Jakab Roland több mint húsz éve dolgozik az információs technológiák világában. A mobilhálózatoktól az 5G hazai elindításán át a mesterséges intelligencia kutatásig olyan mérföldköveknél volt jelen, ahol a tudomány és az ipar találkozott. A HUN-REN vezérigazgatójaként célként tűzte ki maga elé, hogy a magyar kutatási eredmények egyre inkább itthon szülessenek és hasznosuljanak, értéket teremtsenek. Víziója szerint létrejöhet Magyarországon egy olyan vállalkozói réteg, amely kutatásait a piacra tudja vinni, és szorgalmának, tudásának köszönhetően példátlanul sikeres cégeket építhet. Az ide vezető gyorsítósávot éppen most kövezik ki, erről árult el lapunknak részleteket Jakab Roland. 

  • Jön a Levente szuperszámítógép: 2027-ben 20 petaflops teljesítménnyel segítheti a hazai kutatásokat és húzóágazatokat, például a gyógyszeripart, autóipart és energiaszektort, valamint biztosítja a digitális szuverenitást.
  • AI Factory Antenna Program: 10 millió eurós programmal már most hozzáférést biztosít európai szuperszámítógépekhez, Jülichben 800 petaflopsos kapacitáshoz.
  • HUNRENTECH Kft. technológiatranszfer: Új vállalat segíti a kutatási eredmények piacra vitelét az ötlettől a spin-off cégek alapításáig.
  • Nagy léptékű kutatói béremelés: Idén átlagosan 30 százalékkal emelkednek a kutatói bérek, a kutatóhálózat munkatársai szeptember második felében egy összegben kapják meg a januártól augusztusig tartó időszakra a korábbi és a megemelt bér különbözetét. Október elejétől pedig már az emelt béreket kapják a hálózat dolgozói.
  • Egyedülálló hasznosítási modell: az első 150 ezer euró bevétel teljes egészében a kutatókat illeti meg a HUN-REN berkeiben, ami nemzetközileg is unikális.
  • AI1Science (AI First Science) kezdeményezés: ez az AI és kutatás találkozásának Szent Grálja – olyan AI fejlesztése, amely önállóan képes kutatást végezni hipotézisalkotástól a kísérletértékelésig.
  • Magyarország Mesterséges Intelligencia Stratégiája 2025-2030: Megjelent a Magyar Közlönyben a frissített magyar MI-stratégia.
  • Energiafogyasztási mítosz: egy AI-beszélgetés energiaigénye megegyezik azzal, mintha 2 perccel tovább hagynák bekapcsolva a sütőt. Magyarország meg tud birkózni a plusz fogyasztással.
  • Kitörési pontok: gépi érzékelés, orvosi képdiagnosztika, nyelvtechnológia, megbízható AI és kibervédelem területén látnak nagy lehetőségeket.
  • MI Tanács: az EU rendelet alapján új szervezetek segítik a mesterséges intelligencia biztonságos és versenyképes elterjedését Magyarországon.
  • Jakab Roland átvehette a Magyar Érdemrend tisztikeresztjét: a díj számára jelzés arra, hogy jó úton járnak, és még nagyobb lendülettel kell folytatni a munkát – „az elismerés nem egy pont a mondat végén, hanem egy felkiáltójel”.

Szuperszámítógépek pörgetik fel a magyar kutatásokat és gazdaságot

A „Levente” szuperszámítógép 2027-es indulásakor 20 petaflops teljesítményt ígér. Ez mennyiben segítheti a magyar gazdaság húzóágazatait – például a gyógyszeripart, az autóipart vagy az energiaszektort?

Ezekben a szektorokban számos kutatási tevékenység optimumkereséshez kapcsolódik, amelyek nagyon számításigényesek. De az AI egyre nagyobb térnyerésével olyan kérdések is terítékre kerülnek, mint az, hogy speciális célokra tanított nagy nyelvmodellek, vagy más alapvető (foundantional) modellek. Ezek egyszerre nyitnak ki teljesen új kutatási területeket és teszik versenyképességi tényezővé az új technológiák hétköznapi használatát. Ugyanakkor nem csak speciális ágazatokra kell gondolni, hanem olyan digitális szuverenitási kérdésekre is, mint például a magyar nyelvmodell vagy a saját egészségügyi adatainkból dolgozó AI. És persze még nem is látjuk, hogy 2027-ig milyen új technológiák érkeznek, amelyek használata elengedhetetlen lesz az országos és vállalati versenyképesség megőrzése szempontjából.

Az AI Factory Antenna Program lehetővé teszi, hogy a hazai kutatók és kkv-k már a Levente érkezése előtt európai szuperszámítógépeken dolgozzanak. Milyen konkrét iparági előnyöket jelent ez a magyar gazdaság számára, és milyen eredményeket vár a 10 millió eurós programtól?

Az AI Factory Antenna Program szélességében is segíteni fog akár kisebb AI-hoz kapcsolódó innovációk támogatásában és a nagy számítókapacitást igénylő kiemelt projektek megvalósításában is. Azt szeretnénk, hogy a támogatási folyamat sokakat tudjon előrébb mozdítani és megtaláljuk azokat a nagy kiugrási potenciállal rendelkező projekteket, amelyekkel néhány szervezet egy nagyságrendet tud előre lépni a globális versenyképességben.

A Jülich Kutatóközponttal (Forschungszentrum Jülich) kötött partnerség révén a magyar szereplők Európa legerősebb, 800 petaflopsos gépéhez férhetnek hozzá. Hogyan biztosítják, hogy ebből ne csak a kutatói közeg profitáljon, hanem a vállalkozások is?

A teljes AI Factory koncepció arra van felépítve, hogy minden szektorból megtaláljuk a legizgalmasabb projekteket. Ezt szolgálja majd a szektorokra bontott nagyköveti hálózat, és a széles szakértői kört is, amelyek már beváltak a HUN-REN belső programjában.

Jakab Roland, a HUN-REN vezérigazgatója
Jakab Roland, a HUN-REN vezérigazgatója
Kép: Economx, Nagy Tamás

A nemzetközi nagyvállalatok egyre inkább saját szuperszámítógép-infrastruktúrát építenek. Hogyan tud ebből előnyt kovácsolni a magyar gazdaság?

Amerika, Európa és Kína dollár százmilliárdos beruházásokat hajt végre, illetve tervez HPC- (nagy teljesítményű számítástechnika - a szerk.) és AI infrastruktúra-fejlesztés területen, így valóban égető kérdés, hogy hazánk ebből, hogy tud előnyt kovácsolni.

A nagy nemzetközi technológia vállalatok által üzemeltetett kereskedelmi alapon elérhető felhő, HPC és kvantumszámítógép infrastruktúrái számos lehetőséget nyújtanak a magyar gazdaság számára, mivel a hazai kkv-k, de akár a nagyvállalatok is, ritkán engedhetik meg maguknak, hogy saját szuperszámítógépet üzemeltessenek vagy éppen kipróbálhassák a kvantuminformatika legújabb eredményeit. A különböző digitális innovációs hub-ok, vagy akár közös kutatások, ipari PhD programok keretében a magyar szakemberek elsajátíthatják a legújabb HPC-megoldások alkalmazását, legtöbb esetben természetesen az AI területre fókuszálva – azaz megvalósul egyfajta tudás- és technológiatranszfer.

De nem szabad megfeledkeznünk arról, hogy a magyar gazdaság számára kulcskérdés, hogy ne legyen teljesen kiszolgáltatva ezen nagyvállalatok tipikusan zárt ökoszisztémáinak. A már megszerzett tudás, valamint az állami és európai szuperszámítógépes beruházások révén megőrizhetővé válhat a stratégiai autonómia, ugyanakkor a multinacionális infrastruktúrákhoz kapcsolódva a hazai szereplők egyúttal versenyképesek is maradhatnak.

Az autóiparban (önvezetés, akkumulátortechnológia) és az egészségügyben – AI-alapú diagnosztika, gyógyszerfejlesztés – kifejezetten nagy előny származhat abból, ha a magyar vállalatok és kutatóhelyek a folyamatosan fejlesztett HPC-ökoszisztémához csatlakoznak. Ez segítheti a magyar gazdaságot abban, hogy a magas hozzáadott értékű fejlesztésekben ne másodrangú, alvállalkozói szerepben maradjon, hanem saját szellemi tulajdont is felépítsen.

Milyen előnyökkel számolhat a magyar lakosság a szuperszámítógépek térnyerésével, hogyan változtathatja meg ez a mindennapjainkat?

Számos élvonalbeli mesterséges intelligencia fejlesztés elképzelhetetlen lenne szuperszámítógépek nélkül – ezen mesterséges intelligencia fejlesztések pedig egyre több előnyt biztosítanak a mindennapi élet szinte minden területén. Fogalmazhatunk úgy is, hogy szinte alig találni már olyan területet, ahol ne lenne pozitív hatása.

A Mesterséges Intelligencia Koalíció, a Mesterséges Intelligencia Nemzeti Laboratórium és számos kulcsszereplő bevonásával elkészült – és a mai napon a közlönyben is megjelent– hazánk frissített, 2030-ig szóló mesterséges intelligencia stratégiája. A dokumentumban olyan célkitűzésekre tettünk javaslatot, mint hogy: az egészséges környezet érdekében 32 százalékkal csökken az ammónia-kibocsátás az agráriumban a precíziós mezőgazdasági módszerek révén, 2,5 millió állampolgár részesül AI-támogatott oktatásban, vagy az ügyintézés 60 százaléka elektronikusan, önkiszolgáló módon történik majd. De az AI beépül az egészségügyi ellátórendszerbe, az integrálódó digitális egészségügyi rendszeren keresztül 3 millió állampolgár kap AI-ra épülő korszerű szolgáltatásokat.

A Magyar Kutatási Hálózat az AI4Impact programjára, az AI Factory Antenna projektjére, illetve a HUNRENTECH technológia transzfer cégére alapozva jelentős szerepet kíván vállalni ezeknek a céloknak az elérésében.

Különösen fontosnak tartom a magyar nyelvi modellhez kapcsolódó K+F tevékenységek támogatását, valamint az AI alkalmazásához kapcsolódó ötletek felkarolását a különböző tudományos diszciplínák teljes körét megcélozva – ehhez kiváló alapot ad a kutatási hálózatban indított AI4Science programunk, valamint GenAI4Science szolgáltatásunk, ahol a különböző nagy nyelvi modellek biztonságos környezetben érhetőek el a kutatói közönség számára a HUN-REN Cloud-on.

Akárcsak Amerikában, nálunk is lehetnek milliomos professzorok, kutatók

Magyarországon gyakran elakad a kutatási eredmények piacra vitele. Mit tesz a HUN-REN azért, hogy a kutatólaborok eredményeiből valóban gazdaságilag értékes termékek szülessenek?

Épp ezért hoztuk létre a HUNRENTECH technológiatranszfer-vállalatot, hogy ez folyamatosan segítse ezt a munkát. Nagyon hosszú az út a kutatási áttöréstől a piaci bevételekig, sokfajta kompetencia kell hozzá, ritka, hogy mind meg legyen egy emberben. Épp ezért törekszünk arra, hogy innovációs menedzserek, értékesítési szakemberek támogassák a folyamatot, sőt még egy AI4Innovation csapatunk is van, ahol összegyűjtöttük a leghaladóbb AI támogatott piacralépési eszközöket és ezekről képezzük a vállalkozási ambícióval rendelkező kutatókat.

A HUNRENTECH tevékenységének alappillére, hogy a kutatókkal folyamatosan konzultálva, az ötlettől a befektetővel folytatott tárgyalásokon át egészen a spin-off cég alapításáig mindenben támogatja a folyamatot.

Kép: Economx, Nagy Tamás

A második pillér a HUN-REN-en belül létrehozott innovációs menedzseri hálózat. Az innovációs menedzserek olyan kutatók, akik érdeklődnek az alkalmazott tudomány iránt, és képzést kaptak az innovációs értéklánc működéséről, a szellemi termékek védelméről. Az ő feladatuk a hasznosítható projektek azonosítása, a szabadalmaztatással kapcsolatos ügyek kezelése, valamint az érdeklődő kutatók első kérdéseinek megválaszolása.

A harmadik pillér pedig mi más lehetne, mint a mesterséges intelligencia. Elindítottuk az AI4Innovation programot, amelyben az AI-t az értéklánc minden lépésébe bevonjuk – a projektötletek előszűrésétől kezdve az ipari partnerekkel való párosításon át egészen a piacra vitelig.

Idén létrehozták a HUNRENTECH technológiatranszfer-vállalatot, hogy a „kutatási kiválóság és az ipari, gazdasági szereplők közötti híd szerepét” betöltse. Hogyan néz ki a szervezet működése a gyakorlatban? Tud mondani konkrét példákat arra, hogy HUN-REN kutatások üzletileg sikeresen hasznosultak az elmúlt két évben? 

Kezdjük azzal, hogy megszületett egy ötlet, vagy a kísérletek akár nem is fő csapásirányán keletkezik egy olyan eredmény, amely közvetlenül hasznos a társadalom számára. Akár anyagilag és pénzügyileg is, de ez nem feltétlenül fontos, a lényeg, hogy jobb lesz tőle a világ. Az első feladat az, hogy észrevegyük, van egy ilyen innovációnk, és ez nem is olyan triviális, mint amilyennek első hallásra tűnik.

A kutatók az innovációs menedzserekkel kidolgozzák a szellemi tulajdonvédelemhez köthető stratégiát, segítenek a szabadalmak elkészítésében. A HUNRENTECH elkészíti a hasznosítási tervet, partnert vagy befektetőt keres a megvalósításhoz, megszervezi, hogy az ipar képviselői a HUN-REN kutatóival közösen fejlesszenek terméket vagy szolgáltatást, mindezen lépések jogi hátterét is biztosítja, és amennyiben ez a legcélszerűbb, a spin-off cégek alapítását is menedzseli. 

A HUN-REN-ben ez egy gyökeresen új megközelítés, nem is olyan régen szinte kizárólag alapkutatással foglalkoztak az intézeteink.

Ugyan számos szabadalmat adtak be a kutatók, ezek közül kevés jutott el a konkrét hasznosításig. Ezen szeretnénk és fogunk is változtatni.  

Több olyan egészségügyi, főleg rákos megbetegedéshez kapcsolódó kutatás van, amelyeknél nagyon világos piaci érdeklődések, együttműködések tapasztalhatóak. Ugyanakkor például az agrárium területén rendszeres agrártudományi kutató központunk által nemesített gabonák értékesítése, de olyan modellek használata is, amelyben a tudósaink azt mondják meg, hogy milyen földterületen milyen növényhez mennyi műtrágya kell.

Elképzelhető, hogy akárcsak Amerikában, nálunk is cégeket alapítsanak egyetemi professzorok, hallgatók, és ebből milliárdosokká váljanak? Milyen út vezet idáig?

Nagyon fontos, hogy ez egy ismert, elismert és támogatott út legyen. Világszerte számos innovációs, inkubációs központot látogattunk meg idén Cambridge-től Szingapúron át az MIT-ig, és mindenhol azt láttuk, hogy ennek a kulcsa egy többszereplős, egészséges együttműködésen alapuló ökoszisztéma építése, gondozása. Az inkubációs versenyektől a kockázati tőkével való együttműködésen át, a vállalkozásig jó gyakorlatok elsajátításától a szabadalmak megszerzésének támogatásáig nagyon sok eleme van. De végül is brilliáns embereknek kell bátornak, kitartónak lennie, hogy megvalósítsanak valami újat, mi csak sok-sok kapaszkodót tudunk adni a megtalálásukhoz és támogatásukhoz.

Kép: Economx, Nagy Tamás

A HUN-REN szlogenje a Kutatás, Innováció, Hatás. A HUNRENTECH-é is majdnem ugyanez, kis eltéréssel: Kutató, Innováció, Hatás. Az innováció középpontjában a kutató áll, nélkülük elképzelhetetlen a fejlődés. Mi azt gondoljuk, hogy amennyiben a hasznosítás anyagi haszonnal is jár, akkor abból a kutató is nagyon jelentős mértékben részesüljön. Ugyan nem ismerem minden egyetem szellemi tulajdon hasznosítási szabályzatát, de szerintem unikálisnak számítunk azzal, hogy nálunk a hasznosításból befolyó első 150 ezer euró a kutatókat illeti meg. Vagyis, visszatérve a kérdésére, igenis nagyon bízom benne, hogy rövid időn belül nagyon sok spin-off cég indul el a kutatóink részvételével és közülük nagyon sokan milliomosok is lesznek.

Egyre nagyobb szerepet kap a kutatásokban az AI

Elindították az AI1Science (AI First Science) kezdeményezést, amely azt vizsgálja, hol és hogyan válhat az AI ténylegesen önálló kutatóvá. Ez mit jelentene a gyakorlatban, milyen feladatokat végezne önállóan az AI?

Ez az AI és kutatás találkozásának Szent Grálja. Lehet kutatni az AI-t és kutatáshoz használni az AI-t, mindkettőt tesszük. De kutatást végző AI-t kutatni egy nagyon izgalmas terep, hiszen olyan mintha a saját lábunk alól húznánk ki a talajt. De a gyakorlatban számos részfeladatot tud egyre önállóbban elvégezni az AI: mondjuk elkészíthet egy hipotézis-térképet az adott témában, vagy megtervezhet egy kísérletet, ha rendelkezésére állnak a kísérleti eszközök, vagy autonóm módon kiértékelheti a kísérleti adatokat a felállított hipotézisek fényében. A távlati cél, hogy ezeknek minél nagyobb részét össze lehessen kapcsolni és megtalálni, hogy hol van az embernek a legnagyobb multiplikátor hatása, hogyan irányíthatja, ellenőrizheti a legjobban ezt a folyamatot.

Magyarország hogyan tudja elérni, hogy ne csak „felhasználója”, hanem alakítója legyen a következő generációs MI-technológiáknak? Milyen lépéseket tett a HUN-REN ebbe az irányba? Mely területeken lehetünk valódi „exportőrök”?

Épp ez a célunk a jelenleg kialakítás alatt álló AI Kutatóintézettel. Most is számos AI területen vannak kiemelkedő kutatásaink, ezeket szeretnénk stratégiai csomópontok köré rendezni, amelyben tudunk komolyat alkotni. Az egészségügyi témákban, a mélymatematikai kutatásokban és hálózatos rendszerek elemzésében is komoly potenciál van, emellé jönnek olyan nagy témák, mint a megbízható AI, az AI-ember együttműködés vagy épp az AI1 Science.

AI-veszélyek és az ezekre adott válaszok

Egyre többet olvashatunk az AI veszélyeiről, sőt tapasztalhatjuk is, hogy a mesterséges intelligencia fejlődésével megjelenő deepfake-technológia terjedésével a csalások is változnak, sokkal hatékonyabbak. A Mesterséges Intelligencia Koalíció alapító elnökeként milyen válaszai vannak erre a kihívásra?

Itt két fronton is igyekszünk hatást gyakorolni, együttműködni. Egyrészt a társadalmi tudatosítás kiemelten fontos, ezért is támogatjuk a Gábor Dénes Egyetem segítségével összeállított MI Kihívás 2.0-t és beszélünk róla minden fronton. Másrészt viszont a szakpolitikával működünk együtt, hogy az ehhez kapcsolódó szabályozásokat, az AI-t használó deepfake detektorok használatát vagy épp az ilyen irányú bűnüldözést hogyan lehet támogatni.

A kutatásokhoz minél több adat kell, amelyhez pedig adatközpontok társulnak – magas energiafogyasztással. A technológiai fejlődés ütemét mennyire tudja majd lekövetni a hazai energiatermelő infrastruktúra?

A világsajtó tele van azzal, hogy az AI-nak hatalmas energiaéhsége van, de egyre több olyan konkrét kutatás jelenik meg, amikben számszerűsítik ezt és például az óriás energiaigényű alapmodell tanítása egyébként annyi energia, amennyit egy Boeing elhasznál egy transzatlanti úton, egy komolyabb chatbeszélgetés pedig mint amikor 2 perccel tovább hagyjuk bekapcsolva a sütőt. Természetesen hozzáadódnak az eddigihez, és fontos fókuszálni rájuk, de Magyarországon szerintem nem ez lesz a meghatározó problémánk.

Jakab Roland nemzetközi színpadra vinné a magyar kutatásokat

Mikor érhetnek be a HPC-fejlesztések a magyar gazdaság és társadalom számára, amikor már arról beszélhetünk, hogy megtérült a rájuk fordított befektetés?

Csak a HUN-REN Science Cloud több mint 400 kutatási projektet szolgált ki eddig. Itt már megtérült. De ezek sokkal inkább infrastrukturális beruházások, mint amilyen egy úthálózat vagy egy határvédelem. Inkább lehetőségeket nyitnak meg, mint igényeket elégítenek ki, a hosszú távú versenyképesség és a digitális szuverenitás zálogaként érdemes rájuk gondolni.

Hol látja most azokat a hazai kitörési pontokat, amelyhez a következő években a mesterséges intelligencia lesz a kulcs?

Ezzel a területtel sokat foglalkoztunk, így a Neumann János Programot, a frissített MI-stratégiát, valamint más európai AI Factory-k célterületeit megvizsgálva, azokkal összhangban úgy látom, hogy több területen is lehetséges kitörési pont.

Kép: Economx, Nagy Tamás

A gépi érzékelés fejlesztése és alkalmazás-specifikus testreszabása kiemelt kutatási terület, például az orvosi képdiagnosztika révén jelentős hatás gyakorlása az emberi egészség megőrzésére, vagy a gyártás és agrárszektorban történő alkalmazások esetén a költségek jelentős csökkenése érhető el. A gépi tanuláson alapuló intelligens gyártás és logisztika mellett a nyelvtechnológia fejlesztése szintén számos kitörési pontot adhat.

De meg kell említeni, hogy az AI széleskörű elterjedését akadályozza, hogy gyakran nem megbízható eredményt szolgáltat – erről már sokunknak lehet első kézből is tapasztalata –, így a megbízható AI kutatása is nagy jelentőséggel bír, akár például tesztkörnyezetek fejlesztésével az európai regulációknak megfelelően. A biztonság kapcsán pedig kiemelt K+F+I irány a mesterséges intelligencia alkalmazása a kibervédelem erősítésére, valamint az anonimizációs technológiák fejlesztése. Végül, de nem utolsó sorban az AI matematikai alapjainak fejlesztése, melyben kutatóhálózatunk szintén élen jár.

A kutatásokhoz az AI Factory Antenna mellett a 2027-ben a HUN-REN Wigner Fizikai Kutatóközpontban átadandó Levente szuperszámítógép reményeink szerint jelentős segítséget fog adni. Én kiemelten bizakodó vagyok az egészségügyi alkalmazások és természetesen a tudományt támogató alkalmazások területén.

Jön az MI Tanács és az MI Hatóság. Elöljáróban, mit tud elárulni ezekről az új szervezetekről, milyen célt szolgálnak majd?

Tavaly nyár óta hatályos az EU mesterséges intelligencia rendelete. A rendelet elsősorban a mesterséges intelligencia valós életbeli használatára állapít meg szabályokat. Különböző feltételeknek kell megfelelni az ilyen megoldást használó vállalkozóknak annak függvényében, hogy egy AI-megoldás mekkora potenciális kockázatot jelent a felhasználók számára. Minden tagállamban ki kell jelölni egy olyan hatóságot, amely ellenőrzi e szabályok betartását. Magyarországon ezt a feladatot részben a Nemzetgazdasági Minisztérium, részben pedig a Nemzeti Akkreditáló Hatóság látja el.

E hatóságok hivatalból vagy kérelemre vizsgálják ezen követelmények teljesítését. A hatóságok mellett működik a Magyar Mesterséges Intelligencia Tanács, amely állásfoglalásokkal és iránymutatásokkal segíti a mesterséges intelligencia jogszerű alkalmazását. A most elfogadott szabályozás révén a kormány úgy biztosítja a mesterséges intelligencia biztonságos használatát, hogy az egyszerű egykapus ügyintézés és az egységes gyakorlat révén annak versenyképes elterjedését is ösztönzi.

Nemrég vehette át a Magyar Érdemrend tisztikeresztjét. Mit jelent önnek személyesen ez az elismerés, és mely szakmai mérföldkövekhez köti leginkább? Milyen üzenetet hordoz a szakma számára ez a díj?

Több mint húsz éve dolgozom az információs technológiák világában, és nagy megtiszteltetés, hogy az IT-kutatásért, a mesterséges intelligencia hazai elterjesztéséért és a magyar találmányok piaci hasznosításáért kaptam ezt a díjat. A hivatásom, pályafutásom során a mobilhálózatoktól az 5G hazai elindításán át a mesterséges intelligencia kutatásig sok olyan mérföldkőnél jelen voltam, ahol a tudomány és az ipar találkozott.

A HUN-REN-ben pedig éppen azon dolgozunk, hogy a kutatói közösség ne csak kövesse, hanem alakítsa is a jövőt és ebben a folyamatban a díj számomra egy jelzés, hogy jó úton járunk.

Mondhatnám, az elismerés nem egy pont a mondat végén, hanem egy felkiáltójel, ami azt mutatja, hogy amit eddig tettünk, arra érdemes építeni, és még nagyobb lendülettel kell folytatni a munkát. A szakma számára is egyértelmű üzenete van a díjnak: a kutatásból születő innováció társadalmi értéket teremt és a magyar állam ezt elismeri. Az a misszióm, hogy segítsem a kutatókat abban, hogy a magyar tudás a legjobban érvényesüljön a nemzetközi pályán és az innovációkban egyaránt. Elkötelezett vagyok abban, hogy ehhez jó stratégiát adjunk, és megfelelő környezetet teremtsünk a HUN-REN kutatóinak és minden munkatársának.

Nagy lépést tettünk azzal, hogy idén átlagosan harminc százalékkal emeljük a kutatói béreket. A kutatóhálózat munkatársai szeptember második felében egy összegben kapják meg a januártól augusztusig tartó időszakra a korábbi és a megemelt bér különbözetét. Október elejétől pedig már az emelt béreket kapják a hálózat dolgozói.  Ez az első lépés, jövőre teljesítményalapú bérfejlesztéssel is elismerhetjük a kutatói kiválóságot.