A világ legnagyobb műszaki tudományos szervezete, az Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE) keretein belül működő Földtudományi és Távérzékelési Társaság (GRSS) idén is meghirdette rangos nemzetközi versenyét, az IEEE GRSS 2026 Data Fusion Contest névre hallgató kihívást, amely 2006 óta kerül évente megrendezésre azzal a céllal, hogy távérzékelési és földmegfigyelési adatok – például optikai műholdképek és radarképek – feldolgozására szolgáló új módszereket fejlesszenek ki a versenyzők. A megmérettetésen a világ minden tájáról indulnak kutatók, egyetemi hallgatók és ipari adatelemzők, hogy megoldásokat találjanak valós űrkutatási és földmegfigyelési problémákra. Ilyen fontos feladat lehet például a természeti katasztrófák (árvizek, földrengések, erdőtüzek) azonnali felmérése felhős időben, a felgyorsult városiasodás nyomon követése, az illegális erdőirtások detektálása, vagy éppen a mezőgazdasági hozamok és aszálykárok globális becslése.
A verseny általában a tavaszi hónapokban, egy kijelölt – több hónapos – időablakban zajlik. A részvétel feltétele, hogy az induló csapat vagy kutató megossza a versenyre benevezett algoritmus forráskódját a nyilvánossággal. A szervezők minden évben elvárják, hogy a résztvevők olyan kész és működő modelleket fejlesszenek, amelyek nemcsak laboratóriumi körülmények között, hanem a valós életből származó, sokszor zajos és hiányos adatokon is megbízható, gyakorlatias megoldásokat kínáljanak. Az idei feladat az utóbbi években egyre meghatározóbbá váló SAR típusú radaros műholdfelvételek automatizált feldolgozása köré szerveződött.
A hagyományos, optikai műholdak csak nappal és tiszta időben látják a Földet. Ezzel szemben a verseny fókuszában álló SAR (szintetikus apertúrájú radar) technológia saját mikrohullámú jeleket bocsát ki, amely akár éjszaka, sűrű felhőtakaró vagy akár egy erdőtűz füstje alatt is centiméteres pontosságú felvételeket tud készíteni a felszínről. Napjaink űripari robbanásának köszönhetően soha nem látott mennyiségű radaradat érkezik a bolygóról, a radarképek automatizált értelmezése azonban rendkívül bonyolult informatikai feladat. Mivel ezek a felvételek a radarhullámok visszaverődésén alapulnak, egy adott épület vagy tereptárgy teljesen máshogy festhet a képen, ha a műhold egy picit eltérő szögből, magasságból vagy irányból rögzíti azt. Ezek a felvételi eltérések a hagyományos szoftverek számára azt a benyomást kelthetik, mintha a területen fizikai változás történt volna. Az idei verseny pontosan erre a rendkívül aktuális iparági problémára kereste a választ: hogyan lehet emberi beavatkozás nélkül automatikusan megkülönböztetni a felszín valódi fizikai átalakulásait a pusztán a felvételezés körülményeiből adódó technikai eltérésektől.
A bizottság idén négy egyenrangú nyertes pályamunkát választott ki. A magyar hallgató cikkéhez mellékelt illusztrációk (a modell kimenetei) kiválóan bemutatják a feladat komplexitását: a rendszer két különböző időpontban készült nyers radarképet (Before patch és After patch) hasonlít össze. A folyamat lelke egy mély neurális hálózat, amely először elemzi a képeket, és kinyeri azok legmélyebb, strukturális jellemzőit. A rendszer nem a nyers pixeleket, hanem a mesterséges intelligencia által megértett fizikai tartalmat veti össze, és az így kapott különbségeket ábrázolja egy hőtérképen (Multi-scale feature diff). Ezt követően hagyományos képfeldolgozási lépések következnek: a program egy matematikai simítással letisztítja a zajokat (Smoothed diff), majd egy küszöbérték alapján megjelöli az érintett területeket (Thresholded mask), végül behatárolja a valós terepi változásokat tartalmazó részeket (Top localization boxes). A kifejlesztett AI-modell sajátossága tehát, hogy okos szűrőként működik, és már kezdettől fogva a képi információk valódi fizikai tartalmára fókuszál, és eleve ignorálja a mérési eredetű torzításokat.
A szervezők szerint az idei verseny rendkívül erős mezőnyt hozott, és számos magas színvonalú pályamunka érkezett a világ minden tájáról. Nagy örömünkre szolgál, hogy az idei évben Ghazal Jamil Józsefet, az Informatikai Doktori Iskola elsőéves hallgatóját is a nyertesek között tudhatjuk a Japánból, az USA-ból és Finnországból érkezett díjazottak mellett.
A verseny megnyerése komoly szakmai presztízzsel és utazási támogatással is jár. A díjak átadására és a kutatási eredmények nyilvános bemutatására az éves IEEE IGARSS 2026 szimpóziumon kerül sor Washingtonban, 2026 augusztusában. A nyertesek a tudományos eredményeikből egy szakcikket készíthettek, amelyet az IEEE lektorálást követően hivatalosan is publikál.
Ghazal Jamil József az ELTE Informatikai Karán végezte egyetemi tanulmányait, 2026-ban kezdte meg állami ösztöndíjas doktori képzését az Informatikai Doktori Iskola Térinformatika és Téradat-tudomány Doktori Programjában. Kutatási tématerülete mesterséges intelligencia-alapú módszerek alkalmazása a multiszenzoros téradatok integrálásában és elemzésében. Témavezetői Dr. Könyves Vera (HUN-REN SZTAKI) és Dr. Jung András (ELTE IK).