HUN-REN Számítástechnikai és Automatizálási Kutatóintézet - Publikációk

2023

Könyv

• Csató, L Paradoxonok a sportversenyek szabályaiban Budapest, Typotex Kiadó, 2023, 218 p. Kiadónál
• Kornai, A ✉ Vector semantics, Springer Nature Singapore (2023), 289 p. DOI
• Németh, B ✉ ; Gáspár, P Control of Variable-Geometry Vehicle Suspensions: Design and Analysis Cham, Springer Nature Switzerland (2023) , 176 p. DOI

Folyóirat publikációk

• Cserteg, T.; Kovács, A.; Váncza, J.: Multi-operation optimal blank localization for near net shape machining, CIRP Annals – Manufacturing Technology, Vol. 72, No. 1, 2023, pp. 433-436. SZTAKI
• Egri, P.; Dávid, B.; Kis, T; Krész, M.: Robust facility location in reverse logistics, Annals of Operations Research, Vol. 324, No. 1-2, 2023, pp. 163-188. SZTAKI
• Erdős, G.; Horváth, G.: Design framework for managing the life cycle of Kinematic Digital Twins, CIRP Annals – Manufacturing Technology, Vol. 72, No. 1, 2023, pp. 101-104. SZTAKI
• Fischer, D.; Györgyi, P.: Approximation algorithms for coupled task scheduling minimizing the sum of completion times, Annals of Operations Research, Vol. 328, No. 2, 2023, pp. 1387-1408. SZTAKI
• Gyarmati, L.; Orbán-Mihálykó, É.; Mihálykó, Cs.; Szádoczki, Zs.; Bozóki, S.: The incomplete analytic hierarchy process and Bradley–Terry model: (In)consistency and information retrieval, Expert Systems with Applications, Vol. 229: Part B, 2023, Paper No. 120522, 13 p. SZTAKI
• Horváth, D.; Erdős, G.; Istenes, Z.; Horváth, T.; Földi, S.: Object detection using Sim2Real domain randomization for robotic applications, IEEE Transactions on Robotics, Vol 39, No. 2, 2023, pp. 1225-1243. SZTAKI
• Najm, S.M.; Paniti, I.: Investigation and machine learning-based prediction of parametric effects of single point incremental forming on pillow effect and wall profile of AlMn1Mg1 aluminum alloy sheets, Journal of Intelligent Manufacturing, Vol. 34, 2023, pp. 331-367. SZTAKI
• Szentpéteri, Sz.; Csáji, B.Cs.: Non-asymptotic state-space identification of closed-loop stochastic linear systems using instrumental variables, Systems &Control Letters, Vol. 178, 2023, Paper No. 105565. SZTAKI
• Tamás, A.; Bálint, D.Á.; Csáji, B.Cs.: Robust independence tests with finite sample guarantees for synchronous stochastic linear systems, IEEE Control Systems Letters, 2023, pp. 2701-2706. SZTAKI
• Tolio, T.A.M.; Monostori, L.; Váncza, J.; Sauer, O.: Platform-based manufacturing, CIRP Annals – Manufacturing Technology, Vol. 72, No. 2, 2023, pp. 697-723. SZTAKI
• Wegener, K.; Damm, O.; Harst, S.; Ihlenfeldt, S.; Monostori, L.; Teti, R.; Wertheim, R.; Byrne, G.: Biologicalisation in manufacturing – Current state and future trends, CIRP Annals – Manufacturing Technology, Vol. 72, No. 2, 2023, pp. 781-807. SZTAKI
• Zováthi, Ö.; Pálffy, B.; Jankó, Zs.; Benedek, Cs.: ST-DepthNet: A spatio-temporal deep network for depth completion using a single non-repetitive circular scanning Lidar, IEEE Robotics and Automation Letters, Vol 8, No. 6, 2023, pp. 3270-3277. SZTAKI
• Béres, F.; Michaletzky, T.V.; Csoma, R.; Benczúr, A.: Network embedding aided vaccine scepticism detection, Applied Network Science, Vol. 8, No. 1, 2023, Paper No. 11, 21 p. SZTAKI
• Kerepesi, Cs.; Gladyshev, V.N.: Intersection clock reveals a rejuvenation event during human embryogenesis, Aging Cell, Vol. 22, No. 10, 2023, Paper No. e13922. SZTAKI
• Poganik, J.R.; Zhang, B.; Baht, G.S.; Tyshkovskiy, A.; Deik, A.; Kerepesi, Cs.; Yim, S H.; Lu, A.T.; Haghani, A.; Gong, T. et al.: Biological age is increased by stress and restored upon recovery, Cell Metabolism, Vol. 35, 2023, pp. 807-820.e5. SZTAKI
• Csató, L.: How to avoid uncompetitive games? The importance of tie-breaking rules, European Journal of Operational Research, Vol. 307, No. 3, 2023, pp. 1260-1269. SZTAKI
• Papp, D.; Regős, K.; Domokos, G.; Bozóki, S.: The smallest mono-unstable convex polyhedron with point masses has 8 faces and 11 vertices, European Journal of Operational Research, Vol. 310, No. 2, 2023, pp. 511-517. SZTAKI
• Marosi, A.Cs.; Farkas, A.; Máray, T.; Lovas, R.: Towards a quantum - science gateway: A hybrid reference architecture facilitating quantum computing capabilities for cloud utilization, IEEE Access, Vol. 11, 2023, pp.143913-143924. SZTAKI
• Bauer, P.: A modified total energy control scheme for unmanned aircraft, Journal of Intelligent & Robotic Systems, Vol.109, No. 3, 2023, Paper No. 66, 28 p. SZTAKI
• Beintema, G.I.; Schoukens, M.; Tóth, R.: Deep subspace encoders for nonlinear system identification, Automatica, Vol. 156, 2023, Paper No. 111210, 13 p. SZTAKI
• Farkas, Zs.; Németh, B.; Mihály, A.; Gáspár, P.: Speed control with low complexity for multiple autonomous vehicles in roundabouts, European Transport Research Review, Vol. 15, No. 1, 2023, Paper No. 42, 19 p. SZTAKI
• Khandelwal, D.; Schoukens, M.; Tóth, R.: Automated multi-objective system identification using grammar-based genetic programming, Automatica, Vol. 154, 2023, Paper No. 111017, 14 p. SZTAKI
• Lindenmaier, L.; Aradi, Sz.; Bécsi, T.; Törő, O.; Gáspár, P.: Object-level data-driven sensor simulation for automotive environment perception, IEEE Transactions on Intelligent Vehicles, Vol. 8, No. 10, 2023, pp. 4341-4356. SZTAKI
• Németh, B.; Gáspár, P.: Hierarchical motion control strategies for handling interactions of automated vehicles, Control Engineering Practice, Vol. 136, 2023, Paper No. 105523, 18 p. SZTAKI
• Patartics, B.; Seiler, P.; Takarics, B.; Vanek, B.: Worst case uncertainty construction via multifrequency gain maximization with application to flutter control, IEEE Transactions on Control Systems Technology, Vol. 31, No. 1, 2023, pp. 155-165. SZTAKI
• Sadeghzadeh, A.; Tóth, R.: Improved embedding of nonlinear systems in linear parameter-varying models with polinomial dependence IEEE Transactions on Control Systems Technology, Vol. 31, No. 1, 2023, pp. 70-82. SZTAKI
• Varga, B.; Pereira, M.; Kulcsár, B.; Pariota, L.; Péni, T.: Data-driven distance metrics for kriging-short-term urban traffic state prediction, IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems, Vol. 24, No. 6, 2023, pp. 6268-6279. SZTAKI
• Verhoek, C.; Koelewijn, P.J.W.; Haesaert, S.; Tóth, R.: Convex incremental dissipativity analysis of nonlinear systems, Automatica, Vol. 150, 2023, Paper No. 110859, 10 p. SZTAKI
• Bauer, P.; Hiba, A.; Nagy, M.; Simonyi, E.; Kuna, G.I.; Kisari, Á.; Drotár, I.; Zarándy, Á.: Encounter risk evaluation with a forerunner UAV, Remote Sensing, Vol 15, No. 6, 2023, Paper No. 1512, 45 p. SZTAKI

2022

Könyv

• Benedek, Cs ✉
  Multi-Level Bayesian Models for Environment Perception Cham, Switzerland, Springer International Publishing, 2022, 202 p. DOI

Folyóirat publikáció

• Barath, D.; Matas, J.: Graph-Cut RANSAC: Local optimization on spatially coherent structures, IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, Vol. 44, No. 9, 2022, pp. 4961-4974. SZTAKI
• Barath, D.; Noskova, J.; Matas, J.: Marginalizing sample consensus, IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, Vol. 44, No. 11, 2022, pp. 8420-8432. SZTAKI
• Czipczer, V.; Manno-Kovacs, A.: Adaptable volumetric liver segmentation model for CT images using region-based features and convolutional neural network, Neurocomputing, Vol. 505, 2022, pp. 388-401. SZTAKI
• Rózsa, Z.; Golarits, M; Szirányi, T.: Immediate vehicle movement estimation and 3D reconstruction for mono cameras by utilizing epipolar geometry and direction prior, IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems, Vol. 23, No. 12, 2022, pp. 23548-23558. SZTAKI
• Zováthi, Ö.; Nagy, B.; Benedek, Cs.: Point cloud registration and change detection in urban environment using an onboard Lidar sensor and MLS reference data, International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation, Vol. 110, 2022, Paper No.: 102767, 13 p. SZTAKI
• Frigó, E.; Kocsis, L.: Online convex combination of ranking models, User Modeling and User Adapted Interaction, Vol. 32, 2022, pp. 649-683.35 p. SZTAKI
• Li, Y.; Friedman, N.; Teatini, P.; Benczur, A.; Ye, S.; Zhu, L.; Zoccarato, C.: Sensitivity analysis of factors controlling earth fissures due to excessive groundwater pumping, Stochastic Environmental Research and Risk Assessment, Vol. 36, 2022, pp. 3911-3928. SZTAKI
• Németh, Á.; Harangi, M.; Daróczy, B.; Juhász, L.; Paragh, Gy.; Fülöp, P.: Identifying patients with familial chylomicronemia syndrome using FCS score-based data mining methods, Journal of Clinical Medicine, Vol. 11, No. 15, 2022, Paper No.: 4311 SZTAKI
• Horváth, M.; Kis, T.; Kovács, A.; Fekula, M.: Assembly planning by disjunctive programming and geometrical reasoning, Computers & Operations Research, Vol. 138, 2022, Paper No.: 105603 SZTAKI
• Kis, T.; Horváth, M.: Ideal, non-extended formulations for disjunctive constraints admitting a network representation, Mathematical Programming, Vol. 194, 2022, pp. 831-869. SZTAKI
• Mezgár, I.; Váncza, J.: From ethics to standards – A path via responsible AI to cyber-physical production systems, Annual Reviews in Control, Vol. 53, 2022, pp. 391-404. SZTAKI
• Tamás, A.; Csáji, B.Cs.: Exact distribution-free hypothesis tests for the regression function of binary classification via conditional kernel mean embeddings, IEEE Control Systems Letters, Vol. 6, 2022, pp. 860-865. SZTAKI
• Zahorán, L.; Kovács, A.: ProSeqqo: A generic solver for process planning and sequencing in industrial robotics, Robotics and Computer-Integrated Manufacturing, Vol. 78, 2022, Paper No.: 102387, SZTAKI
• Ágoston, K.Cs.; Csató, L.: Inconsistency thresholds for incomplete pairwise comparison matrices, Omega-International Journal of Management Science, Vol. 108, 2022, Paper No.: 102576, 7 p. SZTAKI
• Marosi, A.Cs.; Emődi, M.; Farkas, A.; Lovas, R.; Beregi, R.; Pedone, G.; Németh, B.; Gáspár, P.: Towards reference architectures: A cloud-agnostic data analytics platform empowering autonomous Systems, IEEE Access, Vol. 10, 2022, pp. 60658-60673. SZTAKI
• Baár, T.; Luspay, T.: Robust decoupling of uncertain subsystems, International Journal of Robust and Nonlinear Control, Vol. 32, 2022, pp. 6086-6109. SZTAKI
• Bloemers, T.; Oomen, T.; Toth, R.: Frequency response data-driven LPV controller synthesis for MIMO systems, IEEE Control Systems Letters, Vol. 6, 2022, pp. 2264-2269. SZTAKI
• Fényes, D.; Fazekas, M.; Németh, B.; Gáspár, P.: Implementation of a variable-geometry suspension-based steering control system, Vehicle System Dynamics, Vol. 60, No. 6, 2022, pp. 2018-2035. (2022) SZTAKI
• Gerencsér, B.; Gerencsér, L.: Tight bounds on the convergence rate of generalized ratio consensus algorithms, IEEE Transactions on Automatic Control, Vol. 67, No. 4, 2022, pp. 1669-1684. SZTAKI
• Lindenmaier, L.; Aradi, S.; Bécsi, T.; Törő, O.; Gáspár, P.: GM-PHD filter based sensor data fusion for automotive frontal perception system, IEEE Transactions on Vehicular Technology, Vol 71, No. 7, 2022, pp. 7215-7229. SZTAKI
• Patartics, B.; Lipták, Gy.; Luspay, T.; Seiler, P.; Takarics, B.; Vanek, B.. Application of structured robust synthesis for flexible aircraft flutter suppression, IEEE Transactions on Control Systems Technology, Vol. 30, No. 1, 2022, pp. 311-325. SZTAKI
• Földesy, P.; Jánoki, I.; Nagy, Á.; Siket, M.; Zarándy, Á.: Temperature measurement with photodiodes: Application to laser diode temperature monitoring, Sensors and Actuators A-Physical, Vol. 337, 2022, Paper No. 113441, 7 p. SZTAKI

2021

Könyv

• Csató, L.: Tournament Design: How Operations Research Can Improve Sports Rules. Cham: Springer, 175 p. (2021) DOI
• Wang, L.; Wang, XV.; Váncza, J.; Kemény, Zs. (eds.): Advanced Human-Robot Collaboration in Manufacturing. Cham: Springer, 373 p. (2021) DOI

Folyóirat-publikációk

• Benedek, Cs.; Majdik, A.; Nagy, B.; Rozsa, Z.; Sziranyi, T.: Positioning and perception in LIDAR point clouds, Digital Signal Processing, Vol. 119, Paper 103193, 2021, p. 12. SZTAKI
• Cox, PB.; Tóth, R.: Linear parameter-varying subspace identification: A unified framework, Automatica, Vol. 123, Paper 109296, 2021, p.14. SZTAKI
• Drótos, M.; Györgyi, P.; Horváth, M.; Kis, T.: Suboptimal and conflict-free control of a fleet of AGVs to serve online requests, Computers and Industrial Engineering, Vol. 152, Paper 106999, 2021, p. 13. SZTAKI
• ElMaraghy, H.; Schuh, G.; Monostori, L.; ElMaraghy, W.: Evolution and future of manufacturing systems, CIRP Annals-Manufacturing Technology, Vol. 70, No. 2, 2021, pp. 635-658. SZTAKI
• Földesy, P.; Zarándy, Á.; Szabó, M.: Reference free incremental deep learning model applied for camera-based respiration monitoring, IEEE Sensors Journal, Vol. 21, No. 2, 2021, pp. 2346-2352. SZTAKI
• Nagy, B.; Kovács, L.; Benedek, Cs.: ChangeGAN: A deep network for change detection in coarsely registered point clouds, IEEE Robotics and Automation Letters, Vol. 6, No. 4, 2021, pp. 8277-8284. SZTAKI
• Nagy, E.; Lovas, R.; Pintye, I.; Hajnal, Á.; Kacsuk, P.: Cloud-agnostic architectures for machine learning based on Apache Spark, Advances in Engineering Software, Vol. 159, Paper 103029, 2021, p. 9. SZTAKI
• Németh, B.; Gáspár, P.: Ensuring performance requirements for semiactive suspension with nonconventional control systems via robust linear parameter varying framework, International Journal of Robust and Nonlinear Control, Vol. 31, No.17, 2021, pp. 8165-8182. SZTAKI
• Nyéki, A.; Kerepesi, C.; Daróczy, B.; Benczúr, A.; Milics, G.; Nagy, J.; Harsányi, E.; Kovács, AJ.; Neményi, M.: Application of spatio-temporal data in site-specific maize yield prediction with machine learning methods, Precision Agriculture, Vol. 22, No. 5, 2021, pp. 1397-1415. SZTAKI
• Péni, T.; Szederkényi, G.: Convex output feedback model predictive control for mitigation of COVID-19 pandemic, Annual Reviews in Control, Vol. 52, 2021, pp. 543-553. SZTAKI
• Tipary, B.; Erdős, G.: Generic development methodology for flexible robotic pick-and-place workcells based on Digital Twin, Robotics and Computer-Integrated Manufacturing, Vol. 71, Paper 102140, 2021, p. 19. SZTAKI

2019

• Baráth, D.; Eichhardt, I.; Hajder, L.: Optimal Multi-View Surface Normal Estimation using Affine Correspondences. IEEE TRANSACTIONS ON IMAGE PROCESSING, 28: 7, pp. 3301-3310. (2019) SZTAKI
• Bauer, P.; Hiba, A.; Bokor, J.; Zarándy, Á.: Three dimensional intruder closest point of approach estimation based-on monocular image parameters in aircraft sense and avoid. JOURNAL OF INTELLIGENT & ROBOTIC SYSTEMS, 93: 1-2, pp. 261-276. (2019) SZTAKI
• Csáji, B.Cs.; Kis, K.B.: Distribution-Free Uncertainty Quantification for Kernel Methods by Gradient Perturbations, MACHINE LEARNING, 108: 8-9, pp. 1677-1699. (2019) SZTAKI
• Csató, L.: A characterization of the Logarithmic Least Squares Method, EUROPEAN JOURNAL OF OPERATIONAL RESEARCH, 276: 1, pp. 212-216. (2019) SZTAKI
• Gödri, I.; Kardos, Cs.; Pfeiffer, A.; Váncza, J.: Data analytics-based decision support workflow for high-mix low-volume production systems, CIRP ANNALSMANUFACTURING TECHNOLOGY, 68: 1, pp. 471-474. (2019) SZTAKI
• Györgyi, P.; Kis, T.: A probabilistic approach to pickup and delivery problems with time window uncertainty, EUROPEAN JOURNAL OF OPERATIONAL RESEARCH, 274: 3, pp. 909-923. (2019) SZTAKI
• Ivanyos, G.; Kutas, P.; Rónyai, L.: Explicit equivalence of quadratic forms over Fq ( t ), FINITE FIELDS AND THEIR APPLICATIONS, 55, pp. 33-63. (2019) SZTAKI
• Kelen, D.; Daróczy, B.; Ayala-Gómez, F.; Ország, A.; Benczúr, A.: Session Recommendation via Recurrent Neural Networks over Fisher Embedding Vectors, SENSORS, 19: 16, Paper No.: 3498, 23 p. (2019) SZTAKI
• Kiss, T.; Kacsuk, P.; Kovacs, J.; Rakoczi, B.; Hajnal, A.; Farkas, A.; Gesmier, G, Terstyanszky, G.: MiCADO-Microservice-based Cloud Application-level Dynamic Orchestrator, FUTURE GENERATION COMPUTER SYSTEMS, 94, pp. 937-946. (2019) SZTAKI
• Lanza, G.; Ferdows, K.; Kara, S.; Mourtzis, D.; Schuh, G.; Váncza, J.; Wang, L.; Wiendahl, H-P. : Global production networks: Design and operation, CIRP ANNALSMANUFACTURING TECHNOLOGY, 68: 2, pp. 823-841. (2019) SZTAKI
• Lipták, Gy.; Pituk, M.; Hangos, K.M.: Modelling and stability analysis of complex balanced kinetic systems with distributed time delays, JOURNAL OF PROCESS CONTROL, 84, pp. 13-23. (2019) SZTAKI
• Manno-Kovacs, A.: Direction Selective Contour Detection for Salient Objects, IEEE TRANSACTIONS ON CIRCUITS AND SYSTEMS FOR VIDEO TECHNOLOGY, 29: 2, pp. 375-389. (2019) SZTAKI
• Manno-Kovacs, A.; Giusti, E.; Berizzi, F.; Kovacs, L.: Image Based Robust Target Classification for Passive ISAR, IEEE SENSORS JOURNAL, 19: 1, pp. 268-276. (2019) SZTAKI
• Nagy, B.; Benedek, Cs.: 3D CNN Based Semantic Labeling Approach for Mobile Laser Scanning Data, IEEE SENSORS JOURNAL, 19: 21, pp. 10034-10045. (2019) SZTAKI
• Németh, B.; Fényes, D.; Gáspár, P.; Bokor, J.: Coordination of Independent Steering and Torque Vectoring in a Variable-Geometry Suspension System, IEEE TRANSACTIONS ON CONTROL SYSTEMS TECHNOLOGY, 27: 5, pp. 2209-2220. (2019) SZTAKI
• Rödönyi, G.: Heterogeneous string stability of unidirectionally interconnected MIMO LTI systems, AUTOMATICA, 103, pp. 354-362. (2019) SZTAKI
• Venkataraman, R.; Bauer, P.; Seiler, P.; Vanek, B.: Comparison of fault detection and isolation methods for a small unmanned aircraft, CONTROL ENGINEERING PRACTICE, 84, pp. 365-376. (2019) SZTAKI
• Zvara, Z.; Szabó, P.G.N.; Balázs, B.; Benczúr, A.: Optimizing distributed data stream processing by tracing, FUTURE GENERATION COMPUTER SYSTEMS, 90 pp. 578- 591. (2019) SZTAKI

Kiemelt kutatások 2019

• Tüdőrák diagnosztikai mesterséges intelligencia mellkas CT felvétel alapján (Benczúr András, GINOP-2.2.1-18-2018-00004, 352 015 600 Ft, 2019-2022). A projekt célja mesterséges intelligencia módszerek fejlesztése mellkas CT felvétel alapján a tüdőrák diagnosztizálásra.
• FLIPASED Flight Phase Adaptive Aero-Servo-Elastic Aircraft Design Methods (Vanek Bálint, EU H2020 815058, 1 066 875 €, 2019-2022). A FLIPASED projekt az aeroelaszticitás, a légköri turbulencia hatására létrejövő rugalmas viselkedés, a repülőgép szabályozási módszerek, és a fedélzeti műszerek, valamint a tanúsítási szempontok közötti szoros összekapcsolódást kutatja, és így újítja meg a repülőgép tervezési módszereket.
• NEANIAS Novel EOSC services for Emerging Atmosphere, Underwater and Space Challenges (Lovas Róbert, EU H2020 863448, 341 375 €, 2019-2022). A projekt célja új EOSC (European Open Science Cloud) szolgáltatások kialakítása a feltörekvő légköri, vízfelszín alatti és űrkutatás számára.
• Ready2BIM Planning of the renovation of residential buildings and adaption into the BIM workflow
• (Benedek Csaba, 2018-2.1.3-EUREKA-2018-00032, 77 600 €, 2019-2021). A projekt célja innovatív térinformatikai szolgáltatások kifejlesztése, városok energetikai és rekonstrukciós feladatainak támogatása.
• A sebesség és a felfüggesztés szabályozásának integrációja az automatizált vezetési kényelem növelése érdekében. (Gáspár Péter, 2018-2.1.13-TÉT-FR-2018-00003, 1 981 000 Ft, 2019-2020). A projekt célja együttműködés az Institut Polytechnique de Grenoble-lal és a GIPSA-LAB-bal a sebesség és a felfüggesztés szabályozásának integrációja témában az automatizált vezetési kényelem növelése érdekében.
• Optimalizálás Fenntartható Ellátási Láncokban (Kis Tamás, SNN 129178, 35 754 000 Ft, 2019-2022). A kutatás során ellátási láncok optimális működését elősegítő modellek és eljárások kidolgozását tervezik, figyelembe véve a váratlan eseményeket, a működésből eredő környezeti hatásokat és az energiafelhasználást.
• Intelligens közúti jármű útkörnyezetének és a járműhöz közeli forgalmi eseményeknek detektálása. (Fazekas Zoltán, 2018-2.1.10-TÉT-MC-2018-00009, 1 999 600 Ft, 2019-2020). A magyar-marokkói TÉT-projekt tárgya annak a vizsgálata, hogy a közúti járművek kapcsolt volta, a más járművekkel való együttműködés lehetősége vagy a járművek saját intelligens szenzorjai lényegesebbek bizonyos, a járművezetés során felmerülő feladatok megoldásában, illetve a közlekedési kérdések megválaszolásában.
• DigiPrime Digital Platform for Circular Economy in Cross-sectional Sustainable Value Networks (Pedone Gianfranco, EU H2020 873111, 460 066 €, 2019-2023). A DigiPrime projekt célja egy körforgásos gazdaságon alapuló digitális platform új koncepciójának kidolgozása, amely áthidalja az értéklánc szereplői közötti jelenleg fennálló információs aszimmetriát.
• Axiomatikus rangsorolás (Csató László, PPD2019-9/2019, 32 707 000 Ft, 2019-2022). Különböző, elsősorban páros összehasonlításokból kiinduló rangsorolási problémák elméleti vizsgálata.
• HRDA Hungarian Research Data Alliance (Kacsuk Péter, RDA Call for New Nodes- Wave II, 32 400 €, 2019-2020). A HRDA a kutatási adatok kezelésében követett, jó gyakorlatoknak a hazai elterjesztését tűzte ki célul az RDA (Research Data Alliance) ernyője alatt.