Szegletes Luca: „Mérnökként kinyílt előttem a világ”

„Minden akartam lenni, csak éppen villamosmérnök nem” – állítja magáról a mérnökcsaládból származó, ám rebellis természetű fiatal oktató-kutató, Szegletes Luca (Automatizálási és Alkalmazott Informatikai Tanszék, Villamosmérnöki és Informatikai Kar). Már középiskolásként fogékony volt a reáltárgyak iránt, megszerette a természettudományokat, így végül mégis a Műegyetem mellett döntött. Nem bánta meg, tudományos terveivel és erdményeivel mára bejárta a világot.

Adódik a kérdés, hogy a kezdeti tiltakozás és a lányok körében még mindig nem eléggé népszerű terület ellenére miért éppen a villamosmérnök szakot választotta. „Azért, mert 

számomra ez a szakterület egyet jelent a mérnöki pálya csúcsával. 

Olyan széleskörű, magas színvonalú és nemzetközileg is elismert tudásra tettem szert villamosmérnökként, amivel bárhol a világon megállom a helyem” – válaszolta felvetésünkre.

Az első sikertelen próbálkozása után 2014-ben ő lett az első magyar, aki elnyerte a Google Anita Borg Memorial Scholarshipet. Az ösztöndíj célja, hogy kiemelkedő eredményekre sarkallja a számítástechnika és technológia területén tevékenykedő nőket, akik idővel a fiatal generáció példaképeivé, az akadémiai, illetve a piaci szféra vezetőivé válhatnak. A Google ösztöndíjasaként Luca szervezte meg 2017-ben a nagyszabású Women Techmakers eseményt, amelyen szó esett többek között a mentorok szerepéről és a női karrierlehetőségekről is a mérnöki és az informatikai területeken. Az eseménynek a BME VIK adott otthont.

Közben további ösztöndíjakat is elnyert, az egyiket például Tokióba, ahol a japán tudományos akadémia kutatóközpontjában (Japan Society for the Promotion of Science, JSPS) Junichi Chikazoe neurológus professzor és orvosi csapata közreműködésével végzett tudományos vizsgálatokat.

Szegletes Luca a geometriai topológiai gépi tanulás, azon belül is a jelfeldolgozás területét kutatja. Szűkebb szakterülete a gépi tanulás gráfokra alkalmazható része, az a fajta adatgenerálás vagy generatív jelek feldolgozása, amely többek között széleskörű orvosi diagnosztikai lehetőségekkel is kecsegtet. Saját fejlesztésű módszereit olyan páciensek esetében is alkalmazni lehet, akiknél statisztikailag ritkán előforduló, ráadásul nehezen mérhető egészségügyi elváltozások lépnek fel.

Arcanonimizáció

„Ezek olyan szórványosan fellépő elváltozások, amelyekről csak nagyon kevés múltbéli adat, például funkcionális mágneses rezonanciavizsgálat (FMRI) eredménye áll rendelkezésre, emiatt statisztikai értelemben következtetéseket sem lehet levonni a számosságukból. Ám ha generatív modellekkel dúsítjuk a rendelkezésre álló információkat, már jobb a helyzet. A gyakorlatban ez azt jelenti, hogy mesterségesen generált adathalmazzal tanítjuk meg a gépi tanulási hálót arra, hogy kiszűrje az eltéréseket, a potenciális rendellenességeket” – magyarázta a módszertan előnyeit.

Azt is vizsgálja, hogy beágyazott környezetben hogyan lehet lecsupaszítani a generatív modelleket, így az arcanonimizációt, azaz valós páciensek arcát mesterségesen generált emberi arcképre cserélni. Erre többek között azért van szükség, mert GDPR-követelmények miatt valós páciensadatok nem tölthetők fel felhőalapú adatbázisba, ami nagymértékben megnehezíti az adatelemzési lehetőségeket. A dúsított és anonimizált adathalmaz viszont már megfelel a szigorú adatvédelmi követelményeknek, és elemzésre is alkalmas. Luca hamarosan 

két új tudományos értekezést is publikál, amelyekben az elektroenkefalográfia (EEG) és az FMRI-vizsgálatok alapján generált dúsított adathalmazok alkalmazási lehetőségeit mutatja be.

Szegletes Luca egyetemi adjunktusként kutat és oktat a BME-n. Szereti az egyetemi légkört, a kutatói lét nyújtotta szabadságot, és oktatóként szívesen dolgozik együtt fiatalokkal, akiknek lelkesedéséből, újszerű szemléletmódjából ő maga is inspirálódik. Főként az alsóbb évfolyamok hallgatóit tanítja, emellett a TDK-zó diákok mentoraként is segíti a tudományos munka iránt érdeklődőket – volt olyan félév, amikor 40 mentorált hallgatója volt. Aktív szerepet vállal tanszéke ipari kapcsolataiban is, technológiai vezetőként támogatta azt a finn, magyar és német részvétellel megvalósult EUREKA-pályázatot (IML4E: Industrial Machine Learning for Enterprises), amelyben a BME is oroszlánrészt vállalt.

Hamarosan debütál az egyetemen új tantárgya, a Geometriai és topologikus gépi tanulás című kurzus, amelyben legújabb kutatási eredményeit is megismerhetik az érdeklődő hallgatók. „Nagyon várom már a kurzus indulását, remélem, minél több hallgatóval ismertethetem meg a téma sokszínűségét. Bízom abban is, hogy ifjú kutatótársakra is lelek majd bennük, és idővel közösen publikálhatunk az eredményeinkről” – tette hozzá.

Szegletes Luca kutatási témájához hasonló szakterületekkel is megismerkedhetnek a mérnöki tudományok iránt érdeklődő diákok az április 10-i Lányok Napja eseményen.

SZ