Végzettség, fokozatok

  • BSc – Járműmérnök (2024)
  • MSc – Autonóm járműirányítási mérnök (2026)

Kutatási területek

  • Megerősítéses tanulás
  • Nagy nyelvi modellek
  • Mesterséges intelligencia a forgalomirányításban
  • Robotika

Munkahelyek, beosztások

Tudományos munkatárs – HUN-REN SZTAKI

Oktatási tevékenység

  • Elektrotechnika
  • Programozás

Díjak, elismerések

Kari TDK

  • BME KJK TDK 2022: Jutalom
  • BME KJK TDK 2023:Pro Progressio Alapítvány Különdíja
  • BME KJK TDK 2023:Asura Különdíj
  • BME KJK TDK 2023: 1. Hely
  • BME KJK TDK 2024: 2. Hely
  • BME KJK TDK 2024: 3. Hely
  • BME KJK TDK 2025: 3. Hely

OTDK

  • Műszaki OTDK 2025: 1. Hely
  • Műszaki OTDK 2025: 2. Hely
  • Műszaki OTDK 2025: 2. hely

Projektek, ösztöndíjak

  • Egyetemi Kutatói Ösztöndíj Program 2024
  • Egyetemi Kutatói Ösztöndíj Program 2025
  • Nemzeti Kutatási Kiválósági Program – ADVANCED

Kiemelt Publikációk

Knáb, I., Bécsi, T., & Kővári, B. (2025).
Guided Experience Prioritization for Continuous Reinforcement Learning.
IEEE ACCESS, 13, 180145-180155. [SJR: Q1]
Kővári, B., Knáb, I., Esztergár-Kiss, D., Aradi, S., & Bécsi, T. (2024).
Distributed highway control: a cooperative reinforcement learning-based approach.
IEEE ACCESS, 12, 104463-104472. [SJR: Q1]
Kővári, B., Pelenczei, B., Knáb, I., & Bécsi, T. (2024).
Beyond Trial and Error: Lane Keeping with Monte Carlo Tree Search-Driven Optimization of Reinforcement Learning.
ELECTRONICS (SWITZ), 13(11). [SJR: Q2]
Kővári, B., Knáb, I., & Bécsi, T. (2025).
Variable Speed Limit Control for Highway Scenarios a Multi-agent Reinforcement Learning Based Approach.
LECTURE NOTES IN NETWORKS AND SYSTEMS, 1345, 102-114. [SJR: Q4]