Görög Márton a gimnáziumi évek alatt kezdett el programozással foglalkozni, majd továbbtanuláskor a bionika témákat és elismert, világnézetileg hozzá közelebb álló professzorokkal zsúfolt Pázmányt választotta. Élvezi a saját alkotást és az örök szellemi kihívásokat.

Mikor kezdte el érdekelni az informatika?

Már a rendszerváltás körül, 4-5 évesen is láttam otthon számítógépet, illetve általános iskola első osztályának második félévétől kezdve volt számítástechnikai órám. 12 éves korom körül a templomi hirdetéseket alkalomadtán én formáztam meg Word-ben – ez akkoriban még nem volt mindenkinek a vérében. Aztán gimnázium alatt kezdtem a kikapcsolódás mellett kreatív alkotásra, programozásra is használni. Először még túl hosszadalmasnak tűnt, amint édesapám bevezetésként QBasic-ben leprogramozta nekem a Conway-féle élet játékát, de gyorsan belejöttem: táblás társasjátékokat próbáltam átültetni számítógépre, és informatika OKTV-n is indultam.

Osztatlan műszaki informatika szakon végzett a Pázmányon, majd később két szakirányú továbbképzést is elvégzett. Emlékszik még, hogy miért a Pázmányra jelentkezett? Akkoriban mi motiválta leginkább?

Az utolsó pillanatig gondolkoztam, hogy a biztosabbnak, ismertebbnek tűnő BME-t, vagy a - talán orvos édesanyám révén érdeklő - bionika témákat és elismert, világnézetileg is közelebb álló professzorokkal zsúfolt PPKE-t válasszam. Akkor még csak pár évvel jártunk az alapítás után; most már ismertebb a kar, a legjobb munkahelyeken is ott vannak a Pázmányon végzettek.
A héten olvastam a PPKE ITK új Biodata Analysis szakirányú továbbképzéséről, elgondolkoztam rajta! :)

Milyen emlékezetes élményeket tudna felidézni a pázmányos évekből?

Sok minden megfordult a fejemben, amikor elsőévesként egy óraközi szünetben felhívatott Roska Tamás dékán úr – ebből mi lesz? Tudott időt szakítani arra, hogy egy beszélgetés keretében megismerkedjen az évfolyamfelelősökkel.

Csurgay Árpád mesélte, hogy Simonyi Károly inkább évet ismételt, hogy kitűnően végezze az egyetemet. Ezt ugyan messze nem teljesítettem, de kaland volt egy 4-es vizsga Neurobiológia után egy csoporttársammal újra felkészülni és megpróbálni pár nappal később. Az is 4-es lett mindkettőnknek. Még egyszer nekiültünk, miközben a Corvin mozi emeletéről kitettek minket, mert ott tanulni nem lehet. Harmadszorra Kalló Imre jóindulatából megkaptuk a kegyelem-ötöst.
Sok mindenben részt vehettünk: festettünk agyszeleteket az MTA KOKI-ban, a sajtóközpontból biztosítottuk a Városmisszió weboldalának működését, láttuk a megalakuló spin-offokat. Sok lehetőséggel élve, az egyik félév végén arra eszméltem, hogy 50 kreditet teljesítettem, 8-as ösztöndíjátlaggal.

Melyik tanárt, módszert, vagy órát, vagy egyetemen szerzett impulzust emelné ki, ami segített Önnek szakmailag?

Feldhoffer „Flugi” Gergely élménnyé tette még a programozás gyakorlati vizsgát is (!), ahogy egy képfeldolgozási feladatot csempészett bele megoldandó elemként. Ugyanígy játszva invitált mélyebbre a Kódító nevű programozási versenyekkel, aminek később a szervezésébe is beszálltunk. Így kell nem csak megtanítani, de meg is szerettetni!
Bár 10 éve a mesterséges intelligencia gyakorlati oldala még nagyon más volt, mint ma, de Karacs Kristóf MI órája nélkül talán nem tudtam volna ezt az utat bejárni.
Élmény volt Freund Tamás, Liposits Zsolt, Osztovits Ágnes, Jelenits István, Pásztor Miklós, Prószéky Gábor, Nyékyné Gaizler Judit és sok más tanárunk óráit hallgatni – hol szakmai tudásuk, hol bölcsességük miatt.

Tanulmányaiból mit tudott leginkább hasznosítani? Az egyetemen szerzett ismeretanyag és a kiépült kapcsolatháló máig segítségére tud lenni a karrierjében?

Egy évfolyamtársam, Gerber Balázs és Tihanyi Attila laborvezető TDK-ból kinőtt kajak-technika elemző eszközének fejlesztésébe bekapcsolódva már piacképes terméken dolgoztunk, ezzel sokat tanultunk szakmailag, és élvezetes átmenetet jelentett az iskolapad és a munka világa között.
Úgy érzem, segített minden szempontból széles látókörűvé válnom az 5 Pázmányos év. Elektrofiziológiától szabályzástechnikáig sok mindent tanultunk, ezt színesítette a belgiumi Erasmus félév. Számos nívós helyen el tudnánk helyezkedni. A tanáraink és a „Multidiszciplináris kitekintés” keretében meghívott előadók (Tulassay Tivadar SOTE-rektor, Jókai Anna író, ...) pedig gondoskodtak arról, hogy a szakmán kívülre is lássunk.
Ezután, erre építve viszont a mi feladatunk, hogy valamiben elmélyedjünk és kövessük az újdonságokat. 10 évvel a diplomázás után már ki kell tudni egészíteni az egyetemről hozottakat saját eredményekkel és tapasztalatokkal.
A kapcsolati háló szakmai hasznán túl az egyetemen társakat kaptam belső-törökországi kalandozáshoz és 10 évvel későbbi kajakozáshoz is.

Hogyan indult pályája az egyetem elvégzését követően?

Az elméleti képzés után már vártam a gyakorlatiasabb kihívásokat. Gerber Balázzsal és egy unokatestvéremmel is építgettünk egy-egy piacra szánt szoftvert. Első főállásomban a Mediso-nál dolgoztam szoftverfejlesztőként, ahol humán PET képalkotó berendezés adatgyűjtő szoftverét fejlesztettem 5 éven át. Python, C++ és CUDA programozás mellett színessé tette a munkát, hogy bele kellett folyni a kalibrálásba, szervizelésbe is, és igen motivált a gyógyászati célú termékfejlesztés.
2016-ban csatlakoztam az AImotive-hoz, ahol önvezető autók szoftvereinek fejlesztésében vettem részt. Itt kissé témát váltva beletanulhattam a mesterséges intelligencia berobbanó újdonságaiba. A változó céloknak és projekteknek hála sok módszert és eszközt megismertem, hihetetlen izgalmas 4 év volt!
Mindkét cégnél jó néhány Pázmányos társammal találkoztam újra, az igen felkapott AImotive-nál 3 főnököm és több más kollégám is PPKE ITK-s diák volt – pedig egy relatíve kis karon tanultunk...

Szép számmal vett részt programozási versenyeken és mind a mai napig folyamatosan megméretetti tudását. Bátran állíthatjuk, hogy ott van a szakma élén, hiszen 2019-ben a világ egyik legnevesebb nemzetközi MI-konferenciája versenyét nyerte meg. Melyik versenyt emelné ki, melyik és milyen szempontból volt a legkiemelkedőbb az Ön számára?

A 2019-es vancouver-i NeurIPS konferencia Pommerman nevű versenyén lettem első. A régi Bomberman/DynaBlaster játékhoz volt feladat bármilyen technológiával erősen játszó ágenst készíteni. A diszkrét, viszonylag kiszámítható játékdinamika miatt neurális hálók helyett a fa keresés tűnt jó módszernek, ez be is vált. 2018-ban második lettem, majd, ahogy Neurobiológiából 13 éve bejött, újra nekifutva következő alkalommal egyet javítottam :)
A verseny izgalma mellett mindig tanulok is velük, esetleg számomra új technikát próbálok ki. Eredményhirdetés után, tét nélkül megosztjuk egymással a tapasztalatokat, ezúttal egy amerikai és egy kínai srác álltak mellettem a dobogón. Külön büszkeség, hogy főállásban erre készülőknél szerepeltem jobban a hobbiként megépített pályaművemmel.

A budapesti AImotive csapatának vezető kutatójaként, önvezető szoftverek döntéshozatalával foglalkozott. Ez mit jelent pontosan?

Az önvezető autók szemeként leginkább kamerákat vagy LIDAR-t használnak – mindkét érzékelő esetében egyértelműen az MI (konvolúciós háló) a legügyesebb feldolgozási módszer ahhoz, hogy a szoftver első lépésként azonosítsa a környezetében lévő tárgyakat és tulajdonságaikat.
Érzékelés és ezek fúziója után megjósoljuk a mozgó objektumok jövőbeli helyzetét, és eldöntjük, hogy milyen manőverrel haladhatunk tovább biztonságosan a kívánt irányba. Készítettem például egy modult, ami esetleg nem indexelő, elénk bevágó járművekről jelzi a sávváltási szándékot, így hamarabb tud rá reagálni a szoftver. A helyzet értékelésénél és manőver megtervezésénél még nincs konszenzus a megfelelő technológiáról, kísérletezünk megerősítéses tanulással, online szimulációs és klasszikus módszerekkel is. Meglepő módon autópályán hamarabb tud átvenni vezetési funkciókat a szoftver, mint városban: hiába veszélyesebb a nagyobb sebesség, sokkal kevesebb és messzebb megjelenő ingerre kell felkészülni.

Bár egyre több nő választja az IT szakmát, azonban még mindig a férfiak vannak többségben és férfi szakmának mondható. Ön mit gondol, a nők is lehetnek sikeres fejlesztők? Miért fontos, hogy nők is jelen legyenek az informatikában?

Hogy lehetnek-e sikeresek, az nem is kérdés: a predikcióval foglalkozó csoportomban is volt ügyes hölgy kolléga, bár valóban férfi-túlsúlyos a szakmánk. Remélem, mindössze az eltérő érdeklődési körök alakítják így a nemi eloszlást, de útját egyáltalán nem állják senkinek.
Inkább úgy tapasztalom, vidámabb, sokszínűbb, kiegyensúlyozottabb egy vegyes csoport, behozhatnak új nézőpontokat, és a cégek is inkább bátorítják és örömmel fogadják a női jelentkezőket!

A közösség és a közösségi munka nagy szerepet tölt be az életében. Több félévben is kitüntetést kapott emiatt. Milyen pluszt ad Önnek ez a tevékenység?

A legtöbb önkéntes munka nem igényel sok időt, de minden kisebb és nagyobb közösség jobban működik tőle. ITK-s hallgatóként homokzsákoztunk Szentendrén árvíz idején, máskor alapvető élelmiszert osztottunk, most a koronavírus tombolásának idején a lakóhelyem kerületében lakó időseknek segítek bevásárolni. Azt hiszem meglepően sok előnye lehetne (bizalom, biztonság, tisztaság, közérzet, ...), ha tágabban is összetartozónak és felelősnek éreznénk magunkat, de a nagyvárosi lét ellene hat.

Mik a tervei a jövőre nézve?

Új szelek fújnak, a következő munkahelyemre készülök. Érdekel továbbra is az MI, gépi tanulás és a gyógyászati célú felhasználás, de amint az érzékelő-technológia elhozza az idejét, lelkesen dolgoznék agy-gép interfészekkel. Felmerülnek felelősebb, vezető pozíciók is, de élvezem a saját alkotást is, az örök szellemi kihívásokat.

Mit üzenne, mit tanácsolna a jelenlegi pázmányos hallgatóknak?

Keressétek a lehetőségeket a tanult módszerek kipróbálására, hogy készségszintű tudássá váljon, jobban ráérezzetek, és kiderüljön, miben láttok kihívást. Valamint első évtől hallgassátok és jegyzeteljétek az Erasmus-beszámolókat, hogyha eljön az ideje, felkészültebben tudjatok választani a lehetséges helyszínek közül.

Készítette: PPKE Kommunikáció/Kemény Mária
Fotó: Görög Márton