EIT Digital Industrial PhD Application- Ericsson 1 - Időpontja: 2018.03.19.


Cryptographic Applications of Quantum Communication

In Next-generation Networks

Ericsson Hungary would like to explore how Quantum Key Distribution, a new emerging technology could benefit and serve as the backbone of a future Quantum safe network which aims to be a secure alternative to traditional key exchange methods in the presence of quantum computers. The EIT Digital Doctoral School announces thus an open position for an industrial doctorate in Budapest on this specific topic of quantum communication. Concepts will be prototyped and their operation will be analysed in real use case scenarios. A 6-month mobility at KTH in Sweden, one of the best European research institutions in this field, is also part of the program.


A new threat dangers traditional key exchange based communication methods that use factoring or discrete logarithm as the underlying hard problem (RSA, DH,…). Quantum computer algorithms can solve these hard problems in polynomial time, whereas traditional computers will never be able to tackle them since just increasing the key size to a sufficient level puts these hard problems out of range for classical computing, so previously it was thought to be ultimately secure.

As traditional communication can be recorded, secrets transmitted today are in danger as a quantum computer will be able to decipher all encrypted data in the future. Quantum key distribution (QKD) relies on quantum mechanics and it can not be recorded thanks to the no cloning theorem and QKD protocols are provably secure against an adversary with infinite computing power. However, the technology still has challenges in terms of scalability, performance and ideal realisation. The aim of this thesis is to enhance QKD protocols and solve related challenges.


In the first step an in depth study of the state of the art technology and the latest results is necessary, which should be followed by studying prototypes in comprehensive simulation scenarios and potentially in real networks. The solutions should achieve compatibility with the current network to minimize additional modification costs end enable deployability.

Expected outcome

The expected results of the PhD are new enhancements to QKD systems and solutions for existing problems to enable integration into Next-generation networks and thus improve security, performance and efficiency. The results shall include a working and verified prototype of the new concepts, a detailed analysis of their impact on network performance, and deployment considerations. The results should be published in high-quality academic journals, but potential patents should be also investigated, in close cooperation with Ericsson Hungary.


The doctoral student involved in this program will share its time between the Co-Location Center of the EIT Digital Budapest Node, the premises of Ericsson Hungary, and the Budapest university of Technology and Economics. A 6-month mobility to KTH in Sweden, one of the best known European research groups in this field, will be also part of the program.


  • Industrial partner: Ericsson Hungary Ltd.
  • Academic/research partner: Budapest University of Technology and Economics
  • Number of available PhD positions: 1 
  • Duration: 4 years
  • This PhD will be funded by EIT Digital, Budapest University of Technology and Economics, and Ericsson Hungary Ltd.


Those interested in applying should send an e-mail to zoltan.istenes@eitdigital.eu, including a CV, a motivation letter, and documents showing their academic track records. Please apply before April 20, 2018.


EIT Digital Industrial PhD Application - Nokia - Időpontja: 2018.03.19.


Towards AI-driven, Cognitive Network Management:

Predictive Anomaly Pattern Recognition for 5G

Nokia, a main player in the telecommunication industry, wants to revolutionise network management with Artificial Intelligence (AI) technology. You can help making this ambition real as an EIT Digital Industrial doctorate student. You will develop an effective solution for predictive anomaly pattern recognition to apply in telecommunication networks.

Today’s communication networks are extremely complex systems consisting of countless network elements organised in cooperating, coexisting and overlapping technology layers. The network elements generate huge amounts of versatile data for performance monitoring, optimisation and troubleshooting purposes. It is already quite cumbersome to tackle these tasks with traditional approaches and the effects will be even more emphasised in case of 5G.  Therefore, Nokia is committed to deliver automated solutions that are capable to analyse the raw data and draw conclusions, generate actionable insights using AI. One important area in this field is the predictive detection of anomaly patterns that appear in the data. The main theme of this thesis is to develop an effective solution for this.


There are three big challenges to face. The performance data produced by live networks reflects the basic nature of the system that produced the data: it is complex, versatile, often unstructured and has huge volumes. To develop a successful anomaly pattern recognition solution, it is inevitable to deeply understand the source of the data. Moreover, there is no expert knowledge available to serve as a reference point of how the observed systems should behave. In most cases there is no ground truth that would set a reference point except statistical probability. Thus, the main reason that anomaly pattern recognition is a challenging task is that  it must be solved in an unsupervised way. Another big challenge is the strong pressure from Nokia’s customers like the telecom operators for predictive solutions that are capable to reliable detect early symptoms of failures and send notification before serious degradations occur. The third big challenge is that the analysed systems are non-stationary. Solutions need to be capable to continuously learn new information contained in the data. The results need to be easily interpretable by domain experts without data science knowledge. The system needs to be scalable and easily deployable. Textbook solutions do not work.


First the state of the art should be reviewed along with Nokia’s current internal understanding and status of the problem. Then, the new concepts should be formulated, implemented and verified with real network data from several real networks and domains. Initially, the AI,machine learning and concept development part should be in focus, before implementing the ideas as a scalable solution on decent hardware and with best-in-class big data technology. Cooperation with Nokia engineers, researchers and engineers of Nokia’s customers is expected. The doctoral student will have a chance to get insight of unparalleled depth about live telecommunication network.

Expected outcome

The expected results of the industrial doctorate are new solutions to predictive anomaly pattern recognition. The results shall include:

  • Working, verified prototype of the new concepts
  • Detailed analysis of the impact on network performance and deployment considerations
  • Published papers describing the findings in high-quality academic journals
  • Potential patents, working in close cooperation with Nokia Solution Networks Kft.


The doctoral student involved in this industrial doctorate programme, will share its time between the Co-Location Center of the EIT Digital Budapest Node, the premises of Nokia Solutions and Networks Kft. in Hungary, and the Budapest university of Technology and Economics.


  • Industrial partner: Nokia Solutions and Networks Kft.
  • Academic/research partner: Budapest University of Technology and Economics
  • Number of available PhD positions: 1
  • Duration: 4 years 
  • This PhD will be funded by EIT Digital, Budapest University of Technology and Economics, and Nokia Solutions and Networks Kft.


Those interested in applying should send an e-mail to zoltan.istenes@eitdigital.eu, including a CV, a motivation letter, and documents showing their academic track records. Please apply before April 20, 2018.



H-Space 2018 Az űrkutatási eredmények társadalmi hasznát mutatták be a BME-n - Időpontja: 2018.02.20.

Széleskörű érdeklődés mellett zajlott le a 4. H-SPACE űrkonferencia a Műegyetemen. A színvonalas rendezvényen az űrkutatás nemzetközi és hazai szaktekintélyei tartottak előadást.

„Az űrkutatás eredményei átszövik a mindennapjainkat, egyúttal kiemelkedő szerepet játszanak a Műegyetem kutatási és oktatási programjaiban” – hangsúlyozta Józsa János rektor a H-SPACE 2018 nemzetközi konferencia megnyitóján, amelynek ezúttal is a BME „I” épülete adott helyet. Hozzátette: az olyan fogalmak, mint az 5G, az Ipar4.0, a mesterséges intelligencia (MI) vagy a digitalizáció nemcsak egymással állnak nagyon erős kapcsolatban, hanem az űrkutatási, űripari eredményekkel is. Megerősítette, hogy az intézmény karokon átívelő űrkutatási műhelye, a BME Űrfórum továbbra is elkötelezett támogatója lesz a hazai űrtudománynak és innovációnak.


A BME Egyesült Innovációs és Tudásközpont (BME EIT) – a Magyar Asztronautikai Társasággal  (MANT) együttműködve – negyedik alkalommal szervezett nemzetközi űrkutatási konferenciát H-SPACE 2018 címmel. A rendezvény szakmai együttműködő partnere a Nemzeti Hírközlési és Informatikai Tanács (NHIT).

A konferencia látogatói megtudhatták, hol tart ma a magyarországi űrkutatás, emellett nemzetközi kitekintést is kaphattak. Az idei seregszemle fókuszába a tudományterület eredményeinek társadalmi hasznosítása került, amelynek mottója “Space research for society on every scale”, azaz ”Űrkutatás a társadalom számára minden léptékben”. „Ez a cím tudatosítja, hogy az űrkutatás nemcsak technológiai oldalról, hanem a legszélesebb értelmű társadalmi hasznosság összefüggésében mutatkozik be” – összegezte a bme.hu kérdésére Kovács Kálmán, az EIT igazgatója, a konferencia főszervezője, és egyik előadója, aki beszámolt arról is, hogy növekvő érdeklődés övezi a programot: minden eddiginél többen, 14 országból több mint 200-an regisztráltak.

Az Űrkonferencia másik főszervezője Bacsárdi László, a MANT főtitkára volt. A kétnapos rendezvény résztvevőit többek között Pócza András, a Nemzeti Fejlesztési Minisztérium (NFM) Infokommunikációs Szabályozási és Szervezési Főosztály vezetője, Jakab László, a BME VIK dékánja, valamint Solymosi János, a BHE Bonn Hungary Kft. űrtechnológiai igazgatója, egyben a MANT elnöke köszöntötték.

A rendezvény első napján a tudományos és ipari szekcióban hazai és külföldi szakemberektől hangzott el húsz, változatos tematikájú előadás, például a Szaturnuszt kutató Cassini-programban nyújtott magyar hozzájárulásról, vagy az extrém rossz időjárási körülmények közt történő műholdas helymeghatározásról. De olyan „egzotikus” témák is helyet kaptak mint a 3D-nyomtatás távlatai az űrkémiában és űrkutatásban, vagy az űrhajósok zenehallgatási szokásainak teljesítményfokozó és stresszoldó hatása. Teljesen új területet érintett ugyanakkor a kvantumkommunikáció világűrbeli lehetőségeiről szóló előadás.

Nem maradhattak el a Műegyetemen régóta kutatott témák sem, úgy mint az antarktiszi, űrhajós-küldetéseket szimuláló kísérletekben végzett depressziómérések (a vizsgálatok korábbi fázisairól a bme.hu is beszámolt – szerk.); valamint bemutatták a legújabb, műegyetemi hátterű zsebműhold, a SMOG-1 projektjét, illetve az Alphasat telekommunikációs műholdhoz kapcsolódó hullámterjedési kísérleteket.

„A konferencia fontos célkitűzése, hogy bemutassa: a magyar űrtudomány és űripar számára nemcsak az Európai Űrügynökség (European Space Agency - ESA) tagságunkkal együtt járó programjai a lényegesek, hanem az, hogy egyéb relációkra is nyitottak vagyunk” – fogalmazott Kovács Kálmán, kiemelve, hogy elsősorban az indiai, a kínai és természetesen az egyesült államokbeli partnerekkel erősödnek az együttműködések. A magyar-orosz közös űrkutatási perspektívák fontosságát jelzi, hogy a témával külön előadás foglalkozott. „Azt szeretnénk demonstrálni, hogy a BME Űrfórumnak nagyon komoly szakmai háttere, valamint kapcsolatrendszere volt és van nemzetközi szinten” – tette hozzá a főszervező.

A rendezvényen a sok jelentkező miatt az előadások mellett számos posztert is megtekinthettek a résztvevők. A szerzőknek egyperces „villámelőadásokban” nyílt alkalmuk felhívni a figyelmet kutatási témáikra.

A szakmai fórumnak ezúttal is széles spektrumú oktatási és ismeretterjesztési szekciót biztosítottak a szervezők, amelyen az érdeklődők bepillantást nyerhettek az űrtevékenység olaszországi, romániai és magyarországi oktatási lehetőségeibe.

„A korábbi évek gyakorlatával ellentétben most már az egész konferencia angolul zajlott” – ecsetelte Kovács Kálmán. „Célunk, hogy a nem túl távoli jövőben már ezen a nyelven induljanak űrtechnológiai képzések a Műegyetemen” – adott kitekintést a jövőre vonatkozóan.


Fotó: Philip János

Forrás: bme.hu



EIT Digital mesterképzések a BME-n - Időpontja: 2018.02.13.

Az EIT Digital mesterképzésében a hallgatók két különböző intézményben végzik első- és másodéves tanulmányaikat, majd a végzést követően mindkét neves európai intézmény diplomáját megkapják. A BME az Embedded Systems program Critical Embedded Systems, valamint a Visual Computing and Communication program Communication Services and Applications specializációinak felelőse. A programokról 2018. február 26-án 14:00 - 16:00 között tartunk tájékoztatót az IB.019 termében. 

Minden érdeklődőt várunk. 

Dr. Jakab László 


Pályázati felhívás - Szakmai ösztöndíj - Időpontja: 2018.02.12.

Pályázati felhívás


A Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem (BME) Villamosmérnöki és Informatikai Kar ösztöndíj pályázatot hirdet a BME Térítési és Juttatási Szabályzat (TJSZ) 23. § alapján a hallgatók konzultációs tevékenységének ösztönzése és elismerése érdekében.

Az ösztöndíjról: A Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem, az Eötvös Lóránt Tudományegyetem, valamint a Pázmány Péter Katolikus Egyetem pályázatot nyert el „Innovatív informatikai és infokommunikációs megoldásokat megalapozó tematikus kutatási együttműködések (3IN)” címmel. Az Európai Unió támogatásával, az Európai Regionális Fejlesztési Alap társfinanszírozásával megvalósuló EFOP-3.6.2-16-2017-00013 projekt keretében 3 kutatási pillér részeként a BME-n 15 témában, 6 tanszéken folyik kutatás a megadott témavezetők irányításával:

  1. pillér: Szoftverfejlesztési módszerek és informatikai biztonság
  1. Dinamikus modellezés (Mezei Gergely, AUT)
  2. Programelemzési módszerek alkalmazása kártékony programok azonosítására és vizsgálatára (Buttyán Levente, HIT)
  3. Konvergens IoT megoldások - Egységes szoftverfejlesztési módszertan alapkutatási komponensei (Lengyel László, AUT)
  4. Anomizálás folyamatosan érkező adatokban (Dudás Ákos, AUT)
  5. Szolgáltatásbiztonság garantálása CPS rendszerekben (Pataricza András, MIT)
  1. pillér: Infokommunikációs hálózatok és kiberfizikai rendszerek   
  1. Valós idejű CPS rendszerek (Kovácsházy Tamás, MIT)
  2. „Felhő” alapú hálózati megoldások (Cloud Networking) (Maliosz Markosz, TMIT)
  3. Felhő alapú szolgáltatások minősége (Szeberényi Imre, IIT)
  4. SDR-based, open IoT prototyping platform (Horváth Péter, HVT)
  5. Időkritikus 5G hálózati infrastruktúrák (Gerhátné Udvary Eszter, HVT)
  6. A digitális infrastruktúra szolgáltatási képességeinek fejlesztése és automatikus üzemeltetésének megalapozása (Do Van Tien, HIT)
  1. pillér: Intelligens adatelemzés
  1. Gyengén koherens sokdimenziós idősorok modellezése mély tanulással (Tóth Bálint Pál, TMIT)
  2. Intelligens adatelemzés a CPS-ben (Pataki Béla, MIT)
  3. Nagy adathalmazok (Big Data) komplex struktúráinak előrejelzése az adattudomány módszereivel (Szűcs Gábor, TMIT)
  4. Döntéstámogató módszerek dinamikus orvosi képalkotó berendezésekhez (Szirmay-Kalos László, IIT)

A BME részéről a pályázat meghatározó célkitűzése a balatonfüredi térség fejlődésének, a régió informatikai fejlődésének támogatása.  Az elnyert pályázat lehetőséget ad arra, hogy a kutatásokban BSc és MSc hallgatók, valamint doktoranduszok is részt vehessenek, és a pályázat keretében ösztöndíjban részesüljenek.

A pályázás módja: Az ösztöndíjra egyénileg, a mellékelt adatlap kitöltésével lehet pályázni. A pályázat benyújtásához a felsorolt témák témavezetői közül legalább egy szakmai ajánlás szükséges. A pályázatokat 2018. március 22-én 12:00 óráig kell papír alapon benyújtani az Andrási Petra BME EIT 1111 Budapest, Egry J. u. 18. V1 ép. C szárny 209. szoba címen.   A pályázat keretében hiánypótlásra nincs mód, a benyújtott pályázat hiánytalanságáért a pályázó felelős.

Az ösztöndíj időtartama: 2018. április 1. – 2018. május 31. vagy 2018. április 1. – 2018. augusztus 31. (maximum 5 hónap, de legfeljebb a hallgatói jogviszony fennállásáig)

Az ösztöndíj összege: 50.000 Ft – 200.000 Ft/hó[1]

A pályázók köre: BME-n PhD képzésben aktív jogviszonyú nappali hallgatók, valamint azon legalább 3,5-es (görgetett) tanulmányi átlaggal rendelkező, utolsó kettő aktív félévükben legalább 40 kreditet teljesített aktív jogviszonyú nappali hallgatók, akik

a)      vagy mesterképzésen tanulnak,

b)      vagy az alapképzésen már specializációra kerültek.

A pályázó feladata: Kutatás a választott témában a témavezető és a kijelölt mentoroktató irányításával.

A pályázati adatlap elérhető: itt

Bírálati szempont: szakmai tartalom/szakmai előzmény (téma, motiváció), tanulmányi előmenetel/tanulmányi eredmény, regionális kapcsolódás (konvergencia-régió, kiemelten Közép-Dunántúl).

Az értékelés menete: A benyújtott írásbeli pályázatokat a BME VIK dékánja által kijelölt bíráló bizottság 2018. március 26-ig értékeli. A bíráló bizottság értékelése és javaslata alapján, a pályázaton nyertes hallgatók személyét, és az általuk elnyert ösztöndíj összegét a dékán állapítja meg a beérkezett pályázatok, és a rendelkezésre álló keret figyelembe vételével. Az eredményről a pályázó a pályázati adatlapon meghatározott e-mail címen kap értesítés 2018. március 28-ig.

A pályázati kiírás közzétételi helye: EIT honlap, VIK honlap, Neptun

2018. március

Dr. Jakab László



[1] Bíráló Bizottság értékelése és javaslata alapján kerül megállapításra az egyes pályázóknak adható ösztöndíj összege a benyújtott pályázat alapján.