint egy innovációs folyamat két szükséges állomására: az egyetem képes új irányokat megnyitni és kockázatosabb kérdéseket feltenni, az ipar pedig visszajelzi, hogy ezek közül melyek válhatnak tartósan működő megoldássá. A számomra ideális kutatás ott születik meg, ahol ez a két nézőpont folyamatos párbeszédben van egymással.

Ön sokszor hangsúlyozza a kutatás gyakorlati hasznosulását. Mi az a pont, ahol egy tudományos eredmény „valódi innovációvá” válik?

Talán ott, amikor egy eredmény kilép a kutatói kontrollált környezetből, és mások is képesek használni anélkül, hogy az alkotói folyamatosan jelen lennének. A tudományos siker sokszor abban mérhető, hogy egy probléma megértése mélyebbé válik; az innováció viszont akkor születik meg, amikor egy megoldás önálló életre kel.

Ez általában egy nehezen látható határ: amikor már nem az a kérdés, hogy működik-e, hanem az, hogy reprodukálható-e, skálázható-e, és képes-e hosszú távon értéket teremteni. A valódi innovációhoz szükség van arra is, hogy a megoldás beilleszthető legyen meglévő folyamatokba — akár ipari, akár társadalmi környezetben.

Sok kutatási eredmény technológiailag kiváló, mégsem válik innovációvá, mert nem alakul ki körülötte az a használati kontextus, amelyben értelmet nyer. Ezért számomra az innováció nem egy esemény, hanem egy átmenet: a tudásból működő gyakorlat lesz.

1997-ben alapította az Inventure Automotive vállalatot, amelynek járműadatokra épülő telematikai megoldásai ma már világszerte, több mint egymillió járműben működnek. Mit tanított Önnek vállalkozóként az innovációról, amit kutatóként talán másképp látott volna?

Az Inventure Automotive létrehozása számomra egy különleges tanulási folyamat volt, mert ott közvetlenül megtapasztalhattam, hogyan válik egy műszaki ötlet valódi termékké. A kutatásban sokszor elegendő bizonyítani, hogy egy megoldás működik; a vállalkozói környezetben viszont az a kérdés, hogy tartósan működik-e különböző országokban, eltérő járműplatformokon és felhasználási környezetekben.

A telematikai rendszerek fejlesztése során nagyon korán szembesültünk azzal, hogy a technológiai siker önmagában nem elég. Ugyanolyan fontos a megbízhatóság, a skálázhatóság és az, hogy a felhasználó számára láthatatlanul, mégis folyamatosan értéket teremtsen a rendszer. Amikor egy megoldás már több százezer vagy millió járműben működik, akkor minden apró mérnöki döntés megsokszorozódik a hatásában.

Ez az élmény később a kutatói munkámat is erősen befolyásolta. Más szemmel kezdtem nézni a fejlesztéseket: nemcsak azt kérdeztem, hogy technológiailag lehetséges-e valami, hanem azt is, hogy hosszú távon üzletileg fenntartható rendszerré válhat-e. Talán ez az egyik legfontosabb tanulság: az innováció igazi próbája az idő és a lépték.

Mit tanult az ipari együttműködésekből, amit tisztán akadémiai környezetben valószínűleg nem tapasztalt volna meg?

A legfontosabb felismerés talán az volt, hogy a mérnöki döntések jelentős része nem tisztán műszaki kérdés. A valós fejlesztések során folyamatosan kompromisszumokat kell kötni egymással versengő szempontok között: teljesítmény, költség, fejlesztési idő, kockázat és szabályozási megfelelés között.

Az iparban nagyon gyorsan kiderül az is, hogy egy megoldás valódi problémára ad-e választ. Egy technológia lehet mérnökileg kifinomult, de ha nincs mögötte valós felhasználói igény, ha a use-case nem valódi, akkor nem válik innovációvá. Ez a fajta valóságteszt alapvetően formálja a gondolkodást.

Akadémiai környezetben természetes módon a legjobb műszaki megoldást keressük. Az iparban viszont gyakran az a jó döntés, amely adott körülmények között a legkiegyensúlyozottabb kompromisszumot jelenti — műszaki, gazdasági és felhasználói szempontból egyaránt. Ez megtanít arra, hogy az innováció nemcsak kreativitás, hanem felelősségteljes prioritáskezelés is.

Ez a szemlélet az oktatásban is meghatározóvá vált számomra: a mérnökhallgatóknak nemcsak problémákat kell megoldaniuk, hanem bizonytalanság mellett döntéseket is kell tudniuk hozni, miközben azt is mérlegelik, hogy a megoldásuk valódi hatást képes-e létrehozni.

A magyar innováció egyik visszatérő kérdése a piacra jutás. Hol látja ma a legnagyobb akadályt: technológiában, szemléletben vagy ökoszisztémában?

Ma már egyre kevésbé gondolom, hogy a technológia lenne a szűk keresztmetszet. Magyarországon sok esetben magas színvonalú műszaki tudás és versenyképes kutatási eredmények születnek. A kihívás inkább abban rejlik, hogy az innováció különböző szereplői — kutatók, vállalatok, befektetők és szabályozók — eltérő időhorizontokban gondolkodnak.

A kutatás hosszabb távú bizonytalanságot vállal, a piac viszont gyorsan értékelhető eredményeket vár. Ha ezek az időléptékek nem találkoznak, akkor sok ígéretes fejlesztés egy átmeneti fázisban marad: technológiailag már validált, de még nem rendelkezik azzal az érettséggel és üzleti környezettel, amely a piaci bevezetéshez szükséges.

Ezért inkább ökoszisztéma-kérdésről beszélnék. Az innováció sikeréhez nemcsak jó ötletek kellenek, hanem olyan környezet, amely képes végigkísérni egy technológiát a korai kutatástól a piaci bevezetésig. Ennek a folytonosságnak a megteremtése ma talán a legfontosabb feladat.

Mi az, ami hosszú távon fenntartja a kíváncsiságát egy olyan területen, ahol a technológia szinte évente új alapokra helyeződik?

Éppen ez a folyamatos változás. Az autonóm rendszerek területén ritkán fordul elő, hogy valaki hosszú időre „készen” érezheti magát — mindig megjelenik egy új technológiai irány, egy új módszer vagy egy váratlan kérdés, amely újragondolásra készteti a korábbi válaszokat. Számomra ez nem bizonytalanságot jelent, hanem szellemi szabadságot.

A kíváncsiságot valójában az tartja fenn, hogy a technológiai fejlődés mögött mindig alapvetően emberi kérdések állnak: hogyan bízzunk egy gép döntésében, hogyan tegyük biztonságossá az automatizált rendszereket, vagy hogyan változik a mobilitás szerepe a társadalomban. Ezek nem avulnak el egyik évről a másikra, csak új formában jelennek meg.

Így a motiváció nem egy konkrét technológiához kötődik, hanem ahhoz a tanulási folyamathoz, amelyben minden új fejlesztés egyben új megértési lehetőséget is ad.

 

Kutatóként, tanszékvezetőként és oktatóként más-más szerepekben dolgozik. Melyik adja a legtöbb személyes visszajelzést?

Mindhárom szerep más típusú visszajelzést ad, és talán éppen ezért egészítik ki egymást. Kutatóként az ember ritkán kap azonnali visszaigazolást — sokszor évek telnek el, mire egy eredmény valódi jelentősége láthatóvá válik. Tanszékvezetőként a siker inkább közvetett: akkor érezhető, amikor egy csapat önállóan kezd működni, vagy amikor fiatal kollégák saját irányokat találnak.

A legközvetlenebb visszajelzést az oktatás adja. Egy előadás vagy közös projekt során nagyon gyorsan látható, hogy egy gondolat megérkezik-e a hallgatókhoz. Amikor egy bonyolult műszaki összefüggés egyszerre válik érthetővé számukra, az azonnali és őszinte visszajelzést ad. Én mindig is mentor típusú oktatóként igyekszem dolgozni: nem csupán átadni a tudást, hanem a hallgatókat abban segíteni, hogy önállóan fedezzék fel a problémákat és saját megoldási útjaikat találják meg. Ez a megközelítés lehetővé teszi, hogy az oktatás ne pusztán információátadás legyen, hanem a gondolkodás és a problémamegoldás képességének fejlesztése. Ezért is érzem úgy, hogy az oktatás egyfajta stabil pont a sokszor hosszú ciklusokban működő kutatói és vezetői munka mellett.

Volt-e olyan hallgatói vagy fiatal kutatói pillanat, amikor azt érezte: „ezért érdemes ezt csinálni”?

Igen, és érdekes módon ezek nem feltétlenül a látványos sikerekhez kötődnek. Sokkal inkább azokhoz a pillanatokhoz, amikor egy hallgató vagy fiatal kutató átlép egy szemléleti határt — amikor már nem csak megold egy feladatot, hanem elkezd a feladat mögé látni és kérdéseket feltenni.

Emlékezetesek azok a helyzetek, amikor valaki egy projekt végén nem azt mondja, hogy „kész vagyunk”, hanem azt, hogy „mi lenne, ha ezt most teljesen másképp próbálnánk meg?”. Ilyenkor mutatkozik meg, hogy hogyan is alakul ki az önálló mérnöki gondolkodás.

Számomra ezek a pillanatok jelentik a legerősebb megerősítést, mert ilyenkor válik láthatóvá, hogy a tudás nem egyszerűen átadásra kerül, hanem tovább él és fejlődik a következő generáció munkájában.

Mit gondol, ma milyen készségek különböztetik meg a jövő innovátorait a jó mérnököktől?

A jó mérnök képes pontosan megoldani egy jól definiált problémát. A jövő innovátora viszont gyakran már a probléma megfogalmazásában is szerepet vállal. Ma egyre kevésbé az információ vagy a technológiai eszközök jelentik a szűk keresztmetszetet, hanem az, hogy valaki felismeri-e, mely kérdések érdemesek egyáltalán a megoldásra.

Ehhez a klasszikus műszaki tudás mellett három képesség válik meghatározóvá: a rendszerek közötti összefüggések felismerése, az együttműködési készség különböző szakterületek között, valamint a bizonytalanság kezelése. Az innovátor nem feltétlenül tud többet egyetlen területről, viszont képes hidakat építeni eltérő gondolkodásmódok között.

Talán ez a legnagyobb különbség: míg a mérnök elsősorban válaszokat ad, az innovátor új kérdéseket mer feltenni.

Ha Jedlik Ányos ma élne, Ön szerint mely technológiai kérdés keltené fel leginkább az érdeklődését?

Jedlik Ányos munkásságában számomra az a legérdekesebb, hogy nem pusztán egy találmány érdekelte, hanem az a jelenség, amely mögötte állt. Ha ma élne, valószínűleg azok a területek vonzanák, ahol alapvető fizikai vagy mérnöki elvek új alkalmazási környezetben jelennek meg.

Úgy gondolom, különösen érdekelné az energia és az intelligens rendszerek kapcsolata — például az elektromos mobilitás, az energiatárolás vagy az autonóm rendszerek működésének fizikai és információelméleti alapjai. Ezekben a technológiákban egyszerre jelenik meg a kísérletező mérnöki szemlélet és az alapkutatási kíváncsiság, ami az ő munkáját is jellemezte.

Valószínűleg nem egyetlen eszközre koncentrálna, hanem arra a kérdésre, hogyan válik a fizikai világ és az információfeldolgozás egyre szorosabban összekapcsolttá.

Mit üzenne a fiatal kutatóknak, akik még nem látják, miként érhet el a kutatási munkájuk valódi társadalmi vagy ipari hatást?

Azt, hogy ez teljesen természetes állapot. A legtöbb jelentős kutatási eredmény kezdetben nem látszik alkalmazhatónak, és sokszor évek vagy akár évtizedek kellenek ahhoz, hogy megtalálja a helyét. A hatás ritkán lineáris módon alakul ki.

Fontos megérteni, hogy egy kutató első feladata nem feltétlenül az azonnali alkalmazás megteremtése, hanem a kérdés pontos megfogalmazása és a jelenség mély megértése. A valódi érték gyakran abban rejlik, hogy egy új nézőpont születik, amelyet később mások tudnak tovább vinni.

Érdemes ezért nyitottnak maradni az együttműködésekre és a váratlan kapcsolódásokra. Sok innováció nem ott születik meg, ahol eredetileg elkezdődött, hanem ott, ahol különböző gondolkodásmódok találkoznak. A kutatói pálya egyik legszebb része éppen az, hogy az ember sokszor csak később látja meg: egy korábbi ötlet milyen messzire jutott.

A BME Gépjárműtechnológia Tanszék két doktorandusz hallgatója, Dadashev Abdulagha és Tóth Szilárd Hunor egyhetes kutatói mobilitáson vett részt a Karlsruhe Institute of Technology (KIT) UpGrade Mobility Winter School 2025 programjában. A szakmai műhely a „Future Commercial Vehicle” témakörét járta körül, és olyan nemzetközi platformot biztosított, ahol a jövő közúti áruszállításának, a kooperatív automatizált közlekedésnek és az autonóm járművek kutatásának legújabb irányzatai kerültek fókuszba.

A december 1–5. között zajló program során hallgatóink saját kutatásaikat is bemutatták:
– Dadashev Abdulagha a kooperatív V2X kommunikációs stratégiákra épülő kutatásait mutatta be.
– Tóth Szilárd Hunor az autonóm járművek határhelyzeti mozgástervezéséről és -irányításáról tartott előadást, bemutatva a megerősítéses tanuláson alapuló új eredményeket.

A résztvevők nemcsak a világ különböző egyetemeiről érkező PhD-hallgatókkal és KIT-kutatókkal kerültek kapcsolatba, hanem több ipari helyszínre is ellátogattak, köztük a Daimler Truck és a Rosenbauer üzemeibe. A szakmai hét során ígéretes együttműködési lehetőségek körvonalazódtak, például:
– élhálózati megoldások vizsgálata biztonságkritikus V2X feladatok támogatására,
– kooperatív automatizált járműrendszerek kutatása,
– gumiabroncs-jellemzők elemzése autonóm járművek határhelyzeti irányításához.

A program Prof. Eric Sax vezetésével egy tartalmas beszélgetéssel zárult az autonóm haszonjárművek aktuális helyzetéről és jövőjéről. A szervezők végül egy vezetett városnézéssel is betekintést adtak Karlsruhe történetébe és kulturális örökségébe.

Dr. Török Árpád, a BME Gépjárműtechnológia Tanszék tudományos főmunkatársa és a Biztonságtechnológia Kutatócsoport vezetője bekerült abba a 60 kiválasztott mérnökből álló nemzetközi csapatba, akik részt vehettek az EU–US Frontiers of Engineering szimpóziumon Bordeaux-ban.

A rangos eseményt az Európai Alkalmazott Tudományok, Technológiák és Mérnöki Akadémiák Tanácsa, valamint a Francia Mérnöki és Technológiai Akadémia rendezte az Amerikai Nemzeti Mérnökakadémiával együttműködésben, a The Grainger Foundation támogatásával.

A Frontiers of Engineering program az Egyesült Államok és Európa legígéretesebb, pályájuk közepén járó mérnökeit hozza össze, hogy megosszák egymással a legújabb technológiai és tudományos fejlesztéseket, és előmozdítsák a nemzetközi, interdiszciplináris együttműködéseket. Az idei rendezvény fő témái a kriptorendszerek és a blokklánc-technológia új korszaka, a jövő vezeték nélküli kommunikációs rendszerei, a polimerek körforgásos gazdasága, valamint az orvosi és biotechnológiai eszközök internetes hálózata voltak.

Dr. Török Árpád részvétele nemcsak személyes szakmai elismerés, hanem a BME Gépjárműtechnológia Tanszék és a Biztonságtechnológia Kutatócsoport nemzetközi kutatói jelenlétének rangos visszaigazolása is.

A Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem Gépjárműtechnológia Tanszéke és az Autonóm Rendszerek Nemzeti Laboratórium (ARNL) közös szakmai találkozót tartott 2025. október 7-én, amelyen a tanszék kiemelt ipari partnerei mutatták be a velük folytatott együttműködések eredményeit és jövőbeli irányait. Az esemény online is követhető volt középiskolai diákok, tanárok, BME-hallgatók és kutatók számára.

A rendezvény célja egyértelmű volt: szemléltetni, hogyan válik a laboratóriumi kutatás ipari alkalmazássá, és milyen konkrét hozadékai vannak az egyetemi és vállalati együttműködéseknek a járműipar és a közlekedési infrastruktúra területén.

„A kutatás akkor válik igazán értékessé, ha hatással van a világra – ha az egyetemi tudás beépül az ipari gyakorlatba, és azon keresztül a társadalom mindennapjaiba is.”

– mondta köszöntőjében Dr. Szalay Zsolt, a BME Gépjárműtechnológia Tanszék vezetője és az Autonóm Rendszerek Nemzeti Laboratórium szakmai vezetője.

Az együttműködés ereje – az ipar szemszögéből

A találkozón hat vállalat vezetői és szakértői osztották meg tapasztalataikat a BME-vel közösen végzett munkáról.

Kemler András, a Robert Bosch Kft. műszaki területekért felelős ügyvezető igazgatója, előadásában arra mutatott rá, hogyan segítik a közös kutatások – például a Ground Truth Cross-Validation és az Intelligent Traffic Sensing System fejlesztések – az autonóm rendszerek valós tesztelését és ipari bevezetését.

Gyurkó Zoltán, a Knorr-Bremse Fékrendszerek Kft. kutatás-fejlesztési csoportvezetője a járműrendszerek kiberbiztonságáról és a mesterséges intelligencia szerepéről beszélt. Bemutatta azokat az eszközöket és módszereket – mint az AI-alapú TARA vagy a „smart fuzzer” fejlesztések –, amelyek a biztonságos fejlesztési ciklusokat támogatják.

Mike Sasena, a MathWorks Automotive Product Managere, videóüzenetben köszönte meg a BME Automated Drive Lab-bel való együttműködést, amelynek eredményeként a ZalaZONE három digitális pályaeleme bekerült a MATLAB és Simulink szoftverek legújabb verziójába. Így ezek a valósághű környezetek világszerte elérhetők a fejlesztők és kutatók számára.

Radnai Róbert, az SMR Automotive Mirror Technology Hungary mérnöki alelnöke az SMR innovációs ökoszisztémáját mutatta be, kiemelve a szenzorfúziós és kiterjesztett valóság (AR) technológiák szerepét, valamint a formálisan verifikált modellek fontosságát a biztonságos járműrendszerek fejlesztésében.

Karászi Zoltán, a QTICS Group igazgatósági elnöke az autóipari megfelelőség-értékelés és kiberbiztonsági tanúsítás területéről hozott példákat. Az ARNL és a BME-vel közösen végzett munkák révén a magyar mérnöki tudás már az ENSZ R155, R156 és R157 szabványokhoz kapcsolódó nemzetközi homologizációs folyamatokban is érvényesül.

Végül Szilvai József Attila, a Magyar Közút Nonprofit Zrt. vezérigazgatója a digitális közútkezelés szemléletváltásáról beszélt. Előadásában bemutatta az M1–M7 autópálya közös szakaszán megvalósuló digitális iker és Central System fejlesztéseket, amelyek a valós idejű forgalomfigyelés és a térinformatikai adatok integrált felhasználásának úttörő példái.

A program zárásaként a résztvevők egy VR-alapú demonstrációban is bepillantást nyerhettek a Central System és az M1–M7 autópálya közös szakaszán megvalósított digitális iker működésébe.
A valós idejű közlekedési adatokra épülő, interaktív virtuális élmény látványosan mutatta meg, hogyan válik a kutatás eredménye egy olyan fejlesztési platformmá, amely a jövő biztonságos és intelligens közlekedését szolgálja.

Amikor a kutatás kézzelfoghatóvá válik

Az előadásokból egyértelműen kirajzolódott, hogy a BME és ipari partnerei közös fejlesztései túlmutatnak a laboratórium falain: valódi rendszerekben, termékekben és szolgáltatásokban öltenek testet. A digitális iker, a kiberbiztonsági validáció és a ZalaZONE virtuális pályaelemei mind olyan innovációk, amelyek egyszerre szolgálják a tudományos fejlődést és az ipar versenyképességét.

A szakmai program után a vendégek személyesen is folytatták az eszmecserét, amely alkalmat adott az új együttműködési lehetőségek feltérképezésére és a jövőbeli közös irányok kijelölésére.

A közös munka folytatódik

A BME Gépjárműtechnológia Tanszék és az Autonóm Rendszerek Nemzeti Laboratórium köszönetet mond valamennyi előadónak –
Kemler Andrásnak (Bosch), Gyurkó Zoltánnak (Knorr-Bremse), Mike Sasenának (MathWorks), Radnai Róbertnek (SMR), Karászi Zoltánnak (QTICS) és Szilvai József Attilának (Magyar Közút) –
a magas színvonalú, gondolatébresztő előadásokért.

A rendezvény újabb bizonyítéka volt annak, hogy a tudományos kutatás és az ipari innováció találkozásából születnek azok a megoldások, amelyek valódi hatást gyakorolnak a technológiai fejlődésre – és rajta keresztül mindannyiunk jövőjére.

Okos infrastruktúra és autonóm mobilitás a hazai kutatások fókuszában

Budapest, 2025. szeptember 23. – A magyar autóipari és közlekedéstechnológiai fejlesztések stabil helyet biztosítanak Magyarország számára az intelligens mobilitási kutatások nemzetközi élvonalában. Emellett alapvetően hozzájárulnak a hazai mérnökképzés magas színvonalának fenntartásához – hangzott el a Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem (BME) Gépjárműtechnológia Tanszékének a Magyar Közút Nonprofit Zrt-vel együttműködésben megtartott sajtótájékoztatóján.

Az eseményen részt vevő szakemberek bemutatták azokat a BME által végzett fejlesztéseket, amelyek a hamarosan záruló Autonóm Rendszerek Nemzeti Laboratórium projekt keretében valósultak meg, több esetben nemzetközi iparági és tudományos érdeklődést is generálva. Ezek egyik kiemelkedő eleme az M1–M7 autópálya közös szakaszán, a Magyar Közúttal együttműködésben létrehozott digitális rendszer, amely amellett, hogy világviszonylatban is kiemelkedő fejlesztés, egyben egyedülálló tesztkörnyezet is az autóipari fejlesztők számára.

Nagy Bálint, az Építési és Közlekedési Minisztérium államtitkára a rendezvényen elmondta:

„Jelentős lépésnek tartom a hazai közlekedéskutatásban ezt a projektet, hiszen a BME Gépjárműtechnológia Tanszéke és a Magyar Közút Nonprofit Zrt. évek óta tartó együttműködése a világ legintelligensebb útszakaszát eredményezte. Az ilyen tevékenységek amellett, hogy hasznosak a hazai gazdaság számára, jelentősen támogatják a mérnökképzés és -utánpótlás folyamatait is. Az ehhez hasonló magas színvonalú kutatásoknak és nemzetközi együttműködéseknek köszönhető, hogy jövőre Magyarország lehet a házigazdája a Transport Research Arena 2026 rendezvénynek, ami Európa egyik legjelentősebb K+F konferenciája.”

Dr. Charaf Hassan, a Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem rektora szintén kiemelte, hogy a projekt nem csak a közlekedés jövőjét formálja, hanem a mérnökképzést is.

„Hallgatóink a legmodernebb infrastruktúrán tanulhatják meg a valós idejű adatelemzés, a mesterséges intelligencia és az autonóm járműtechnológiák gyakorlati alkalmazását. Ez a tudás biztosítja, hogy Magyarország továbbra is a mobilitási innováció élvonalában maradjon.”

Dr. Szalay Zsolt, a BME Gépjárműtechnológia Tanszék tanszékvezető docense részletezte a jelenleg is zajló főbb fejlesztési projekteket, amelyek között egyebek mellett megtalálható a szélvédőn megjelenített kijelzők új generációja, különféle forgalomszabályozási rendszerek, csúszás közben is kontrollált önvezető funkció kifejlesztése csakúgy, mint különféle forgalomszabályozási rendszerek és teleoperációs módszerek kidolgozása, valamint a mesterséges intelligencia felhasználása a mobilitás legkülönfélébb területein. Dr. Szalay Zsolt beszéde végén kiemelte:

„Meggyőződésem, hogy a közlekedés biztonságát és hatékonyságát a jövőben az intelligens járművek és az intelligens infrastruktúra együttműködése garantálja. A budaörsi autópályaszakasz fontos lépés e lehetőség megteremtésében, és megmutatja, hogyan készíthetjük elő az utat az ilyen rendszerek valós forgalmi alkalmazásához.

Szilvai József Attila, a Magyar Közút Nonprofit Zrt. vezérigazgatója szintén az okosautópálya-fejlesztés jelentőségét hangsúlyozta:

„A BME és a Magyar Közút munkatársai elsőként dolgoztak ki olyan gyakorlati megoldást, amellyel megteremtették az alapjait a digitális közútkezelésnek. A kutatásban részt vevőknek köszönhetően a világ intelligens közútkezeléssel foglalkozó szakemberei most hazánkra figyelnek, mivel a fejlesztéssel az önvezető és a hálózatba kapcsolt közlekedés is profitál, az utak biztonságosabbá, az utazások kiszámíthatóbbá válnak mindenki számára.”

Az M1-M7 okosautópálya-szakasz:

Az Eureka Central System projekt keretében, a Magyar Közút és a Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem (BME) együttműködésében megvalósuló fejlesztés részeként a Magyar Közút munkatársai az M1-M7 autópálya mintegy 800 méternyi budaörsi szakaszán 39 különböző szenzort helyeztek el, amelyek valós időben figyelik a járművek mozgását a kijelölt útszakasz mindkét oldalán, az így keletkezett információkat pedig folyamatosan továbbítják a cég adatközpontjában elhelyezett szuperszámítógépbe.

A BME Gépjárműtechológia Tanszékének munkatársai elvégezték a kihelyezett műszerek (radarok, lézeralapú távérzékelők /LIDAR/, hőkamerák, és különböző látószögű optikai kamerák) kalibrálását, valamint kidolgozták és betanították azokat a mesterségesintelligencia-alapú modelleket, mely tevékenységek eredményeként mára a rendszer képessé vált előállítani a kijelölt útszakasz teljes digitális leképezését.

Ebben a „digitális iker” néven futó rendszerben valós időben jelenik meg az autópálya összes tereptárgya, valamint az ott közlekedő valamennyi jármű is. Ez a digitális iker alkalmas arra, hogy olyan információkkal is ellássa a közlekedésben résztvevőket, amelyeket az adott járművek saját szenzorok hiányában, vagy elhelyezkedésük miatt képtelenek szolgáltatni, ugyanakkor ideális lehetőséget teremt a vezetőtámogató vagy önvezető rendszerek tesztelésére is.