Akinek a játék és a tanítás behálózza az életét

Star Trek-óra és Trump-tweet: Gombos Gergő világa

2017-ben két fiatal kutató – és Tormási Alex – kapott Kemény János-díjat a Neumann János Számítógép-tudományi Társaságtól. A 35 évnél fiatalabb kutatóknak – publikációs és alkotó tevékenységükért – adományozott díj egy komoly jelzés társaságunktól, mellyel olyan kollégáink munkáját ismerjük el, akik remélhetőleg még sok évtizedig hazánk élvonalbeli szakemberei lesznek, akik munkájukkal minden bizonnyal befolyásolják a jövőt.
Elsőként Gombos Gergőt kerestem meg az Eötvös Loránd Tudományegyetem Informatikai Karán. Nagyon örül a díjnak, amellyel az NJSZT ismerte el.

Most hol tartasz a pályádon, mit tanítasz éppen?

Szerteágazó az oktatási tevékenységem. Egyrészt a számítógépes hálózatok gyakorlati anyagának oktatásában veszek részt és ezt meg is újítottuk ebben a félévben, frissebb, látványosabb, gyakorlatiasabb tananyagot mutatunk a hallgatóinknak. Másrészt indítottunk két új speciális kollégiumot a Big Data témakörben. A Big Data architektúrák az egyik, amely főleg engem érint, a másik pedig a Big Data elemző módszerek, amely adatelemzéssel, data science-szel foglalkozik – érdekesség, hogy ezt a múlt évben Kemény János-díjat nyert Laki Sándorral közösen viszünk. Ezen kívül a mesterképzésen korszerű adatbázisokról tanítok, a NoSQL világtól a felhőrendszereken keresztül egy sor nagyon mai témáról beszélek a hallgatóknak. Ez egy ismeretterjesztő óra inkább, mint az a szigorú, számonkérő. Azt szeretném, ha a hallgatók megismernék az új technológiákat, hogy belelássanak az új trendekbe.

Ha jól gondolom, Nálad nem a számonkérésen van a hangsúly.

Nem, én még mindig közelebb érzem magamhoz a hallgatót, mint a professzort. Nemrég még ott ültem, a katedra másik oldalán – és tudom, milyen…

Mi volt első impulzus, ami az informatika felé terelt?

Nyilván a játékok, bátyám Commodore-64-esén kezdtem el játszani - és autodidakta módon, bátyám egyik könyvéből kezdtem el BASIC nyelven programozni. Ezért külön örülök a BASIC atyjáról, Kemény Jánosról elnevezett díjnak. Az első programozási sikerélményeim ehhez kötődnek, szép grafikus ábrákat készítettem. Majd Békéscsabára mentem középiskolába, a Gépészeti és Számítástechnikai Szakközépiskolába, ahol már a versenyek világába is belekóstoltam, egy kárpát-medencei magyaroknak rendezett csapatversenyben. Pascal nyelven kellett írnunk egy programot, mellyel döntőbe is jutottunk. De a másik hobbim elszólított, mert a döntő egy időre esett egy külföldi fellépésemmel…

Művész is vagy?

Tizenegy évig néptáncoltam, bejártam Európát Németországtól Törökországig a táncegyüttesünkkel.

Ez múlt idő már?

Gyulai vagyok, messze van a táncegyüttes... Az egyetem első évében még fenntartottam ezt a kapcsolatot, aztán már nem bírtam az ezzel járó ingázást. De a mozgást most is nagyon fontosnak tartom. Megkerestem az ELTE jégkorongcsapatát, ahol annak ellenére befogadtak, hogy eleinte még korcsolyázni sem nagyon tudtam. De jégpályát Magyarországon egy amatőr csapat csak este tíz óra után talál, ez diákként még buli volt, ma már nem illik az életrendembe. Sokáig túráztam – az ELTE 70 kilométeres sárga teljesítménytúráját is teljesítettem -, most pedig a hosszútávfutás a szenvedélyem, félmaratonokat teljesítek.

Ezzel rácáfolsz arra az előítéletre, hogy az informatikus a két pizza között maximum az egérkattintó izmait erősíti. Legalább játszol még számítógépen?

Ha időm engedi, igen. Leginkább a szimulátorokat szeretem. A kamionszimulátor számomra a kikapcsolódás csúcsa. Beül az ember a kamionba, előtte az út – és csak megy…

Akkor kanyarodjunk vissza a Te utadra…

No igen, érettségi után mindenképp informatikai pályára készültem, az ELTE volt az első helyen. És itt ragadtam. Az MSc képzések közül az információs rendszerek képzés tűnt szimpatikusnak, itt pedig Kiss Attila tanszékvezető mellett bekerültem a Tudáskezelő Rendszerek kutatólaborba, ott kóstoltam bele a kutatásba. Az MSc végén a Doktori Iskolában folytattam.

Az eddigi publikációid, kutatásaid közül melyeket tartod kiemelkedőnek?

Az utóbbi két cikkemre vagyok a legbüszkébb. Fő kutatásunk a szemantikus web volt, nálam a felhők és az osztott számítás címszó alatt… Utolsó cikkeimben azt jártam körül, hogy a Big Data eszközökkel hogyan lehet kiértékelni a szemantikus lekérdezéseket. Konkrétan, hogy a Spark nevű, nagyon felkapott eszközön hogyan lehet megvalósítani osztott gráfelemző rendszerben szemantikus kiértékelést. Ha a szemantikus web egy nagy gráf, akkor adja magát, hogy egy gráfelemzőt lehetne arra használni, hogy megválaszoljuk a részgráfok keresési problémáját. A Google-nél is van egy tudásgráf: egyszerű állításokat megfogalmazva, az állítás alanya és tárgya is csomópontok a gráfban, ezekről a csomópontokról pedig újabb állításokat megfogalmazva egy hatalmas gráfot kapunk, ami egy nagy tudást reprezentál nekünk. Ha valami információt keresünk valakiről, akkor ebben a gráfban pontosabb információkat tudunk kinyerni. Ha a Google-nél rákeresünk valakire, jobboldalt egyből egy kis táblázatban kiad információkat, mert a Google tudásbázisként működik. A probléma a nagyon nagy gráfokat kezelni, ez a Big Data világa. Az irány arra megy, hogy nem erős gépünk van, hanem gépparkjaink vannak, ezek az elosztott rendszerek. A nagy gráf részeit szétrakjuk a számítógépek között és legyen egy rendszer, amely a részgráfot kezeli. Az az érdekes, hogy hogyan lehet megmondani a rendszernek, hogy a megfelelő adatot megtalálja. Erre találtunk ki egy új modellt a Sparkban.

Ha jól tudom, közösségi hálózattal is foglalkoztál.

Egy pályázat keretében a Twitter elemzésével foglalkoztunk. Egy Twitter-gyűjtést csináltunk, ugyanis a Twitter biztosítja, hogy a valós időben keletkező tweetek (száznegyven karakteres üzenetek) fél százalékát kutathassuk. Ez elég nagy, napi 12 gigabájt ilyen üzenetet jelent, amit kezelni, feldolgozni, adatbázisban tárolni kell. Amerikában a Twitter egy véleményformáló gócpont. Amikor mondjuk az elnökjelölti vita során Trump és Clinton vitatkoztak, a valósidejű tweeteken egy érzelmi analízist néznek, milyen hatása volt a beszédeknek. Ehhez kapcsolódik, hogy amikor elindult az egyetemünkön az új Adattudományi Tanszék, a megnyitóján a Twitter-elemzés egy demóját mutattuk be, élőben egy térképre raktuk ki az épp akkor futó Clinton-Trump vita kapcsán keletkező, Trumpról és Clintonról szóló, hozzájuk kapcsolódó tweeteket. Ezt az M1 tévéadó is bemutatta.

Mi foglalkoztat még?

A másik nagy trend, az IoT-eszközök (Dolgok Internete), okosotthonok. Ma már potom összegekért, ezer-ezerötszáz forintért vásárolhatók programozható érzékelők hozzá. Az ezzel való játék és ennek biztonsági kérdései is foglalkoztatnak. Ez is kapcsolódik a Big Datához – és ez is nagyon érdekel.

Jól hallottam, hogy játékot mondtál?

Igen, számomra a kutatás az játék, kísérletezés. Ezt szeretem – és tanítani szeretek. Az IoT-eszközök, hogy azokból milyen adatok nyerhetőek ki, most elbűvölnek. Jelenleg egyébként épp egy ébresztőórát építgetek hobbiból. Nagyon szeretem a Star Treket, ahol úgy ébrednek fel a szereplők, hogy a szoba kivilágosodik, ez a kíméletes ébresztő. Ehhez egy programozható LED-sor kell, egy ilyen ébresztőn dolgozom – mert a demó verzió már működik – és az a tapasztalatom, hogy a szépen, fokozatosan felkapcsolódó fény sokkal kevésbé trauma a szervezetnek, mint egy vekker.

Nagyon köszönöm a beszélgetést. Sok-sok szép ébredést kívánok!

Képes Gábor